1、哈佛大學-數據科學碩士

　　學制時長：完成12門課程，這要求學生至少在校學習三個學期(一個半學年)。有些學生會選擇延長第四個學期的學習時間，以選修更多課程或完成碩士論文研究項目。

　　核心課程：

　　AC 209a Data Science 1: Introduction to Data Science

　　AC 209b Data Science 2: Advanced Topics in Data Science

　　AM 207 Advanced Scientific Computing: Stochastic Methods for Data Analysis, Inference, and Optimization

　　AC 207 Systems Development for Computational Science

　　AC 221 Critical Thinking in Data Science

　　2、斯坦福大學-數據科學碩士(計算與數學工程理學碩士分支)

　　學制時長：2年

　　核心課程：五大領域課程，選擇完成

　　1)Requirement 1: Mathematical and Statistical Foundations (15 units)

　　CME302 - Numerical Linear Algebra

　　CME308 - Stochastic Methods in Engineering

　　STATS200 - Introduction to Statistical Inference

　　OR STATS300A - Theory of Statistics I

　　STATS203 - Introduction to Regression Models and Analysis of Variance

　　OR STATS305A - Applied Statistics I

　　STATS315A - Modern Applied Statistics: Learning

　　OR STATS229 - Machine Learning

　　2)Requirement 2: Computing and Programming (6-12 units)

　　Requirement 2a: Basic Programming and Computing Algorithms (3-6 units)

　　Earn at least 3 credits from the following:

　　CME212 - Advanced Software Development for Scientists and Engineers

　　CME214 - Software Design in Modern Fortran for Scientists and Engineers

　　CME305 - Discrete Mathematics and Algorithms

　　CS106B - Programming Abstractions

　　CS161 - Design and Analysis of Algorithms

　　CS166 - Data Structures

　　CS168 - The Modern Algorithmic Toolbox

　　CS190 - Software Design Studio

　　Requirement 2b: Advanced Programming and Computing Algorithms (3-6 units)

　　Earn at least 3 credits from the following:

　　CME213 - Introduction to parallel computing using MPI, openMP, and CUDA

　　CME323 - Distributed Algorithms and Optimization

　　CS149 - Parallel Computing

　　CS194 - Software Project

　　CS246 - Mining Massive Data Sets

　　CS295 - Software Engineering

　　CS315B - Parallel Computing Research Project

　　CS316 - Advanced Multi-Core Systems

　　CS341 - Project in Mining Massive Data Sets

　　GEOPHYS257 - Introduction to Computational Earth Sciences

　　Requirement 3: Experimentation (3 units)

　　Requirement 4: Machine Learning Methods and Applications (6-12 units)

　　Requirement 5: Practical component (3 units)

　　3、賓夕法尼亞大學-數據科學工程理學碩士

　　學制時長：1.5-2年

　　核心課程：

　　該課程融合了機器學習、大數據分析和統計等核心主題的前沿課程，以及各種選修課程，并提供機會將這些技術應用于特定的專業領域。這些專業領域包括網絡科學(沃倫網絡與數據科學中心)、數字人文(普萊斯數字人文實驗室)、生物醫學(生物醫學信息學研究所)和公共政策(賓大沃頓商學院預算模型和安納伯格公共政策中心)，以及計算機與信息科學、電氣與系統工程等傳統領域。

　　以上是關于美國數據科學碩士讀幾年的全部介紹，歡迎大家添加VX：Tops6868。托普仕留學多年名校申請經驗助力你的留學申請。