项目介绍-杜克大学数据科学-class size很小,不建议陆本应届生盲目申请
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杜克大学的跨学科数据科学硕士(Master in Interdisciplinary Data Science,简称MIDS)开始于2018秋,由Rhodes Information Initiative (iiD) 和Social Science Research Institute (SSRI)联合办理。MIDS借用了来自计算机科学和统计学等多种定量学科的技术工具,并将它们与几乎所有学科的研究联系起来,包括自然科学、社会科学和人文科学。
一、学制&学费
项目的学制是2年,42学分,2022秋开学时间是2022-8-29,新生的orientation于2022-8-23开始。
2022-23学年费用如下:
二、课程设置
MIDS要求完成42学分,包括30学分的IDS研究生课程,至少12学分的选修课。MIDS课程的目的是让学生能够在毕业当天为任何数据驱动的团队增加价值。学生可以通过统计、数学、CS和其他分析类专业的课程学习定量专业知识,通过编程和计算课程培养技术能力,通过研讨会和持续的沟通、团队合作和领导能力培训,提升学生的职业技能。在第一二学年之间还要求完成一个暑期实习。
必修课:
lData Engineering Systems (IDS 706)
lIntroduction to Natural Language Processing (IDS 703)
lModeling and Representation of Data (IDS 702)
lUnifying Data Science (IDS 701)
lPrinciples of Machine Learning (IDS 705)
lData Ethics (IDS 704)
lData Logic, Visualization, and Storytelling (IDS 707)
lData Science Dialogues (IDS 791)
lMIDS Workshop (IDS 898)
热门的选修课包括ECE、数学、统计、能源与公共政策系的课程,部分课程如下(想转码的学生,可以多选一些CS、ECE类的课程):
lIntro to Deep Learning (COMPSCI 675D)
lStatistical Computation (STA 663L)
lProbability (MATH 730)
lTheory & Algorithm Machine Learning (ECE 687D)
lMachine Learning and Imaging (BME 548L)
lFoundations of GIS and Geospatial Analysis (ENVIRON 559)
lIntroduction to Social Networks (SOCIOL 728)
lMachine Learning for FinTech (FINTECH 540)
lResearch Tech Translation (I&E 710)
lMathematical Finance (MATH 780)
lSocial Networks & Pol Interdependence (POLSCI 634)
Capstone Project是项目的一个重要组成部分,持续一年,通过此学生可以获得现实世界的经验、将在课堂所学东西用于实践、为复杂的项目做出实质性的贡献。暑期实习是所有学生要完成的,教职员工会帮助学生联系杜克校友与合作方寻找适合的实习,并在找实习过程中的各方面帮助学生,从简历到面试等。之前学生去到的部分实习企业:
三、申请要求
前提课程:
MIDS没有前提课程或本科专业背景要求,申请者要表现出对数据分析的热情,对分析推理的掌握,学习定量和技术技能的天赋,以及引人注目的学术或专业成就。不过成功的申请者一般都有学习过定量课程(如线性代数、统计等),有计算机编程经历(如Python)。
申请材料:
lEnglish language proficiency test scores (if English is not your first language)
lGPA
lEssay
lPlease prepare a 2-minute video in which you describe the problem you are most excited to solve using data science.
截止时间:
l2023-2-15
22秋的申请已经截止!!项目会在3月中下旬进行zoom或skype面试,3.31号前公布录取结果。
四、录取情况
项目的class size比较小,第一届即20届学生有35人左右;21届587人申请,录取了83人,48人入学;22届686人申请,录取了115人,30人入读;23届959人申请,录取了112人,38人入读。可以看到,项目的录取率还是蛮高的,每年都在10%以上,就是入读率比较低,可能一方面是因为疫情有延期入学的,另一方面不少学生拿此项目当备胎。
项目不要求工作经验,但录取学生的平均工作经验在3-5年:
对学生的本科专业背景确实没有限制,近两年录取学生的本科专业涉及统计、Business、CS、经济、金融、社科等各领域。中国学生能占到将近一半,但绝大多数都是海本。所以不建议陆本应届生申请。
想申请的学生,建议GPA3.8+、GRE325+,有相关的研究和实习经历。
五、就业
小的班级规模,加上项目的capstone project和暑期实习对学生职业能力的锻炼,毕业学生的就业情况很好,21届学生的具体就业情况如下:
六、录取案例
C同学,美本,金融,GPA3.9+,免T、无G,券商量化分析实习、互联网公司算法实习,两段数据分析有关的研究。
G同学,美本,统计,GPA3.9+,免T,GRE320+,两年半工作经验,本科阶段统计方面的研究project若干。