加州大学伯克利分校和南加州大学作为美国西海岸的教育重镇，在2026申请季推出多个跨学科STEM硕士项目，这些项目打破传统学科界限，致力于培养兼具技术能力与行业洞察的复合型人才。下面留学在线老师就给大家介绍一下这些美国大学跨学科STEM项目。

一、伯克利分析学硕士：商业与数据的完美融合

加州大学伯克利分校的分析学硕士(Master of Analytics)由全美排名第三的工业工程与运筹学系(IEOR)开设，是一个为期12个月的密集型STEM项目。

1.课程结构：理论与实战的双重淬炼

伯克利分析学硕士的课程设计独具匠心，分为四个紧密衔接的板块：

Python强化训练(8月)：50小时的密集编程训练，掌握Pandas、NumPy等工业级工具

核心方法论(秋季学期)：包括数据库分析与设计、优化分析、风险建模与模拟分析等关键课程

专业选修课(春季学期)：覆盖经济、金工、风险分析、物流供应链、医疗保健等多个商业领域

暑期实习(夏季)：10周名企实战，实习转正率高达72%

　2.就业前景：硅谷的“人才储备池”

毕业生雇主包括谷歌、Meta、特斯拉、摩根大通、麦肯锡等头部企业，超过80%的毕业生进入这些顶尖公司工作。

3.申请要点与截止日期

2026Fall申请季，伯克利分析学硕士首次设立优先轮次(Priority Round)，为提前准备的学生提供优势：

优先轮截止：2025年12月15日

最终轮截止：2026年1月7日

申请材料：GRE成绩必须提交，托福最低90或雅思7.0，三封推荐信

值得注意的是，优先轮申请者将享受录取几率提升和奖学金优先考虑的双重优势。

二、南加州大学四大新兴硕士项目

南加州大学在2025-2026申请季一次性推出四个STEM硕士项目，覆盖数据科学、经济学与地理空间等多个前沿领域。

1.数理数据科学硕士

由USC Dornsife文理学院开设的数理数据科学硕士项目，强调数学理论基础在数据科学中的核心地位。

项目要求完成32学分，通常可在4个学期内完成。

核心课程包括机器学习的数学、数据科学数理统计、数学数据科学基础等。

与一般数据科学项目不同，该项目侧重培养学生“创建和操控算法”的能力，而不仅仅是应用现有工具。

这使得毕业生在就业市场上具有独特优势，能够胜任更具挑战性的数据科学职位。

申请要求：数学密集型专业背景，需修过多元微积分、线性代数和概率论，推荐掌握Python/R编程。不要求GRE成绩。

　2.经济学与数据科学硕士

这一创新项目由USC Dornsife文理学院和Viterbi工程学院联合开设，融合经济学理论与数据科学技术。

课程结构平衡，包括4门经济学课程和4门数据科学课程。

学生将学习微观经济分析和政策、计量经济学实践，同时掌握数据管理、机器学习和数据挖掘等核心技术。

项目独特之处在于为不同编程背景的学生设计了两条学习路径：有无编程经验的学生都能找到适合自己的入门方式。

申请要求：需具备一年微积分、统计学课程及微观经济学和宏观经济学入门知识。必须提交GRE成绩，不接受GMAT。

　3.人类安全与地理空间情报硕士

这一34学分的项目专注于培养学生在地理空间情报与人类安全领域的领导技能，获得美国地理空间情报基金会(USGIF)认可。

课程涵盖空间思维概念、人类安全与灾害管理、地理空间情报贸易技术等实用内容。

学生还将参与顶点课程，与USC的GEOINT合作伙伴组织直接合作解决实际问题。

毕业生可在政府、军队和非政府组织从事高级管理职业，特别是在灾害规划和威胁应对领域。

申请要求：GPA3.0以上，不要求GRE。该项目欢迎不同学术背景的申请者，即使没有GIS经验也可申请。

4.地理设计、环境与健康硕士

这是真正的多学科学位，涵盖地理设计、空间科学、建筑、工程和公共政策等多个领域。

项目聚焦健康、环境可持续性和地理空间科学的交叉点，学生将学习使用最新地理空间技术作为评估、模拟和决策的工具。

洛杉矶本身作为项目“实验室”，其面临的城市化、环境退化和收入差距等挑战，为学生提供了研究现实问题的独特机会。

申请要求：本科学位，GPA3.0以上，不要求GRE。该项目鼓励不同背景的申请者申请。

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