超全!站在时代风口,申请美国Top30「DS/DA」项目需要哪些条件?

申请指导 2022-11-16 17:03:57
前段时间,金融圈的日子可真不太平,美股跌倒历史深坑,不少投资者都开始纷纷撤离。
 
除了金融圈,这场经济衰退涉及范围之大令不少人感到恐惧,不少此前盈利良好的大厂,如Netflix、Airbnb、Paypal都被曝出了裁员消息。
 
 
 
紧接着高盛又发布了一份《衰退手册》——直接把相对悲观的经济阴影推到了最高点,震惊了华尔街。
 
1
高盛发布《衰退手册》
震惊华尔街
 
《衰退手册》中讨论了标普500指数的价格、收益、估值以及行业和要素在以往衰退中的表现,这是对当前经济衰退现象的深度分析。
 
高盛首席股票策略师David Kostin在报告中表示:“我们的经济学家估计,美国经济在未来两年内进入衰退的可能性为35%,而且从收益率曲线来看,美国经济出现收缩的可能性也与之类似。”
 
不过高盛的报告并非只是为了告诉大家一个消极的事实,通过相关的数据来警醒大家为经济衰退做好应对措施才是它的真正目的。
 
《衰退手册》中有大量的数据图表,有理有据,每一个论断的背后都有通过调研得出的大量数据作为支撑。
 
这也说明在某种程度上,掌握了数据就相当于掌握了社会和经济发展的密码,而能够掌握大量数据并根据特定程序进行分析,就离不开“数据分析”的帮忙!
 
尤其在大数据时代,这样的需求已经形成了一个系统的学科,这也就是数据分析类(包括BA/DS/DA等)专业。
 
 
 
数据分析是一个新兴专业,它是一一门运用数据的学科,目的在于从大量的数据中经过筛选、提炼出最优价值的数据进行分析,从而为企业运营或业务发展提供决策依据。
 
数据分析涉及的领域广泛,从而也衍生出了各种分支和方向,例如侧重于计算机方向的数据科学、侧重于商业领域的商业分析等。
 
2
未来必是数据分析的天下
 
《福布斯》提出了这样一个观点:未来十年最重要的工作将与数据的管理和保护、使用和货币化、分析和决策导向有关。
 
 
 
研究机构Markets and Markets报告显示,数据科学市场规模预计从2021年的953亿美元增长到 2026 年的3229亿美元,复合年增长率为27.7%!
 
由此可见,对于大多数行业来说,数字化已经成为一种趋势。
 
无论是当下以及未来,数据分析领域都具有非常可靠乐观的前景。
 
 
 
在2022年U.S.News最佳职业排名中,数据科学家排在第六位,远远高于律师(#9)、医生(#11)等传统公认的高薪职位。
 
 
 
美国劳工局也曾统计并预测,在2024年和大数据相关的岗位将增加440万。
 
在我国,尤其是互联网行业、咨询行业等,数据分析人才早已成为就业市场的香饽饽,尤其是北上广深这些超一线城市对数据分析人才需求缺口大,简直供不应求。
 
 
 
数据分析不仅市场需求大,而且薪资还很高,不仅有前途,还很有“钱”途。
 
The 100 Best Jobs统计中,数据科学家在 2020 年的平均工资为 98,230 美元。收入最高的 25% 的人的收入为 130,370 美元,而收入最低的 25% 的人当年的收入为 71,790 美元。
 
 
 
美国求职Glassior的数据显示,以纽约地区为例,数据分析学生毕业后平均年薪达$66,859/年。
 
 
 
就业岗位多、未来发展前景广阔、薪资水平高,数据分析可以说是集齐了最吃香职业的关键要素,称之为最有发展前景的专业也不为过。
 
3
数据分析只能分析数据?
非也!
 
很多同学以为数据分析毕业只能从事程序员或者数据分析员,事实并非如此。
 
数据分析的就业方向非常广阔,任何与数据相关的工作都可以从事。在未来大数据的与各行各业的深度融合,任何行业任何岗位都离不开数据分析,这个专业真是无敌了!
 
 
 
01
数据分析师
 
数据分析专业最直接的对口的职位就是数据分析师。数据分析师主要从事不同行业的数据搜集、整理、分析并且根据分析结果做出行业研究报告或评估。
 
02
数据科学家
 
数据科学家是通过分析数据的演算法,提出不同的理论来测试这些结论,最后通过建立统计模型来判断某一事件或行为的工作。数据科学家一般具备程序开发能力。
 
03
商业分析相关岗位
 
商业分析同样为大数据时代提供了很多新型岗位,通过运用分析工具研究大数据信息,搭建数据分析与商业管理的桥梁,指导商业决策。
 
 
4
这些数据分析(科学)
项目值得关注!
 
