专业解析
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项目解析｜美国统计&数据科学研究报告(下)
统计学（Statistics）是从应用数学领域分支出来成为一门单独的学科，主攻方向是结合概率论、数学模型、统计模型、计量模型等工具，对大量的数据进行整理、总结、分析，并从中做出归纳性推测，或者进行预测分析。
数据科学（Data Science）从学科角度出发，是在统计的数学基础上，结合了模式识别、机器学习、数据可视化、数据库、编程等高性能计算的交叉学科。
统计/数据科学专业人才有着巨大的市场需求和人才缺口，关注相关专业的同学也很多，申请非常热门。
今天收割机继续就跟大家详细聊聊美国统计&数据科学专业申请解析~
05
美国TOP50部分Statistics项目
序 号
排名
学 校
项目名称
1
3
Yale University
MA Statistics
2
3
University of Chicago
M.S. in Statistics
3
3
Columbia University
MA Statistics
4
7
Stanford University
MS in Statistics
5
8
Duke University
Master's in Statistical Science
6
10
Johns Hopkins University
Applied Mathematics and Statistics M.A. and M.S.E.
7
16
Cornell University
MPS in Applied Statistics
8
16
Rice University
M.A. Statistics (thesis not required)
9
16
Rice University
M.A. Statistics (thesis required)
10
19
Washington University in St. Louis
Master of Arts in Statistics
11
19
UCLA
MS Statistics
12
19
UCLA
Master of Applied Statistics
13
22
Georgetown University
MS in Mathematics and Statistics
14
22
UC-Berkeley
Statistics MA
15
22
U of Southern California
MS Statistics
16
25
U of Virginia
MS in Statistics
17
25
Carnegie Mellon U
MS Statistical Practice
18
27
Wake Forest U
Master of Arts in Mathematics and Statistics
19
27
U of Michigan-Ann Arbor
Applied Statistics Master's Program
20
30
U of North Carolina-Chapel Hill
MS Statistics
21
30
New York U
MS in Applied Statistics
22
30
U of California –Santa Barbara
M.A. in Statistics
23
33
U of Rochester
M.A. in Statistics
24
33
U of California–Irvine
M.S. in Statistics
25
35
Georgia Institute of Technology
Statistics
26
38
Boston College
M.S. Applied Statistics and Psychometrics
27
38
U of California–Davis
M.S. in Statistics
28
41
U of California–San Diego
M.S. in Statistics
29
42
Boston University
MS in Statistical Practice
30
42
Boston University
Masters of Arts in Statistics
31
42
Case Western Reserve U
MS in Statistics
32
44
Tulane U
M.S. in Statistics
33
46
University of Illinois-Urbana-Champaign
Statistics
34
46
University of Georgia
Statistics
35
49
University of Wisconsin-Madison
Statistics
36
49
Villanova University
Master of Science in Applied Statistics
37
53
Syracuse University
Applied Statistics
06
美国TOP50部分Data Science项目
序 号
排名
学 校
项目名称
1
2
Harvard U
M.S. in Data Science
2
2
Harvard U
M.S. in Health Data Science
3
3
Columbia University
MS Data Science
4
7
Stanford University
M.S. in Statistics: Data Science
5
8
Duke University
Master in Interdisciplinary Data Science
6
8
University of Pennsylvania
M.S.E. in Data Science
7
10
Johns Hopkins University
M.S. in Data Science
8
10
Northwestern University
M.S. in Data Science
9
14
Brown University
