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纽约大学数据科学硕士（master in ata science）项目是世界上最早在该领域开设数据科学课程的项目之一。该项目所在的柯朗数学科学研究所是美国排名第一的应用数学研究机构。该中心的教授和研究员都是数据科学领域的专家，他们的研究主要集中在计算统计、人工智能、计算生物学、计量经济学、社会科学研究定量方法等领域，该中心与人类学、生物学、经济学、教育、语言学等多个部门都有合作。cs位于纽约大学主校区曼哈顿校区，以华盛顿广场为心脏，地理位置极佳，实习和工作机会较多。
申请条件
项目主要面向有较强数学、应用统计学和计算机背景的学生招生，录取学生来自数学、统计、计算机、工程、经济、生物、物理、心理等多种专业。
要求申请者具备一定的数学基础（高等数学、概率统计或需要较强数学基础的高阶物理、计量经济、工程课程）和基本的编程能力（不限编程语言种类，但具有r或python使用经验更佳）。
申请者有商业、政府或学术方面的工作经验更佳。申请材料包括本科成绩单、托福或雅思成绩、gre成绩、三封推荐信以及个人陈述。
录取学生数据（2020年）
平均gpa：3.75
平均toefl：107
平均gre（v）：155.99/170
平均gre（q）：166.96/170
课程设置
该项目时长两年，要求修完必修课和选修课共计36个学分，每门课3学分，一个学期需修满9学分。也可选择多修学分，一年半完成项目。
必修课
课程代码 课程英文名称 课程中文名称
s-ga 1001 introuction to ata science 数据科学导论
s-ga 1002 probability an statistics for ata science 概率和统计
s-ga 1003 machine learning 机器学习
s-ga 1004 big ata 大数据
s-ga 1006 capstone project an presentation 实践项目
注：学生需在项目第二年在相应的实验室完成capstone项目，capstone所涉及的领域包括：概率和统计分析、自然语言处理、大数据分析和建模、机器学习和计算统计、软件工程、信号处理等。
分支方向
项目共有以下七个培养方向。
数据科学-物理方向
数据科学-生物方向
数据科学-生物医学信息学（医学院）方向
数据科学-大数据方向
数据科学-数学和数据方向
数据科学-自然语言处理方向
就业服务和毕业生去向
纽约大学与大型公司合作，为学生提供专业的就业指导，包括提供公司数据库，组织学生参加数据马拉松比赛；邀请在职数据科学家和数据工程师，与学生进行一对一对话等；提供修改简历和模拟面试机会。学生实习公司排名前三的领域是科技、媒体和金融。
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陈熙