数据分析领域专业作为当前大热的申请项目,在仅仅10年的时间内就迎来了喷井式发展。在Top50的美国名校中就有超过30所学校开设数据分析类专业。
 
 
 
美国的数据分析类专业一般开设在计算机学院、工程学院或者统计学院和商学院,由于这是一个新兴专业,通常和其他学科产生交叉融合,虽然专业名字大致相同,但是侧重研究的方向并不相同。
 
01
哥伦比亚大学
Master of Science in Data Science
 
 
 
哥伦比亚大学的数据科学(DS)项目开设在自己的专设学院(Data ScienceInstitute)下,由文理研究生院统计系、应用科学学院计算机科学系和工业工程与运筹学系联合开设。
 
哥大DS项目的学制为1.5年,共有3个学期,需修读30学分的课程。

课程领域主要以计算机科学、工程和统计学为主,核心课程包括数据科学机器学习、概率与统计、统计推断和建模等。
 
 
 
由于哥大的地理位置无比优越,“世界之都”纽约拥有大量的金融、数据、科技类公司提供着相关的就业岗位。

从官网给出的数据来看,虽然哥大DS也只开设了短短几年的时间,但雇主资源已经相当丰富。

亚马逊、德勤、苹果、字节跳动、阿里巴巴等国内外大厂都是哥大DS毕业生的优质去处。
 
明德2022申请季相关录取(部分):
 
2022战绩 | 工作2年,斩获哥大Offer!从GPA不占优,到"爬藤"成功,他做到了!
2022战绩 | 哥大DS!“有惊无险!我被保底校拒了,却被冲刺校脆录!”
 
02
宾夕法尼亚大学
MSE in Data Science
 
 
 
宾大的DS项目开设在工程学院之下,该学院以出色的学术课程以及实用的设计与研究经验享誉全美。
 
宾大数据科学项目于2017年创办,在近几年迅速成为了一个炙手可热的DS项目,录取难度在不断提高,整体学生质量也在逐渐提升,就业情况亦非常可观。
 
仅有30人出头的班级大小加上宾大工程学院自由选课的权利,使得在这个项目就读的同学可以通过多选CS课程的方式进一步提升自己的综合能力,且由于班级人数较少,整个项目的同学关系也会比较亲密。
 
明德2022申请季相关录取(部分):
 
2022战绩 | 你的梦校,我的保底,宾大DS凡尔赛录取!
 
03
卡耐基梅隆大学(CMU)
Master of Computational Data Science
 
 
 
CMU的数据科学专业开设在计算机学院,课程安排上也倾向于计算机专业的学习,包括统计学、计算机科学及应用、机器学习等。
 
CMU的数据科学专业有先修课要求。项目的所有学生都要在暑期学习6学分的11-637 计算数据科学基础,并且获得B-或更高的分数。否则就要重修。
 
明德2022申请季相关录取(部分):
 
2022战绩 | 全美TOP1,世界TOP3!投行/科技/咨询抢着要「CMU王牌项目」,年薪10W美金起步!
2022战绩 | “陆本背景、低GPA,我从纯金融到「全美第2」的BA,全靠它...”
 
04
纽约大学(NYU)
Master of Science in Data Science
 
 
 
NYU的数据科学硕士设立在数据科学中心,研究方向更多从数学学科出发。数据科学学院的选课是非常自由的,学生可以根据自己的偏好选择计算机科学、Stern 商学院等课程。
 
申请数据分析专业的学生,除了满足基本的数字计算机要求外,还偏爱具有机器学习、计算统计、数据挖掘等知识的学生。
 
明德2022申请季相关录取(部分):
 
从国内211金数,跃至「NYU」数据科学,给力!
 
当然,Top30美国院校中,还有许多小德暂时没有提到的“宝藏项目”,例如哈佛大学的 MS in Data Science,斯坦福大学的 MS in Statistics (DS track),康奈尔大学的 Master of Engineering in Data Analytics 等...
 
而小德也为大家整理好了一套“项目资料大礼包”——包含美国Top30 DS/DA项目的申请要求与项目信息...在文末扫码添加小助手,回复“DS资料”即可领取哦!
 
5
申请数据分析,
需要做什么准备?
 
由于数据分析是美研申请的热门项目之一,而且一般要求申请有统计、计算机或者数学背景,能够熟悉掌握编程类或统计类软件,想要冲击Top30名校并不容易。
 
很多同学对数据分析感兴趣,但是自己的专业并不对口就开始担心。
 
其实无论是陆本还是美本开设数据分析本科的学校并不多,只要你的专业课符合数据分析要求就可以大胆申请。
 
 
 
本科是计算机科学、统计、应用数学等专业的同学,是最符合申请条件的,除此之外一些商科,例如金融工程等专业的也比较匹配。
 
由于数据分析需要通过编程和数据库的相关手段进行的,所以会编程、会统计、数理基础好的同学有很大优势。
 
 
 
如果没有相关背景,那么同学们想要申请数据分析类项目,最好有定量相关的科研成果。例如大学期间就开始做量化相关的、计算机软件类、数据库等项目来证明自己的数据分析技能。
 
也可以通过参加竞赛,如Kaggle、阿里的天池、SODA、WID、数据嗨客等。还可以参加实习,首选与统计、量化、计算机相关的实习。
 
 
 
大数据在各行各业的深度融合,显示出数据科学领域前景广阔,无论是什么领域在未来的发展中都不可避免和数据打交道。
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