Master's in Data Science
10
14
Vanderbilt University
M.S. in Data Science
11
16
Cornell U
M.Eng. (concentration in Data Analytics)
12
16
Cornell U
MPS in Applied Statistics -Data Science
13
18
University of Notre Dame
M.S. in Applied and Computational Mathematics & Statistics: Data Science
14
19
University of California--Los Angeles
M.S.E. in Data Science Engineering
15
19
Washington U in St. Louis
MS in Data Analytics and Statistics
16
22
Georgetown University
Master of Data Science for Public Policy
17
22
Georgetown U
MSc in Analytics with a concentration in Data Science
18
22
University of California at Berkeley
Master of Information and Data Science
19
22
University of Southern California
Master of Science in Applied Data Science
20
22
University of Southern California
Master of Science in Communication Data Science
21
22
University of Southern California
Master of Science in Data Informatics
22
22
University of Southern California
Master of Science in Healthcare Data Science
23
22
University of Southern California
Master of Science in Public Policy Data Science
24
22
University of Southern California
Master of Science in Spatial Data Science
25
22
University of Southern California
M.S. in Spatial Economics and Data Analysis
26
25
Carnegie Mellon University
MS Information Systems Management -Business Intelligence & Data Analytics
27
25
University of Virginia
MS in Data Science
28
27
Tufts University
Master of Science in Data Analytics
29
27
Tufts University
M.S. in Data Science
30
27
U of Michigan-Ann Arbor
M.S. in Data Science
31
30
New York U
MS in Data Science
32
33
University of Rochester
M.S. in Data Science
33
44
Northeastern U
MS in Data Science
34
44
Northeastern U
Data Analytics Engineering
35
53
Syracuse University
M.S. in Applied Data Science
07
部分热门院校项目列举
Stanford University - MS in Statistics
项目设置于斯坦福大学人文科学院统计系下，一直高居美国统计学专业排名第一。相关项目有两个，一个是M.S. in Statistics，另一个是M.S. in Statistics: Data Science。
Statistics内容以统计学为核心，其他课程涉及数学、计算机编程等，非PhD导向。
Data Science不仅提供数据科学领域的专业训练，同时注重对学生计算能力的培养，课程设置基于现行的统计学硕士项目，以及计算与数学工程研究所硕士项目的教学结构，致力于培养学生的数学、统计、计算与编程能力，毕业生可继续攻读相关的博士课程或作为数据科学专业人士。
接下来重点介绍M.S. in Statistics项目情况。
学制：4-5 quarters，12m/15-18m
学费：$10990 /8-10units
课程设置：需完成45学分课程，9门统计必修课程，以及数学和计算机编程课程，不需要完成Thesis。
1. Statistics core courses（4门）
Probability: STATS 116
Stochastic Processes: STATS 217
Applied Statistics: STATS 203
Theoretical Statistics: STATS 200
已经修过相关课程的，可以选择替换课程
2. Additional Statistics courses（至少5门）
从STATS 202 到 376A，其中有个别课程只能作为选修
3. Linear Algebra Mathematics requirement（1门）
MATH 104 Applied Matrix Theory
MATH 113 Linear Algebra and Matrix Theory
MATH 115 Functions of a Real Variable
MATH 171 Fundamental Concepts of Analysis
