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数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化以及(某一)领域知识为理论基础,其主要研究内容包括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理。
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加州大学伯克利分校信息与数据科学硕士Master of Information and Data Science (MIDS)由信息学院的教师设计,课程是多学科的。
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伊利诺伊大学香槟分校统计分析硕士项目为期1.5年,共需修读10门课程。要求申请者:本科毕业,拥有数学、统计学专业背景,有计算机和数据科学基础,学习过微积分、线性代数
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数据科学硕士由罗切斯特大学Goergen数据科学研究所提供,是STEM项目。项目时长一年或者一年半,共需修读至少30个课程学分,研究生学位均通过艺术与科学学院授予
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纽约大学Data Science是下设在克朗研究所的一个专业,申请竞争激烈,有人说,能进哥大Data的,却只能进NYU Data的waitlist。
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耶鲁大学(Yale University)于2020年新开了一个硕士项目—— 统计和数据科学硕士(M.S. in Statistics and Data Science)
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本科是计算机科学CS的同学,是最符合申请条件的,因为大多数数据工作都是通过编程和数据库的相关手段进行的,同时学过统计、微积分、高级语言
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杜伦大学针对20Fall10月份开学的新增两个数据科学相关专业,分别是:Master of Data Science 数据科学硕士和Master of Data Science (Digital Humanities) 数据科学硕士(数字人文科学)
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耶鲁大学统计与数据科学硕士项目就读时长1年至1年半。课程不但提供了新项概率论、随机过程、渐近、信息论等传统统计学领域的教学,还能让学生们深入学习探索当下热门的机器学习、数据分析、统计计算和形识别等领域,有更多的实操机会。
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数据科学项目主要是面向职业培训、侧重工业界需求,所以设置博士学位的学校比较少。为了符合工业界需求,专门的数据科学项目课程都很实际,侧重培养学生分析数据、解决问题的实际动手能力,课程一般不涉及理论知识。