20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(1)

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(2)

继续吧,这次接着说以下项目来结个尾……最后一部分有直观的申请梯度划分

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(3)

14.布朗大学,Master’s in Data Science

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(4)

  • 开设在Data Science Initiative,2017年第一次招生。
  • 学制12个月,9月至次年8月,也可以选择16/21/24个月完成;fall 2022的tuition为$82,826。
  • 没有固定的前提课程要求,建议至少修过一年的微积分、一学期的线性代数、概率论与统计、编程课。入学前完成即可。
  • 需要GRE。
  • 2-1号截止,多是3月下半月开始出结果。
  • 毕业生读博的也不少。
  • The initial cohort of 27 students completed the program in Summer 2018. In 2018-2019, 38 students (of over 550 applicants) are participating. Currently, we are expecting about the same number of students (of 600 applicants) for 2019-2020。最近两年应该是保持在了40-50人的class size。

14.范德堡大学,M.S. in Data Science

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(5)

  • 开设在Data Science Institute下,2018年第一届招生。因为世界排名和地理位置问题,申的人相对较少。
  • 学制2年、4个学期、16门课、48学分。2021-22学年的学费是$2,150/学分。
  • 缺少微积分、线性代数、统计、编程背景的,学校提供boot camps帮忙补充,学过的也可以继续通过boot camps来巩固。
  • GRE/GMAT optional。
  • 两个截止时间:2023.1.15和2.15,截止时间后一个月多出结果,集中在2月下到4月底。
  • 前两年class size 30人左右,21年入学39人,20个中国学生。

14.圣路易斯华盛顿大学,MS in Engineering Data Analytics and Statistics

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(6)

  • 开设在工程学院电子与系统工程系下,项目名字里又新加了个Engineering,如果不是top20里比较好申的项目,真不想放在这说了。
  • 要求完成至少30学分的课程;2022-23学年的tuition是$29,710/semester ($59,420/year)。
  • 课程最后有thesis选项。
  • 建议是工程或其他STEM类的本科背景,建议学过微积分系列、概率论与统计、矩阵代数、CS基础。
  • 2023 Spring和Fall 用不用GRE暂时没有通知。
  • 春季截止时间10.1,秋季截止时间3.1,出结果时间不定,最快有不到1周拿到录取的,也有等了两三个月的。
  • 录取人数较多,class size 估计100 ,没办法,这是top20里对各本科院校背景都比较友好的了,本科院校背景越好,对GPA要求越宽松。

17.莱斯大学,Master of Data Science

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(7)

  • 开设在工程学院CS系下,21 fall第一次招生。
  • 要完成31学分的课程,分秋、春、夏3个学期。2021-22学年的学费是$25,750 per semester,不算便宜哈。
  • 是一个纯Professional的项目,想走学术路线不太适合。
  • 没有具体前提课程要求。
  • GRE optional。
  • 春季10.1截止,秋季1.30截止,3月底4月初出结果。
  • 新项目加上位置等因素,class size估计也就30-50人。不过22秋的录取结果比21秋bar高了一点,看来是个DS项目都是香饽饽。

22.加州大学伯克利分校,Master of Analytics

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(8)

  • 开设在工程学院IEOR系下,22秋第一次招生。
  • 11个月的学制,正式开始前有50 hours的Python集训课。22学年的tuition是$66,700。
  • 最后一个暑期有为期10周的summer internship。
  • 前提课程:期望学过线性代数、概率论与统计,熟悉一门计算机编程语言。
  • 23 fall要不要GRE未知。
  • SP和PS都需要,还需要audio/visual……
  • 秋季有两个轮次:2022-1-6/2022-3-2,3月中开始到4月上集中出了一大批结果。
  • 项目预计保持50人的class size,保守估计发了100多份录取。

23.乔治城大学,Master of Science in Data Science and Analytics

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(9)