4. Programming requirement（1门）
CS 106A Programming Methodology
CS 106B Programming Abstractions
CS 106X Programming Abstractions (Accelerated)
CS 107 Computer Organization and Systems
CME 108 Introduction to Scientific Computing
5. Electives
编号200及以上课程
20Fall申请截止期：9月开放，2019.12.03
申请和录取要求：TOEFL 100，Average TOEFL 110，不接受IELTS，语言要18个月内的；仅GRE，GRE Sub (optional)，Average GRE：Statistics (Verbal 92%、Quantitative 97%、Analytical Writing 82%)；Data Science (Verbal 97%、Quantitative 97%、Analytical Writing 82%)。
对于申请M.S. Statistics背景要求：线性代数、统计、概率、精通编程(java, C++)；对于申请Data Science方向背景要求：线性代数、概率、随机过程、数值方法、精通编程(Python和C / C ++)。
MS Statistic和Data Science两个项目每年约700人申请，Statistics M.S.录取30人左右，中国学生比例较高；Data Science录取15-18人左右。
收割机留学录取案例：
多伦多大学-应用数学，GPA 4.0，GRE 330，多段项目研究经历，花旗银行风险管理+华泰证券客户经理实习
Columbia University - MA Statistics
项目设置于哥大Department of Statistics 下，比较老牌的项目，由于班很大，每一届人数过百，且大部分为中国学生而出名。戏称为常青藤最“水”的统计项目，但其实录取并不简单。教授给学生先进的统计理论与应用知识，同时培养学生统计学相关的职业技能。毕业后可选择直接就业，STEM项目，或继续工作PhD。
统计系与纽约工业界、华尔街，医学和基础科学研究人员保持着密切联系，为学院提供必要需求，毕业生主要前往：大学、研究机构、政府、商业界、工业界和华尔街，主要从事：制药研究、金融、保险、市场研究公、公共卫生、政府相关工作。
学制：3个学期，1.5年，也可1年修完
课程设置：4门必修核心课程+6门选修课（其中3门必须是统计课程）
REQUIRED CORE COURSES
GR5203: Probability (3 points)
GR5204: Inference (3 points)
GR5205: Linear Regression Models (3 points)
GR5291 Advanced Data Analysis (3 points)
STATISTICS ELECTIVE COURSES
可以根据自身兴趣选择适合的选修课，主要包括以下几个大方向：
申请截止期：9月开放申请，5.31截止
申请和录取要求：TOEFL 100 / IELTS 7.5，英语国家学习2年免语言；要GRE，建议325+，不接受GMAT。
先修课：线性代数、高等微积分、理论或应用概率论、统计学课程，并且最好熟悉计算机编程语言。如统计学、数学、计算机科学相关专业。
从2014年开始，录取难度越来越大，所以已经不再是过去所说的“水”项目，中国学生除了一部分海本外，其余大部分录取者都是国内顶尖985的学生，普通背景的学生依然非常难申请到。
就业情况：地处纽约，学校提供完善的career services，例如：修改简历、模拟面试等。同时哥大统计的校友资源非常强大，就职于各大企业，遍布各个行业，项目整体就业率很高，很多毕业生在华尔街担任重要的职位。
Columbia University - MS Data Science
项目设置于哥大Data Science Institute，是美国Data Science硕士申请难度第一梯队的项目。课程设计都是围绕计算机（算法、机器学习、计算机系统等）和统计（概率统计、数据分析可视化、建模等）展开的，就业导向。
学制：3学期，1.5年
学费：$2,104/credit*30
课程设置：需完成30学分课程，21个必修课程学分+9个选修课程学分。
STATISTICS & COMPUTER SCIENCE
STCS GR5705 Introduction to Data Science
COMPUTER SCIENCE
COMS W4121 Computer Systems for Data Science
COMS W4721 Machine Learning for Data Science
CSOR W4246 Algorithms for Data Science
STATISTICS
STAT GR5701 Probability & Statistics for Data Science
STAT GR5702 Exploratory Data Analysis & Visualization
STAT GR5703 Statistical Inference & Modeling
ELECTIVES
除本学院课程外，也可以选修其他学院课程。选修课程例如：Applied Machine Learning、Applied Deep Learning、Causal Inference for Data Science、Computational Models of Social Meaning等等。
CAPSTONE PROJECT
ENGI E4800 Data Science Capstone & Ethics
申请截止期：2.15
申请和录取要求：TOEFL 100 / IELTS 7.0，GRE，不接受GMAT。
Fall 2017平均录取数据：GPA 3.7，GRE Q166 V157 W3.8，TOEFL 106.5。
