纽约大学数据科学

　　纽约大学数据科学学生背景多元化，包括统计学、计算机科学、数学、工程学、经济学、商贸、生物学、物理学和心理学等；由于要求学生有一定的数理和计算机基础，所以比较青睐在机器学习、计算统计、数据挖掘、大规模科学计算、运筹学等领域有学术积累的申请者。

　　纽约大学数据科学课程设计

　　该项目课程时长2年，每年有春秋两个学期，共36学分，每门课3学分，12门课，平均每个学期修3门课，每学期GPA不能低于3.0。课程组成是：必修课+普通选修课+田径课；其中track course又分为六个方向：数据科学轨迹、数据科学大数据轨迹、数据科学数学与数据轨迹、数据科学自然语言处理轨迹、数据科学物理轨迹。此外，学生还要完成一个capstone project。在项目过程中，学生要把学到的理论知识融入到实际应用中，亲身体验从收集和处理数据，到寻找并设计解决问题的最佳方案，再到实施解决方案的全过程

　　纽约大学数据科学申请说明

　　先修课方面要求修过微积分、线性代数、概率、统计学、计算机编程等（具体请参考下方图片）。此外，对于申请者不要求工作经验。各项成绩方面，要求托福不低于100

　　纽约大学数据科学就业领域

　　据统计该项目毕业生主要就业领域为技术、医疗、金融、管理、政府，并成功入职 IBM、AT&T、Google、Facebook、Microsoft、EMC、Thomson-Reuters、Foursquare、Etsy and Twitter等各大知名公司，具体工作职位包括Data Scientist、Research Scientist、Research Analyst、Software Engineer、Research Engineer、Data Analyst、Machine Learning Engineer、NLP Engineer等。