数据科学硕士好就业吗？数据科学硕士有什么推荐学校？MSDS数据科学硕士专业：该项目是近年来被独立分割出的新兴专业，是一门交叉的学科，涉及到很多领域，包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。数据科学通常指的是定量地定义问题，并基于历史观测数据和定量方法解决问题，让数据自己讲故事而不是通过经验或者通过实验讲故事。核心课程一般包括：数据科学计算机系统、数据科学机器学习、数据科学算法、数据科学概率论和统计、探索性数据分析和可视化等。这些课程一般以计算机、数学、统计学等为基础。
数据科学硕士的学位名称一般有MSDS，MSCSE， MSEDS，MSI (interdisciplinary)DS, MSCS with a DS concentration, MS in Data Analytics and Statistics等。开始博士学位的学校很少，如Harvard, NYU,Columbia等。
该数据科学硕士学位还包含一些高级课程：比如： 应用机器学习、应用深度学习、数据科学的因果推理、数据科学要素、机器学习与概率编程、深度学习计算机视觉,演讲,和语言等这些侧重计算机高级应用类课程。
该数据科学硕士学位课程也包括：统计推断和建模、金融建模和预测、图像分析应用机器学习、定量金融主题的等和统计学、金融相关的课程。
所以学生申请的背景条件往往有较强的计算机编程能力，在微积分，高等数学，线性代数和微分方程的课程成绩优秀，或者有量化背景的商科专业，如金工，但是因为申请学校不同，又不局限于这些背景。
一、数据科学硕士学位主要学科领域
1. 应用数据科学
应用数据科学作为数据科学家所需的技能，包括对数据科学技术的基本理解，用Python编写数据科学程序的能力，使用数据库和大数据基础设施的知识和经验，应用机器学习和数据挖掘技术的技能，以及如何将这些技能应用于现实问题的知识。
主要课程：
Foundations of Data Management
Machine Learning for Data Science
Foundations and Applications of Data Mining
Applied Natural Language Processing
Advanced Data Stores
Data Visualization
Interaction Design and Usability Testing
User Experience Design and Strategy
Building Knowledge Graphs
Data Science Professional Practicum
就业方向：高科技互联网公司、咨询类公司或金融保险，健康保健方向的 数据科学家、数据工程师、软件工程师、产品经理、数据分析师、定量策略师。
推荐学院：Harvard University, Columbia University, MIT
2. 通信数据科学
通信数据科学讲授人类沟通的基本理论和原则，以及人们利用和参与沟通技术的方式。学生将了解新兴通信平台的技术基础，从社交媒体到企业协作平台，再到虚拟和增强现实。学生会有能力构建这些技术，并有效地管理这样做的团队。他们还将掌握利用机器学习和人工智能调查和分析数字通信平台生成的大量数据的理论和技术工具。
主要课程：
Foundations and Applications of Data Mining
Data Visualization
Data Science Professional Practicum
Communication, Values, Attitudes and Behavior
Social Roles of Communication Media
Social Dynamics of Communication Technologies
The Industry, Science and Culture of Video Games
Integrated Communication Strategies
Online Marketing Communication Development and Analysis
Audience Analysis
就业方向：Traditional media outlets ranging from newspapers to network/cable news，technology companies
推荐学院：Columbia University，UC-Berkeley EECS M.Eng，Pennsylvania University
3. 环境数据科学
数据科学技术可以补充环境数据科学新兴领域对复杂环境问题的跨学科分析，以应对气候变化、水和空气污染、政策分析、陆地和水生生态系统管理以及生物多样性等方面的社会和研究挑战。
主要课程：
Directed Environmental Policy and Science Internship
Interdisciplinary Approaches to Environmental Studies
Environmental Law and Policy
Oceans, Climate, and the Environment
Data Analysis in the Earth and Environmental Sciences
Environmental Hydrogeology
就业方向： state and federal government natural resource regulation, academic research,environmental consultation and non-profit environmental advocacy, restoration planning,conservation and wildlife management, remote sensing specialists, and corporate responsibility and monitoring.
