一、卡内基梅隆大学

　　计算机数据分析项目

　　卡内基梅隆大学的硕士课程大多都是围绕着工作行业为中心安排的，所以常年会有像谷歌和亚马逊这样的科技巨头来校园招收学生进行placement和实习。所以不管是本科、研究生还是通过之前的工作经验，如果有一定计算机科学背景，那么在毕业求职时会非常占优势。

　　CMU的计算机数据科学项目的研究领域涵盖了现在最先进的技术驱动应用统计和数据科学，比如机器学习(Machine Learning)和数据挖掘(Data Mining)。

　　如果你擅长这方面并且顺利毕业，那么职业前景将会非常光明——据统计，CMU的硕士毕业生平均起薪超过10万美元，大多数毕业生会得到两个或更多的工作机会。

　　二、麻省理工学院

　　商业分析项目

　　MIT的这个项目实际是个BA项目(商业分析)而不是数据科学项目，但这个BA项目的内容主要是专注于如何将数据科学工具应用于商业问题，并教会学生掌握统计编程相关的R语言和大数据分析的工具以及方法。

　　该项目面对各行各业的在职人员，尤其是从事工程、 IT 和科学领域，并想在原有职业基础上有所突破或进行改变的，以及那些刚刚获得数学、计算机科学和统计学等相关学位的毕业生。

　　三、西北大学

　　科学与分析学项目

　　NWU 为那些寻找数据科学行业专业硕士学位有线上和线下课程两种选择。除了15个月的全日制在校学习之外，预测分析(Predictive Analytics)等项目还可以选择在线的方式修习。

　　但无论是线上还是线下，学生都将学习与数据挖掘，预测分析 / 数据和高级统计学相关的知识。在校的全日制学生还将获得为期三个月的暑期实习和为期八个月的行业实习。据官网统计，该项目过去几年间的毕业生，大部分都已经成功入职了来自全球的各大企业，其中包括苹果，IBM，美国宇航局，耐克和 Teradata。

　　四、纽约大学

　　数据科学项目

　　纽约大学是世界上第一所提供数据科学硕士学位的大学，它的课程至今仍享有最好的声誉。

　　申请这个项目的学生可以选择两年以上的全日制课程或五年以上的兼职课程，该项目的核心理念是要求其学生与别的领域的学生和学者进行合作，通过应用数据科学来解决实际的、现实世界的问题。

　　并且，除了直截了当的数据科学track外，学生们还可以选择其他的track，比如把的学习重点放在大数据科学、自然语言、数据和数学、数据和物理等领域，目的还是为他们最终希望从事的行业做准备。

　　五、斯坦福大学

　　数据科学项目

　　Stanford的数据科学专业更偏向稳扎稳打的风格，在整个项目中，学生将积累包括统计建模、程序设计和数据挖掘的知识和工作经验， 然后继续专攻更深入的领域，如医学数据，机器学习，商业智能和分布式数据管理。

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