布朗大学数据科学项目简介

布朗大学数据科学项目Master’s Program in Data Science(Master of Science, ScM)隶属于布朗大学数据科学研究所Data Science Initiative(DSI)，汇集了应用数学，生物统计，计算机和数学四个系的优势，课程内容涵盖了机器学习、数据挖掘、安全和隐私、可视化和数据管理等等。

二、布朗大学数据科学项目课程设置

一年制项目，但也可以根据需求延长到16，21 or 24 months，期间方便找实习、或者选修cs系的课，选cs课和cs本身的同学优先级差不多。

在某些情况下，准备充分的学生可以在9个月内完成课程，也可以选择在16、21或24个月内完成课程，毕业时没有论文的硬性指标。

1、秋季课程

-概率、统计和机器学习 (数据科学的数学基础， 2 学分)

-数据科学实践 (实践数据科学，从数据探索和清理到呈现， 1 学分)

-数据工程 (应用于数据科学的计算机科学， 1 学分)

2、春季课程

-统计学习 (推理方法、回归分析与统计学习，1 学分)

-深度学习与数据专题

-科学 (深度学习与大数据，1学分)

-数据与社会 (数据科学对于道德和社会影响，1 学分)

3、选修课

(与个人兴趣相关的领域知识，1学分)

-数据科学方面实习

三、布朗大学数据科学项目就业情况

毕业后，布朗大学数据科学硕士学生可以从事应用科学家、数据工程师、数据科学研究员 、数据科学家 、投资分析师、运营分析师 、产品分析师 、 研发科学家、软件工程师 、语音科学家、技术产品经理等职位。

布朗大学数据科学项目最大的优势在于Brown DS学校的内卷比较小，虽然罗德岛的地理位置没有很好，但brown 的学生在找工的时候，波士顿和纽约都是很好的选择，系里也会尽可能提供内推的公司，可以作为intern/full-time的资源。官方就业率100%。

四、布朗大学数据科学项目录取情况

项目比较小27(2018)，38(2019)，录取率在6%，而且班里有部分是本校5th-year的学生或者PhD在读学生。这个项目整体偏爱数学统计背景的，陆本很少，适合喜欢小班化氛围和藤校情节的学生。