申請(qǐng)美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士的難度也不是很大的，今天就由出國(guó)留學(xué)網(wǎng)小編為大家介紹申請(qǐng)美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士難度，申請(qǐng)條件是什么，下面就和小編一起來(lái)看看詳細(xì)內(nèi)容吧
申請(qǐng)美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士難度
一、美國(guó)大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士入學(xué)要求——專業(yè)背景
從申請(qǐng)背景上說(shuō)，世界名校很少有明確表明錄取偏好。但從申請(qǐng)經(jīng)驗(yàn)上講，他們更喜歡要美本、國(guó)內(nèi)985和六大財(cái)經(jīng)背景的申請(qǐng)人。當(dāng)然你還要修過(guò)以下這些先修課，就再完美不過(guò)了：線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)、微積分、宏微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
二、美國(guó)大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士入學(xué)要求——硬件條件
美國(guó)前50的學(xué)校一般要求托福100分，GRE320分，GPA3.5以上。如果低于這個(gè)分?jǐn)?shù)也有被錄取的可能。但是托福必須在100分以上，GRE和GPA沒(méi)有最低要求，GPA通常在3.0以上即可。但是如果你這些分?jǐn)?shù)都比較低，那就得看其他條件了。
三、美國(guó)大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士入學(xué)要求——軟性背景
如果你的學(xué)校背景和硬件分?jǐn)?shù)上沒(méi)有優(yōu)勢(shì)，可以通過(guò)實(shí)習(xí)經(jīng)歷來(lái)展示你的數(shù)據(jù)敏感性和天賦。所以，你將來(lái)打算去哪里工作，實(shí)習(xí)就選擇去哪些公司。比如要去咨詢公司、券商、互聯(lián)網(wǎng)公司就業(yè)，那你在校期間，就可以去行業(yè)頂尖的公司去實(shí)習(xí)。證明你申請(qǐng)之前已經(jīng)具備了在這些公司就職的能力，對(duì)你的申請(qǐng)是非常有利的。
四、美國(guó)大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)課程設(shè)置
核心課程一般包括：數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、算法、數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)管理等。
先修課要求：微積分、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)編程（R、Python、SQL、Java、C）、多變量微積分（個(gè)別）
美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)前景
數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目畢業(yè)生主要有三類求職方向，分別是：機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)分析員、數(shù)據(jù)科學(xué)家。
1、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Machine Learning Engineer
機(jī)器學(xué)習(xí)工程師代表了技術(shù)含量較高的方向，工作內(nèi)容主要是開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和用這些系統(tǒng)解決實(shí)際問(wèn)題。一般需要 ship production code，做出來(lái)的是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
2、數(shù)據(jù)分析員Data Analyst（wEi508.cOm ）
工作內(nèi)容俗稱analytics，從數(shù)據(jù)中提取insight，估計(jì)投資回報(bào)比，為產(chǎn)品方向提建議。
Data Analyst 的基本工資中值為58777 美元。能夠影響薪資的技能包括：數(shù)據(jù)分析、Microsoft Excel、SQL、數(shù)據(jù)庫(kù)管理與報(bào)告、Microsoft Office、數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)錄入、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Microsoft Word、R、Tableau Software、SAS。
3、數(shù)據(jù)科學(xué)家Data Scientist
IT數(shù)據(jù)科學(xué)家工作內(nèi)容以高級(jí)建模為主，會(huì)針對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題來(lái)設(shè)計(jì)技術(shù)方案。它的任務(wù)是為建模、數(shù)據(jù)挖掘和生產(chǎn)目的設(shè)計(jì)和構(gòu)建新的數(shù)據(jù)集流程。確定改進(jìn)數(shù)據(jù)和搜索質(zhì)量以及預(yù)測(cè)能力的新方法。執(zhí)行和解釋關(guān)于新數(shù)據(jù)源或現(xiàn)有數(shù)據(jù)源的新用途的數(shù)據(jù)研究和產(chǎn)品實(shí)驗(yàn)。開(kāi)發(fā)原型、概念證明、算法、預(yù)測(cè)模型和分析。
營(yíng)銷數(shù)據(jù)科學(xué)家負(fù)責(zé)構(gòu)建和調(diào)整轉(zhuǎn)換算法和數(shù)據(jù)挖掘策略，以利用消費(fèi)者數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)給出營(yíng)銷方面的戰(zhàn)略建議，以確保在線營(yíng)銷策略與公司更廣泛的營(yíng)銷計(jì)劃相結(jié)合，并使用比如 Adobe Analytics /Google Analytics 這類分析工具，及時(shí)向公司管理層和客戶提供綜合報(bào)告。