申请背景要求：数理课程（线性代数、概率/统计等）、计算机编程（Python, Java, R, C++, etc）；有丰富项目经历或优质实习。陆本学生有：清北、华五、同济、北邮、南邮、吉林、中大、武大等。该项目较为适合有统计、计算机背景的同学申请。
收割机留学录取案例：
多伦多大学-应用数学，GPA 4.0，GRE 330，多段项目研究经历，花旗银行风险管理+华泰证券客户经理实习
就业情况：
学校在纽约、旧金山湾区、西雅图、芝加哥、华盛顿、波士顿和世界各地的公司建立合作伙伴关系。毕业生主要从事：数据科学家、商业分析师、数据分析师、统计员、高级分析师、数据架构师、定量分析师、网络分析师等。并且学校提供很好的就业指导服务，就业率100%。
Duke University - Master's in Statistical Science
该项目设置于杜克大学统计学系（Department of Statistical Science）下，提供统计学方法、理论与计算知识培养，小班授课。课程和项目强调基于随机模型的方法推理和预测问题，强调贝叶斯和机器学习方法；培养建立复杂和海量数据集模型和先进计算方法等专业技能。
项目为学生提供特定统计学重点领域指导：
-PhD/ Research
-Data Science & Analytics
-Health Data Science
-Finance & Economics
-Marketing Research and Business Analytics
-Social Science & Policy
学制：2Y
学费：Fall 2019: $27,840；Spring 2020: $27,840
课程设置：需要完成36学分课程，24 graded STA; 6 graded/ungraded STA; 6 STA or non-STA**。
8月中旬课程开始前有一个8-day MS Bootcamp，包括理论和实践课程：分布、线性代数、概率、微积分、推理。
Applied Statistics Experience（实习/研究，行业日和校友活动）；最后完成毕业论文。
20Fall申请截止期：2020.01.01
申请和录取要求：TOEFL 90 / IELTS 7，英语国家学习2年及以上免语言; 仅GRE。需要有极强的技术背景，录取学生以统计、数学、金融经济为主，先修课程：微积分、概率、数理统计、矩阵代数、应用回归分析、计算和数据分析；计算机编程：C，python，java，R，Matlab（其中一个/多个）。
申请和录取数据：
就业情况：毕业继续攻读PhD的除了Duke，还有UIUC、BU、Harvard、Stanford、North Carolina、USC、UW等。毕业生平均薪资：$102,000，入职企业如：麦肯锡、高盛、Google、特斯拉、Uber、ICON, plc、Abbvie, Inc.、Illumina、Biogen、Lean TaaS、杜克临床研究所、Capital One、富国银行、Visa、黑石、UBS、Carnival Cruiseline、Merkle、ComScore、Neustar、Panton, Inc.等，从事：分析顾问（数据科学）、数据科学家、算法工程师、定量分析师、产品科学家等。
Duke University - Master in Interdisciplinary Data Science
该项目设置于杜克大学Social Science Research Institute，18Fall首届招生，致力培养使用计算策略来战略性使用数据推动社会发展的，善于定量思考的新型领导者。跨学科数据科学硕士课程将严谨的计算和技术培训，以及现实知识想结合，培养沟通能力、解决问题能力、批判性思维、创造力和数据分析，成为任何领域的数据科学家。学生将与杜克大学的精英教室合作，包括：计算机科学，统计学，数学，经济学，政治学，社会学，医学，神经科学，法律和历史。体验全方位的数据科学生态系统，毕业成为掌握至少一种分析方法或技术的数据科学专家。该项目具有很强的学术风和技术风。
学制：2Y
学费：
Fall 2019: $27,840；
Spring 2020: $27,840；
Fall 2020: $28,950 (projected)；
Spring 2021: $13,440 (projected)*
课程设置：需完成42学分
Core Courses
Practicing Data Science II: Answering Questions with Data
Practicing Data Science: Tools, Python, and Project Design
Data Science Dialogues
MIDS Workshops
Data Science Ethics
Data Logic, Visualization, and Storytelling
Data Management Systems
Principles of Machine Learning
Data Scraping and Introduction to Text Analysis
Modeling and Representation of Data
Data to Decision
Pre-Approved Electives（4门）
如果考虑选择某个专业领域课程，也可以进行定制：
-Biomedical Informatics
-Energy
-Finance
-Population Health
-Survey Method
-Demography
-Social Networks
20Fall申请截止期：2020.02.15
申请和录取要求：TOEFL 90 / IELTS 7，英语国家学习2年及以上免语言; 仅GRE。项目规模不大，招收35人左右。工作经验加分，除了具有定量背景需要展示在数据科学问题解决、沟通、团队建设方面的能力外，非定量背景的希望将数据科学引入到自身所在行业的也可以申请。不强制要求有数学、计算机等量化背景，但建议学过微积分、线性代数、统计等数学课程。
Fall 2018第一届申请数据：
专业背景：工程科学39%，数学/统计/计算机22%，金融/商科8%，社科25%，其他6%。
录取中国学生有来自：北航、北京林业大学、复旦、华中科技、北大、山东科技、上海对外经贸、中山、对外经贸。
