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发布时间：2021-11-26 文章来源: 至领留学 点击：1514次
哈佛大学的数据科学项目(M.S. in Data Science)隶属SEAS(School of Engineering and Applied Sciences)下的IACS(Institute for Applied Computational Science)学院内。这个项目成立于2018年，目前正在招收第三届学生，是一个相对较新的研究生项目。数据科学项目由统计系和计算机科学系联合开办，所以课程、教授都比较成熟。因为项目很新，很多专项的研究生排名都还没有囊括此项目。但是哈佛成熟的课程设置、学术研究，都决定了这是一个含金量很高的项目。这个项目的前身是哈佛的统计学硕士，哈佛的统计学在世界排名是很靠前的。
由于数据科学最近的火爆，这个项目第二届申请人数超过1000人，录取了60人左右，最终有约45名学生就读，录取率在8%~9%左右，和哈佛本科录取率基本持平。
Data Science项目时间为一年半。如果学生想探索更多实习、学术研究机会，或者只是想多上一些课程，都可以跟advisor交流，延长到2年毕业，时间很灵活。
IACS还有一个叫做M.S. in Computer Science Engineering (CSE)的项目，和data science项目算是姊妹项目，重合度很高。CSE项目更偏向计算机，普遍是两年毕业。
项目分为三个学期，每学期可以修4-5门课。其中有四门统计、应用数学、数据科学类的科目是必修课，还有一门比较偏文的必修课，学习数据科学中的批判性思维，这门课鼓励大家思考数据科学中的道德观。基本上必修课规模都比较大，可以达到100人左右。除此之外，项目要求必须修一门统计课和一门计算机科学课，具体科目可以自由选择。
此外，学生必须完成一段学术研究经历，一个capstone project，或一个硕士学术论文(三项任选其一)。Capstone project今年的合作公司包括google、spotify等。春季的选择比秋季要多。基本上每个学期的4-5门课中，有两门是必修课，其余都可以在允许的范围内自由选择。
哈佛的学生不仅可以在肯尼迪学院、哈佛商学院等学院自由选课，更可以在麻省理工学院交叉选课，并且很多麻省理工的课程都可以抵掉必修学分。作为一个计算机科学的交叉学科，这是一个很大的优势，因为麻省理工有很多非常厉害的计算机科学课。而且麻省理工不开设CS的研究生项目，所以大家可以考虑哈佛的DS项目。
这个项目非常务实，会扎实的教大家很多基本的技能和应该有的思维方式。平时上课主要是理论基础+python/R。比起MIT 写cutting-edge的julia之类的，哈佛比较down-to-earth。同时项目的学术研究氛围非常浓厚，相比起其他求职导向的研究生项目，这里可能有更多同学偏好读博。
总体来说是一个非常学术的项目，课业占的比重比较大。在哈佛，教授都表示成绩其实不太重要，只是一个促进大家学习的工具。所以有的课curve会给的比较generous。但是研究生其实GPA就没有特别重要了，最主要的还是学到真本领。
课程都是干货满满，内容很丰富扎实的类型。基本以作业和projects为主，工作量很大，基本上周围的小伙伴每天每个周末都是在写作业中度过的…再加上大家都特别优秀，美本的同学们基本都是GPA3.9+，陆本的同学一般只来自清北复交，也都很大神，所以压力还是很大的…最重要的是调整好心态，明确自己的目标，给自己定好优先级。
总体来说这个项目非常适合学术性的小伙伴。也很适合学术基础薄弱，迫切的需要学点扎实本领来帮助自己找工作的同学。
编辑：翁晓兰
