一、基本情况

该项目的研究领域包括统计理论、信息论、生物信息学和遗传学、分类、数据挖掘和机器学习、神经网络、网络科学、优化、统计计算以及图形模型和方法等主要领域。

项目时长：3学期

二、课程要求

学位需要12学分，平均成绩达到HP且至少两门课是H。

在课程安排上理论和应用兼顾，项目希望学生在广泛的方向得到训练，选课很灵活，丰俭由人，可以根据自己的背景和兴趣选择不同领域和深度的课程，选课前需要咨询DGS(Director of Graduate Studies)并获得批准。

系内开设的课程主要在统计理论(贝叶斯理论、决策理论、非参数统计)、概率论、随机过程、渐近学、信息论、机器学习、数据分析、统计计算和图形方法等领域。

同时也鼓励学生选修系外的课程，很多同学会去上CS、Engineering、SOM的课。

此外，每学期有Data Science Project Match会议帮助同学们寻找project或RA机会，还会有全校范围内的教授来做presentation，如果加入项目可以作为Practical Work计入学分。

三、就业去向

就业方向包括DS, MLE, SDE, Quantitative Researcher等等，往届毕业生都找到了诸如Meta, McKinsey, 2 Sigma等的不错的工作。

学校的OCS(Office of Career Strategy)提供很多求职相关的workshop和一对一的咨询，包括改简历、networking技能、面试技巧等等，也会经常举办不同行业的career fair，许多知名公司会来学校开info session和campus event。

近期的毕业生有继续在耶鲁大学、密歇根大学商学院、不列颠哥伦比亚大学、斯坦福大学和普渡大学攻读研究生课程。

其他近期毕业生还受雇于 Oliver Wyman、Captrust、Deutsch Bank、RAAP、Progressive Leasing、Mathematica、麦肯锡、7 Eleven 和 Facebook。