  • 开设在文理学院下,2015年开设,2020年从Analytics改成了现在的名字。
  • 2年的学制,30学分的课程,2022-23学年的学费是$2,358/credit。
  • 第一二年之间的summer有个optional的实习。
  • 前提课程有多元微积分、概率论与统计、编程(如R、Python、Java、C 等)。编程课可以是线上课程,或者推荐人能证明编程能力。
  • GRE is not required。
  • 非美本的成绩单要做WES认证。
  • 两轮截止时间:12.15,1.15,多数是在截止时间后1个月出结果,但有时候会更快(1-2周)。
  • 对本科院校背景要求没那么高,人数也在不断增加,2018年55人,2019年80人,2020年50人(有defer的),2021年120人。但是项目的每个班级规模一般保持在25-30人。

23.密歇根大学安娜堡分校,M.S. in Data Science

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(10)

  • 开设在文理艺术学院下,19年开设的项目。
  • 学制2年,至少30学分。2021-22学年的学费是$24,102/semester。
  • 学生必须完成2个学期的大学微积分,一个学期的线性代数和一个计算机入门课程。推荐DS、CS、物理、统计、工程、数学等相关专业提交申请。
  • GRE not required,不作为申请考虑项。
  • PS和SP都需要。
  • 截止时间2.1,3-4月出结果。
  • 官网说cohort 80左右,22年较21年的录取bar有一点点降低。

25.卡内基梅隆大学,Master of Computational Data Science

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(11)

  • 开设在CS学院语言技术研究所(LTI)下,founded in 2004 as the MSIT in Very Large Information Systems。
  • 职业方向是16个月,包括秋、春、暑期实习、秋季学期。研究方向是20个月,包括秋、春、暑期实习、秋、春季学期。2021-22学年的学费是$26,500/学期,summer不是学期。
  • 为CS、CE或相关本科背景的学生开设,大多数MCDS课程需要一个CS或统计本科背景。
  • 可以申请同一院系下的多个项目。
  • 卡梅本科的可以免GRE。
  • 21年截止时间12.13,每年截止时间在12.10号左右变动,这两年都集中在2月底3月初出结果。
  • 录取人数保持在60左右。大部分是中国学生,剩下部分中大部分是印度学生,有少数美国本土学生。国内的本科有清华、北大、复旦、交大、港科大、上纽大、北邮、西安交大等,美本有哈佛、加州圣地亚哥、普渡和CMU等等。

25.卡内基梅隆大学,M.S. in Data Analytics for Science

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(12)

  • 开设在School of Science下,22秋第一次招生。
  • 学制是1学年,从8月到次年5月;2021-22学年的学费是$46,000,学生还有机会作为RA或TA拿到时薪当补贴,真的相对是比较便宜的一个项目了。
  • 成功的申请者在入学前要完成生物、化学、数学、物理或相关理学类专业。此外,更希望学生完成一门Python编程基础课,或者能够通过个人/职业经历证明掌握同等的编程技能;完成一门本科水平的线性代数基础课。
  • GRE not required。
  • 截止时间,1-15,是在申请季悄然开设,有的学生是截止时间后申请的,出结果时间就持续了挺久,从3月初到5月都有发通知。
  • 第一年的class size估计能有15-30人,录取的学生分数差距有点明显,第一届的录取参考意义估计不大。

25.弗吉尼亚大学,Master of Science in Data Science

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(13)

  • 开设在DS学院(美国首个DS学院),2019年成立。
  • 11个月,32学分;2022学年总学费是$52,780。
  • 前提课程:微积分、线性代数、统计、编程。入学前完成即可。
  • Do not require or accept GRE/GMAT。
  • 非美本需要做成绩认证NACES。
  • 三轮截止时间:2023.1.6,3.10出结果;2023.3.1;2023.3.20。
  • 国际生比例很低,近3年的平均录取数据:class size 60;平均GPA 3.6;平均工作经验1-3年;国际生15%。平均GPA有所上升。

27.南加州大学,MS in Analytics & M.S. in Applied Data Science

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(14)

