项目介绍-纽约大学数据科学-美国最早的DS硕士，也是学制最长的硕士

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纽约大学的数据科学硕士（MS in Data Science）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，侧重于数据科学新方法的开发，针对在数学、计算机科学、应用统计方面有较强背景的学生。

一、学制&学费

项目的学制是2年，36学分，这算是美国FT硕士项目中学制最长的了，其他项目的学制多是在1-1.5年。

当前费用页面打不开，2020-21学年的学费是$1,856/学分，现在总的学费要在$70,000左右。因为地处纽约市，生活成本相对比较高。根据住宿条件不同，每月住宿费用在$1,000-2,000不等；根据吃饭选择不同，每月花费在$1,000-1,500不等；其他开销加上医疗保险费用，每年预计$10,000左右。

二、课程设置

课程要求一共36学分，包括18学分的必修课，18学分的分支课和选修课。课程特色之一是capstone project，在现实环境中应用从课程中学到的理论知识。通过这个project，学生将经历解决现实世界问题的整个过程：从收集和处理现实世界的数据，到设计解决问题的最佳方法，最后实现解决方案。学生接触到的问题和数据集来自现实世界，与未来可能在业界、学术界或政府中遇到的情况相同。

必修课：

lDS-GA 1001 Introduction to Data Science

lDS-GA 1002 Probability and Statistics for Data Science

lDS-GA 1003 Machine Learning

lDS-GA 1004 Big Data (link is to syllabus of Spring 2020 course offering)

lDS-GA 1006 Capstone Project and Presentation

lOne Data Science Elective (choose 1 from the list below).

lDS-GA 1005 Inference and Representation

lDS-GA 1008 Deep Learning

lDS-GA 1011 Natural Language Processing with Representation Learning

lDS-GA 1012 Natural Language Understanding and Computational Semantics

lDS-GA 1013 Mathematical Tools for Data Science

lDS-GA 1014 Optimization and Computational Linear Algebra

lDS-GA 1015 Text as Data

lDS-GA 1016 Computational Cognitive Modeling

lDS-GA 1017 Responsible Data Science

lDS-GA 1018 Probabilistic Time Series Analysis

l ……

学生可以选择Industry Concentration，在项目期间将所学知识和技能应用到具体行业。这个方向在第一年有实习的要求，国际生可以申请CPT。这个方向的其他课程要求有：

lDS-GA 1009 Practical Training for Data Science within the first year of the program (3 credits in fall, spring, or summer)

l2 electives within the Big Data or Natural Language Processing subject areas (6 credits, see below for more details).

课程目前还提供3个track，有老师建议和帮助学生规划课程选择和职业。直到第二学期结束前，学生都可以选择更改track。具体track是：

lData Science Track

lData Science Biology Track

lData Science – Biomedical Informatics (Medical School) Track

详细课程信息可以看官网介绍：https://cds.nyu.edu/masters-tracks/

对于课程，不同背景、期望的学生可能感受不一样，比如NLP的课程，有的学生会说“我非常喜欢CDS的所有NLP课程”，但也有学生会说“NLP是我体验最差的课”。不过学习压力方面基本一致认为压力较大，虽然学制长、每学期的课程较少，但学习任务很重、作业量很多，加上同时要准备找工作的事宜，有时候是感觉没有周末和假期的。

三、申请要求

前提课程：

成功的申请者来自不同的本科背景，包括统计、CS、数学、工程、经济、商科、生物、物理和心理学。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。

注意，除了以上最低要求，项目更青睐接触过机器学习、计算统计、数据挖掘、大规模科学计算、运筹学，以及接触过更多数学和计算机训练的申请者，通过课程或职业经历学习的知识都算。

申请材料：

lGRE scores

lTOEFL or IELTS; however, TOEFL is preferred (Required for all applicants whose native language is not English and who have not received a university degree in an English-speaking country)

lOfficial college transcripts

lThree letters of recommendation (we prefer all letters on letterhead)

lStatement of Academic Purpose

截止时间：

l2022-1-22

22秋的申请已经截止！！去年是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。

四、录取情况

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。

陆本学生想申请，建议GPA3.7+、TOEFL105+、GRE325+，本科院校特别好的GPA可以在3.6+。当然，GPA3.9+、TOEFL110+、GRE330+也有可能被拒。没正常的中介敢保证一定能录取。

五、就业

CDS的就业服务比较全面，不过可能是因为扩招的原因，难以兼顾所有学生，所以有的学生会觉得服务质量一般。但是，作为过来人的智友君，还是想劝同学们找工作不能光指望学校能提供的帮助，主要还是靠自己主动出击！！

CDS能提供的服务有：

Company Information Session，CDS在秋季和春季学期提供内部CIS。在这些session中，学生了解公司及其数据科学举措。公司代表分享关于他们是谁、他们做什么、数据科学家在组织中扮演的角色以及他们所从事的有趣的数据科学项目的信息。学生们还可以通过在该公司作为数据科学家的“生活中的一天”来了解在该公司工作是什么感觉。

Career Fair，通常有5-8家正在招聘数据科学家的公司。学生有机会与公司代表就他们的数据科学计划和职位空缺进行快速对话。学生也有机会直接向公司提交简历。

Datathons/Hackathons，学生在这里展示他们的才华，与公司数据互动，并有机会以一种非传统的方式与雇主联系。公司提供给学生一个数据集和一个长达6小时的挑战，他们的数据科学家和工程师根据挑战前提供的标准来评判小组和团队的获胜。

Professional Development Sessions，在秋季和春季学期，CDS举办研讨会，帮助学生发展他们的职业技能，包括简历审查、面试资源、沟通技巧等。

学生的具体就业情况如下：