在美研申请的热门赛道中，数据科学（Data Science，简称DS）宛如一颗璀璨的明星，凭借其融合数学、统计学、计算机科学等多学科知识的独特魅力，以及在金融、医疗、科技等众多领域的广泛应用前景，吸引了无数怀揣梦想的学子投身其中。以下内容给大家整理了几个值得推荐的美国DS硕士项目，一起了解一下吧。

一、美国DS硕士项目推荐

Tier 1：

Stanford MS in Statistics and Data Science

Yale MS in Statistics and Data Science

Harvard MS in Data Science

UPenn MSE in Data Science

Tier 2：

Northwestern MS in Machine Learning and Data Science (MLDS)

UChicago MS in Data Science

Brown MS in Data Science

Duke Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)

UW MS in Data Science

Tier 3：

NYU MS in Data Science

Columbia MS in Data Science

UMich MS in Data Science

UCSD MS in Data Science (DS75)

UCLA MEng in DS

Tier 4：

UChicago MS in Applied Data Science

CMU Master of Information Systems Management - Business Intelligence & Data Analytics (MISM-BIDA)

JHU MSE in Data Science

UCI Master of Data Science

RICE Master of Data Science

Tier 5：

WISC MS Data Science

USC MS in Applied Data Science

NEU MS in Data Science

Vanderbilt MS in Data Science

二、美国DS硕士项目申请条件

学位要求：

申请人需拥有本科学位，专业背景不限，但建议为计算机科学、统计学、数学、工程、经济学等定量相关领域。部分项目接受跨专业申请，但需补充相关课程或经验。

学术成绩：

GPA：一般要求3.5/4.0及以上，顶尖院校(如哈佛、斯坦福、卡内基梅隆)可能要求3.8/4.0以上。

成绩单：需提供本科阶段完整成绩单，重点课程(如数学、统计、编程)成绩需突出。

标准化考试：

GRE：多数项目要求提交GRE成绩，部分院校为可选(Optional)。建议总分320分以上，Quantitative部分165分以上。

语言考试：托福建议100分以上，雅思7.0分以上，部分顶尖院校要求更高(如托福105分、雅思7.5分)。

先修课程：

需具备以下基础课程：

数学：微积分、线性代数、概率论与数理统计。

编程：Python、R或SQL等编程语言，部分项目要求掌握数据结构与算法。

推荐信：

需2-3封推荐信，推荐人应为学术导师或专业领域的专家，能评价申请人的学术能力、研究潜力和团队协作能力。

个人陈述与简历：

个人陈述：阐述申请动机、职业目标、相关经历及对数据科学的兴趣，突出个人优势与项目契合度。

简历：详细列出教育背景、实习/工作经历、科研项目、技能证书、奖项等。

实践经验：

相关实习、科研项目或竞赛经历(如Kaggle竞赛)可显著提升竞争力，建议参与数据科学、机器学习或数据分析领域的项目，展示实际问题解决能力。

申请费：

一般为100-250美元，具体金额因院校而异。

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