CMU - MISM Business Intelligence & Data Analytics
作为计算机牛校的CMU开设的MISM也是顶级信息系统项目之一，项目设置非常tech，申请难度极高，录取学生多为原本也是stem类专业本科的学生，少部分计算机、数学很强的商科和文科生，STEM项目。
该项目有5个pathways，MISM Pathways有16个月和12个月两种项目时长可选，Business Intelligence and Data Analytics pathways同样有16个月和12个月两种项目时长可选，还有一个MISM: GLOBAL Pathway（CMU澳洲阿德莱德校区）就读，21个月。
在项目设置内容上，16个月与12个月的项目最大的区别在于16个月的包含一段暑期实习，12个月的没有，并且12个月的需要有3年工作经验才能申请。
下面重点介绍MISM Business Intelligence & Data Analytics（16个月）分支，该项目致力培养数据科学家。综合课程包括高级分析课程：机器学习、结构化和非结构化数据分析和预测建模。结合核心技术课程和体验式学习，BIDA将提供专业知识，帮助学生成为任何组织的影响者。
学制：16m
学费：$75,100
课程设置：3 semesters (Fall, Spring, Summer Internship, Fall)，8月开始，次年12月结束。
BIDA Core
Machine Learning for Problem Solving
Advanced Business Analytics
Applied Econometrics
Unstructured Data Analytics
Distributed Systems for ISM
Database Management
Object-Oriented Programming in Java
Digital Transformation
Organizational Design and Implementation
Economic Analysis
Accounting and Finance Foundations
Decision Making Under Uncertainty
Statistics for IT Managers
Writing for ISM
Professional Speaking
Data Analytics Capstone Project
PLUS
Required Summer Internship
BIDA Sample Electives*
Programming R for Analytics
Business Intelligence and Data Mining in SAS
Measurement and Analysis of Social Media
Exploring and Visualizing Data
Digital Marketing Analytics
Big Data and Large Scale Computing
Privacy in the Digital Age
Data-Focused Python
Managing Disruptive Technologies
申请截止期：1.10
申请和录取要求：TOEFL建议小分25，最低要求：R22, L22, S18, W22；IELTS建议7（7），最低要求：6.5 (R6.5, L6.5, S6, W6.5)；GMAT/GRE。
要求上过概率论、统计、编程（Java, C++）、数据库课程；注意CMU不认Coursera/MOOC之类的网课，所以必须得是本科学过相关课程。
录取多为本身是STEM类本科专业及科学、技术、工程、数学类本科生，文科商科申请需要有很强的编程、数学背景，有硬核编程、建模比赛经验。
收割机留学录取案例：
西财(金融)+巴鲁(金融, 数学)，GPA 3.12+3.9，TOEFL 106，GRE 324，世界Top投资银行实习，量化、计算机类比赛经历
就业情况：
47%就业与科技行业，22%咨询行业，13%银行金融业，还有18%就业与零售、制造和卫生保健等其他行业，85%的毕业生年薪在7.5w-12w美元之间。毕业1个月内就业率95%，毕业3个月就业率99%。学校的就业服务也很好，提供一对一就业顾问，制定个性化的计划，培养社交技巧，提高商务礼仪，帮助学生在面试中表现得更好。
New York University - MS in Data Science
NYU虽综排不算特别高，常年稳定在30上下，但强在纽约的地理位置，以及纽大所有项目都比较小，质量高。所以，NYU的所有项目几乎都属于冲刺范围内。该项目也是单独开设在NYU的Center for Data Science 下，STEM项目，非常适合想要在纽约找工作的同学，以其超高的就业率一直人气颇高。主要面向具有强大数学、计算机科学和应用统计学背景的同学开设，培养目标为数据科学家，提供数据革命的基础理论和方法。
该项目跟CMU类似，有很多细分的项目，与不同院系合作设立，从偏技术到偏商业，偏技术的相对好申请。
学制：2Y，4个学期
学费：$17,781*4
课程设置：需完成36学分课程，6门必修+6门选修，其中一个capstone project（将理论知识运用于实践）。项目期间，将完成解决现实问题的整个过程：从收集和处理实际数据，到设计解决问题的最佳方法，最后实施解决方案。并且可以根据自身职业目标规划课程，选择相适应的Track。
Required Course Information
DS-GA 1001 Introduction to Data Science
DS-GA 1002 Probability and Statistics for Data Science
DS-GA 1003 Machine Learning
DS-GA 1004 Big Data
DS-GA 1006 Capstone Project and Presentation
One Data Science Elective (choose 1 from list below).
