哥伦比亚大学数据科学硕士项目

1.课程

这是一门 30 学分课程(10×3)，包括 7 门核心课程和 3 门选修课程以及 1 个顶点项目。核心课程包括机器学习、可视化、统计和推理建模。可以从任何部门(新闻、CS、商学院、ECE)选修课程。例如，云计算和分析、大数据、从数据构建故事等。

这是一个 1.5 年的课程(或可以在 1 年内完成但不推荐)。课程很好，很有挑战性。每当课程需要时，助教都会开展有关 Python 和 R 的特殊培训课程。期望对统计和线性代数有很好的理解。我们认为该课程专为全面展示而设计，可以为您开始数据科学之旅提供一个良好的平台。

2.工作机会

作为常春藤盟校品牌，期待良好的职业服务办公室和资源来帮助您找到良好的职业机会。数据科学是一个单独的部门，它只为 DS 学生举办单独的招聘会，这是一个很大的优势。此外，哥伦比亚职业博览会对所有人开放。除此之外，该计划因其地理位置而受益匪浅，因为纽约市有多个创业招聘会，乘坐地铁即可到达。尽管 Arushi 更新鲜，但管理来自 Amazon、Milliman Max 和 Synergic Partners(马德里)的报价。每个人都在 2016 年获得了实习机会。

3.参加费用

这就是哥伦比亚大学比较劣势的地方。仅学费就约为 56,000 美元，生活费用为每月 1800 美元，该项目是美国最昂贵的项目之一。几乎没有奖学金，校内工作的报酬很少(每小时 9-12 美元)，TAships 也是如此(每人 2500 美元)。

4.其他

位置和品牌是一大优势，可为您提供无限的社交和曝光机会。平均GPA为3.5，GRE成绩为319+，录取竞争非常激烈。该计划鼓励应届毕业生和非 CS 毕业生申请，因此课程背景总体上是多样化的。

5.参赛项目

最大的竞争对手是 CMU BIDA、CMU MCDS、UT Austin MSBA、U Washington、Georgia Tech 等。虽然 CMU 仍然是吹捧的领导者，但哥伦比亚数据科学正在快速追赶。