推荐学院：密歇根安娜堡大学, 南加州大学, JHU
4. 公共政策数据科学
将数据科学的基础知识与公共政策相结合，为学生在政府机构中的职业生涯做好独特的准备，以利用新的数据技术为公共政策决策提供信息。越来越多的数据正在彻底改变许多机构的运作方式，特别是在治理透明度和问责制、执法、交通和住房政策方面。这导致了打击犯罪、国防、国家情报、社会项目、金融和机构运作战略的深刻变化。数据科学的有效利用有可能彻底改变公共政策的制定方式。
主要课程：
Foundations of Policy Analysis
Multivariate Statistical Analysis
Public Policy Formulation and Implementation
Methods for Policy Analysis
Applied Econometrics for Program Evaluation
Foundations of Data Management
就业方向： various fields such as government agencies ， nongovernmental organizations and
nonprofits
推荐学院：Duke University, Georgetown University
二、数据科学硕士学位热门学校推荐
1.Harvard University
专业名称： M.S. in Data Science
项目时长：18 或24 个月(学生若想探索更多实习、学术研究机会，或者单纯多选一些课程，可以和advisor交流，延长到2年毕业，时间灵活) 这个项目还有一个姊妹项目：Master’s in Computational Science and Engineering。
专业链接：
https://www.seas.harvard.edu/applied-computation/graduate-programs/masters-data-science
项目简介：SEAS 工程与应用科学学院下的IACS(Institute for Applied Computational Science) 应用计算科学研究所。 哈佛的项目非常注重学术成绩和科研经历。应届毕业生居多，基本都有科研经历。有工作经验的同学本科学术基础也都非常牢固。
一般来说：需要数学、计算机科学和统计方面的优秀成绩; 需要统计或者计算方面的学术研究经历 或者需要其他的个人成就。
先修课程：包括微积分和线性代数知识;熟悉概率和统计推断;精通至少一种编程语言，如python或R，并理解基本的计算机科学概念
申请信息：
https://www.seas.harvard.edu/applied-computation/graduate-programs/masters-data-science/how-apply
2.Columbia University
专业名称： M.S. in Data Science
项目时长：3个学期，1年半 ，30个学分。
专业链接：https://datascience.columbia.edu/
项目简介：文理学院统计系、傅基金会工程与应用科学学院计算机科学系、工业工程与运筹学系联合主办。 哥伦比亚大学数据科学专业的学生有机会进行原创研究。 开展Capstone Project，并与我们的行业合作伙伴和世界一 流的教师互动。学生也可以选择一个侧重于创业的选修课程或其中一个中心涵盖的主题领域。哥大提供了9大研究中心：数据驱动科学计算系统 Computing Systems for Data-Driven Science 、网络安全 Cybersecurity、数据媒体和社会 Data,Media and Society 、金融和商业分析 Financial and Business Analytics、数据科学基础Foundations of Data Science、健康分析 Health Analytics、 感 知 ， 收 集 和 移 动 数 据Sense, Collect and Move Data、智 慧 城 市 Smart Cities，处理区块链和数据透明的IBM Center。
先修课程： 量化课程(微积分、线性代数等); 计算机编程入门课程
申请信息：https://www.gradengineering.columbia.edu/admissions
3. John Hopkins University
专业名称：M.S.E. in Data Science
项目时长：1-1.5年
项目链接：https://e-catalogue.jhu.edu/engineering/engineering-professionals/data-science/data-science-master/
项目简介：约翰·霍普金斯大学的数据科学硕士学位将提供应用数学、统计学和计算机科学方面的培训，作为理解和认知现有数据科学工具的基础。我们的项目旨在培养数据科学的下一代领导 者，强调掌握将现实世界的数据驱动问题转化为数学问题所需的技能，然后通过使用各种科学工具来解决这些问题。
除了数据科学导论之外，学生将在4个核心领域中的每一个领域学习一门课程:统计、机器学习、优化和计算。学生将决定一个重点领域，并选修计算医学、计算机器学习、计算机视觉、计算金融、数据科学数学、语言和语音或统计理论等focus areas的三门课程。最终的顶点项目是课程EN.553.806数据科学中的顶点经验，包括一个由教师顾问和内部监督委员会批准的研究课题，以及一篇书面论文。期末课程和书面论文的目标是让学生应用在项目中学习的数据分析技术，并可能将这些想法扩展到更一般的环境或新的应用领域。最后，论文将在每学期结束时组织的海报会议上进行总结。
申请链接：https://engineering.jhu.edu/ams/graduate-studies/admissions-criteria-admission-process/
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