DS-GA 1005 Inference and Representation
DS-GA 1008 Deep Learning
DS-GA 1011 Natural Language Processing with Representation Learning
DS-GA 1012 Natural Language Understanding and Computational Semantics
DS-GA 1013 Optimization-based Data Analysis
DS-GA 1014 Optimization and Computational Linear Algebra
Electives
以DS-GA开头的选修课程
TRACKS
-Data Science Track
-Data Science Big Data Track
-Data Science Mathematics and Data Track
-Data Science Natural Language Processing Track
-Data Science Physics Track
-Data Science Biology Track
-Data Science – Biomedical Informatics (Medical School) Track
课程规划：
申请截止期：1.22
申请和录取要求：17年Avg GPA 3.69；TOEFL 100 / IELTS 7，TOEFL is preferred；要GRE，建议325+（Avg Q167.58, V157.36 ,W3.65），不接受GMAT。招收60-80人左右，中国学生大概占有一半，大多来自国内Top院校/211，建议GPA 3.8+。
建议本科为统计学、计算机科学、数学、工程学、经济学、商科、生物学、物理学、心理学等，有足够优秀的数学能力和一定的计算机科学基础知识、编程能力，先修课：微积分I、线性代数、计算机编程（Python和R）、一门（微积分II、概率论、统计学）或一门具有重要数学内容的课程（高级物理、工程或计量经济学）。优先考虑接触过机器学习、计算统计、数据挖掘、大规模科学计算、运筹学的申请人。工作经验加分。
就业情况：
NYU数据科学中心帮助学生获得纽约地区内/外商业伙伴的实习机会，包括从事数据科学、人工智能和机器学习的世界上最大的公司。暑期实习例如：Apple, Amazon, TripAdvisor, Bombora Inc.等。
John Hopkins University - MA Applied Mathematics & Statistics
该项目设置于JHU工程学院应用数学与统计系下，JHU作为一个综排很高的学校，这个项目的申请难度是要低于同档次的其他学校，但肯定也要比JHU商学院的项目更难，质量相对不错。除了MA，还有一个MSE学位，申请要求和课程设置都是相当的。重点介绍MA项目情况。
这个项目的特色在于第二学期提供5个concentration供学生选择，分别是：
(a) Probability Theory
(b) Statistics and Statistical Learning
(c) Optimization and Operations Research
(d) Computational and Applied Mathematics
(e) Discrete Mathematics
学制：1Y，秋季/春季入学
学费：$55,350
课程设置：至少完成8门一学期课程，可选择最多其他部门的3门课程。
申请截止期：秋季入学：1.15；春季入学：9.15
申请和录取要求：建议GPA 3.3+；TOEFL 100 / IELTS 7；仅GRE，建议320+，GRE Sub Math建议但不强制，不接受GMAT。
最好是工程学、数学、科学相关专业；先修课：微积分、多变量微积分、线性代数，微分方程、概率论与统计、计算机编程（如C++）、两门分析实证课（如分析、抽象代数、拓扑等）。
Fall 2019录取数据：申请人数639，发放录取184；
Spring 2019录取数据：申请人数39，发放录取19；
Fall 2018录取数据：申请人数512，发放录取160。
U of Michigan-Ann Arbor - Masters in Applied Statistics
Umich在美国声誉极好，学术声望也很强，拥有全美最高的科研预算，目前有100个学科项目全美排名前10。城市特别适合居住，治安好风景宜人，全市50%的人都从事和密大相关的职业，中国人很多，也都很友好。综排专排都不错，学校可以给一些企业实习的机会。
该项目设置于统计系，统计系是该校的强势热门学科，总体偏理论研究，该专业的研究方向广泛，涉及到工业、信息、金融、咨询等多种领域，在理论学习的同时注重实践的应用。该系在发offer之前通常会有面试，其毕业生的就业前景是非常好的。
学制：2Y，4个学期，最快3个学期
学费：$48,532/Y
课程设置：需完成10门课程，30学分。包括概率和理论统计学的基础课程，但重点是统计建模和数据分析。统计学系和其他系提供各种各样的选修和同源课程，包括生物统计、计算机科学、经济学、工业与运筹工程、数学、信息学院、社会学和调查研究中心。
Core Courses
STATS 500: Statistical Learning I: Regression
STATS 503: Statistical Learning II: Multivariate Analysis