  • 都开设在工程学院,Analytics在工业与系统工程系,ADS属于CS系。
  • Analytics要求完成至少30学分,3-4学期;ADS要求完成至少32学分;2021-22学年的学费是$2,199/学分。
  • Analytics前提课程:1年微积分,1个学期的线性矩阵代数,1个学期的概率和统计,1年的计算机课程(如编程和数据结构),希望学生具备工程或相关领域的本科学位,如计算机科学、数学、物理或经济学,以及其他专业的学生。ADS各个专业都可以申,工程或工程相关为好。
  • 春季截止时间:2021-8-31、2021-9-15;秋季截止时间:2021-12-15、2022-1-15。申请体验很差,出结果特慢特不干脆。半年不一定有结果。
  • 卷得厉害,20和21年保守计算有120人左右入学。录取背景也在水涨船高,从刚开始GPA3.3 、TOEFL100 基本可以保底,到现在的美本要GPA3.5-3.6 ,陆本要GPA3.6-3.7 、TOEFL105 。

28.塔夫茨大学,Master of Science in Data Science

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(15)

  • 开设在工程学院,CS和ECE系联合办理。
  • 9或12个月完成,至少修30学分。学费$54,196。
  • 要求本科属于STEM专业:数学、科学、计算机科学、工程或相关专业;不是STEM本科专业的可以从Certificate in Data Science开始读。
  • 春季截止时间9.15;秋季截止时间1.15;2月中-3月出结果。
  • 入读人数不多,class size最多30-50人,对本科院校背景没有很高的要求。

28.纽约大学,Master of Science in Data Science

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(16)

  • 开设在研究生文理学院的Center for Data Science下,成立于2013年,也是世上第一个MS学位的DS项目。
  • 学制是2年,36学分。费用页面还是打不开,2020-21学年的学费是$1,856/学分,现在总的学费要在$70,000左右。
  • 最低前提课程要求包括:微积分I、线性代数、CS入门(或编程课,希望是Python和R),以及微积分II、概率论、统计中的一门,或者包含很多数学部分的物理、工程、计量经济学课程。
  • 截止时间1-22,年是3月9-12号发了大量录取,3月底和4月发的都是WL和拒信了;今年是3月7-9发了很多录取,4月初发的多是WL了,不知道能有多少转正的。
  • 录取人数也是在不断增加,设立之初只有30人左右的class size,17/18年卷起来之后,class size就到了100左右,去年到了150 ,今年实际发放的offer估计有300 以保证150左右的size。录取的中国学生多是美本背景,今年录取的陆本学生数量有所增加,陆本多是985和中外合办的双非院校,普通的双非基本没有。21年录取学生的平均GPA是3.87,课程成绩都是A和B。感觉22年bar有那么一点点降低,平均GPA能在3.8左右。平均GRE Verbal 159.3、GRE Quant 167.4、GRE Analytical 4.14,平均TOEFL 111。

申请梯度表:

看了那么多学校,感觉混乱?没关系,可以直接看这

20fall香港读研注意事项(2122fall的1400)(17)

关于表格的补充说明:

1.梯度的划分主要参考了21和22fall的案例,大家都知道这两年卷得比较厉害,加上TG线上考试的存在,所以录取的分数总体感觉要比项目初始至今的平均录取分数要高一些。这在USC、WUSTL的项目上尤为明显,如果参考18、19年的案例,GPA3.0 就可以申了,但是对现在的申请基本没有参考价值了。

2.每个人都不可能看到所有案例,所以关于各个梯队中的建议申请条件,只是一个大体的衡量标准。肯定有人看到过比建议条件好但被拒的,也看到过比建议条件弱而录取的,这很正常。对于有其他方面优势的申请者,比如美国顶级名校本科、长久的工作经验、大牛的推荐人等,GPA至少有0.1的浮动范围。总结来说:超过建议申请条件不一定能录,不到建议条件也有机会录取。

3.这个表格绝大多数同学DIY选校时都可以参考,但还是要拉开档次,不然也会有全拒的风险。

4.这个表格暗含了21和22两个申请季的录取难度变化,比如如果不看22fall的结果,我会把安娜堡放到tier 2,莱斯、JHU放低一点等等……所以梯度划分有主观因素在,如有不同看法,您说了算。

5.top30后院校也有不少不错的DS项目,top30里也有其他类型的项目包含DS area。如果想了解,后续再继续补充吧……

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