隨著近幾年大數(shù)據(jù)概念的流行，數(shù)據(jù)科學作為一個新興專業(yè)炙手可熱。從全球就業(yè)情況來看，數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的畢業(yè)者在人才市場上非常搶手。由于開設不久，美國有該專業(yè)的學校并不太多，但近兩年一直在以穩(wěn)定的數(shù)量增加。數(shù)據(jù)科學碩士項目的申請難度適中，略低于純數(shù)學統(tǒng)計相關(guān)專業(yè)的項目，但是隨著越來越多數(shù)學背景不強的人想要通過該項目轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)相關(guān)領域，再加上項目本身數(shù)量較少，申請難度呈驟增之勢。
Data Science是一個新興專業(yè)，USNEWS綜排靠前的學校只有少數(shù)，諸如斯坦福大學、卡內(nèi)基梅隆大學、哥倫比亞大學、紐約大學、西北大學、加州大學伯克利分校等開設了相關(guān)學位項目。再加上近年來數(shù)據(jù)行業(yè)的持續(xù)火熱，造成了該專業(yè)的申請難度不斷升高。
Data Science相關(guān)項目非?？粗貙W生的量化背景，因此本科專業(yè)為數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機、等專業(yè)的申請者會更有優(yōu)勢。同時具備一定的編程基礎、并修過工科幾門數(shù)學基礎課程也成為大多數(shù)項目申請的必備條件。如果不能具備以上這些條件，那么在這個競爭激烈的項目的申請中是具有非常大的劣勢的。另外，不同學校的DS項目會處于不同的學院甚至專業(yè)之下，必然導致其錄取標準各不相同，所以對于打算申請該專業(yè)的同學，首先應該清楚自己的背景，尋找與自己最為match的相關(guān)項目，才能最好的發(fā)揮自己的優(yōu)勢，取得良好的申請結(jié)果。