STATS 504: Principles and Practices in Effective Statistical Consulting
STATS 510: Probability and Distribution Theory
STATS 511: Statistical Inference
Elective Courses (minimum five)
STATS 406: Computational Methods in Statistics and Data Science
STATS 414: Topics Course
STATS 430: Applied Probability
STATS 451: Introduction to Bayesian Data Analysis
STATS 501: Applied Statistics II
STATS 506: Computational Methods and Tools in Statistics
STATS 507: Data Science and Analytics using Python
STATS 509: Statistics for Financial Data
STATS 526: Discrete State Stochastic Processes
STATS 531: Modeling and Analysis of Time Series Data
STATS 535: Reliability
STATS 547: Probabilistic Modeling in Bioinformatics
STAT 551: Bayesian Modeling and Computation
STATS 560: Introduction to Nonparametric Statistics
STATS 570: Design of Experiments
STATS 580: Methods and Theory of Sample Design
STATS 607: Statistical Computing
BIOSTAT 615: Statistical Computing
BIOSTAT 675: Survival Analysis
BIOSTAT 682: Applied Bayesian Inference
BIOSTAT 695: Analysis of Categorical Data
BIOSTAT 696: Spatial Statistics
Any approved STATS 600-level or above courses
还可以从统计学和生物统计学以外的部门选择最多6个学分（2门），同源学科领域如：计量经济学和预测、财务统计、工业统计、信息科学、调查抽样下属相关课程。
申请截止期：2.1
申请和录取要求：TOEFL 84 / ILETS 6.5；要GRE (Avg V159, Q164, A3.5)；看重GRE、GPA、数学/统计/计算机相关课程、研究经历。学过微积分，线性代数，概率，理论统计和应用统计；如没有学过这些课程，录取后第一年内必须要上，没有学分。发放录取约100封，入学70人左右，国际学生占比75%。
就业情况：毕业生在政府、保险、银行、金融、医疗研究机构、制药业等领域工作。也有选择继续攻读博士学位。毕业生就业职位如：数据科学家、金融分析师、市场研究员、研究科学家、统计顾问、统计研究分析员、技术分析师等。
Fordham University - MS Data Analytics
Fordham大学综排60左右，但由于优越的地理位置，学生在读和毕业之后能获得的学术与就业资源都非常丰富，导致这个学校的项目性价比非常高，难度不算太高，很值得考虑的一个项目。
此项目开设于Computer & Information Science 学院下，所以并不偏向BA，更偏向计算机信息方向，从课程设置能看出完全是数据方向。提供大数据处理工具，开发操纵大型数据集和构建计算模型知识，提供特定兴趣领域专业技能，如：网络安全、经济学、生物学、心理学、计算金融、城市研究等，帮助在快速发展的现实领域职业生涯做好准备。
学制：1Y
学费：$1,308/credit*30
课程设置：需完成10门课程，30学分，5门必修+4门选修+1个Capstone Project。Thesis为可选项，如果选择完成Thesis，则可以替换1门选修和Capstone Project。
Core Courses (5 of the following 7 courses) - 15 credits total (3 credits each)
CISC 5450 Mathematics for Data Analytics
CISC 5500 Data Analytic Tools and Scripting
CISC 5800 Machine Learning
CISC 5835 Algorithms for Data Analytics
CISC 5900 Information Fusion
CISC 5950 Big Data Programming
CISC 6930 Data Mining
Elective Courses (4 courses from any one or more of the following 8 thematic clusters) - 12 credits total (3 credits each)
1 Computer and Data Science
CISC 5550 Cloud Computing
CISC 5640 NoSQL Database Systems
CISC 5700 Cognitive Computing
CISC 6000 Deep Learning
CISC 6200 Natural Language Processing (NLP)
CISC 6325 Database Systems
CISC 6525 Artificial Intelligence
CISC 6735 Data Visualization
2 Cybersecurity
CISC 5009 Network Essentials
CISC 5650 Cyber Security Essentials
CISC 5750 Information Security and Ethics
CISC 6640 Privacy and Security in Big Data
CISC 6650 Forensic Computing
CISC 6680 Intrusion Detection
3 Bioinformatics and Health Informatics
CISC 6500 Bioinformatics
CISC 6550 Systems NeuroScience
BISC 7502 Eukaryotic Molecular Biology
4 Financial Informatics
CISC 5352 Financial Programming and Applications
CISC 6350 Advanced Computational Finance
ECON 6950 Financial Econometrics
ECON 6910 Applied Economics
5 Urban and City Informatics
CISC 5738 ICT Systems for Smart Cities
URST 6000 Issues in Urban Studies
URST 6200 Urban Studies Research Skills
BISC 7529 Principles of GIS
6 Election and Government Informatics
POGA 5100 American Political Behavior
POGA 5130 Political Institutions and Processes
POGA 5251 Political Survey Research
7 Behavior Informatics
PSYC 6850 Evaluation of Psychological and Social Programs
PSYC 7804 Regression or PSYC 7816 Multivariate Analysis
PSYC 7830 Structural Equation Modeling, PSYC 7850 Hierarchical Linear Models, or PSYC 7920 Item Response Theory
8 Media Informatics
PMMA 6103 Data Journalism and Interactive Graphics
PMMA 6205 Online Analytics and Metrics
Capstone Project - 3 credits
CISC 6080 Capstone Project in Data Analytics
Master’s Thesis - 6 credits total (optional - 3 credits each)
1 CISC 6085 Master Thesis in Data Analytics I
2 CISC 6086 Master Thesis in Data Analytics II
Internship - 3 credits
CISC 6081 Data Analytic Practicum
Students interested in an internship with a business or organization related to Data Analytics can take this course. If taken it replaces the Capstone Project.
申请截止期：
Spring - Nov. 5, 2018
Summer - Jan. 3, 2019
Fall - 8.26前申请免申请费，奖学金申请截止日Jan. 3, 2019，之后Rolling Admissions
申请和录取要求：建议GPA 3.5左右；TOEFL 85 / IELTS 6.5；建议提交GRE 315+；量化背景专业，如：计算机科学、信息科学、工程、数学、物理科学、健康科学、商业、经济学、心理学、社会科学、城市规划等。学过离散数学、概率和统计，包括排列、组合、描述性统计、基本概率概念。最好能掌握基础编程知识，熟悉Python。
就业情况：可在政府、金融、市场营销、医疗保健等行业从事数据分析工作，担任如：数据分析师、数据科学家、首席信息官等。
收割机留学申请案例：
独家案例｜收获4枚美国top30 offer —申请季圆满结束
独家案例｜美国100%就业率Georgia Tech金工项目录取
收割机研究生申请项目研究报告：
项目解析｜美国Business Analytics(商业分析)研究报告(上)
