一、项目介绍

Cornell Tech的数据科学与决策分析(DSDA)硕士项目旨在帮助学生在创业环境中理论与实践并重地掌握从数据到模型再到决策的完整流程。该项目深入探索机器学习、优化和统计学等工具，培养学生的综合能力。完成该课程后，学生将能够开发并部署算法，推动线上商业决策，如电子零售商、共享出行系统和广告交易平台。

在世界领先的教授指导下，涉及优化、统计、因果分析和机器学习领域，学生将在纽约市的科技创业社区中实践，从而熟练掌握数据分析、构建决策模型以及大规模部署这些模型，将数据转化为实际决策。

此外，除了技术性的学术课程，学生还将参加工作室课程——这是Cornell Tech每个项目的核心组成部分，通过解决科技公司面临的实际商业问题，帮助学生启动自己的创业项目。在工作室课程中，学生将与计算机科学、电子工程、商业和法律等不同学科的学生组成跨学科团队，共同研究所关注问题的各个方面。

二、课程设置

跟Cornell Tech所开设的其他M.Eng.项目一样，DSDA项目也包含技术性课程和实践课程(Studio)两个部分的课程内容。

技术性课程该项目包含优化技术、数据科学统计、概率分析、机器学习和不确定性建模等核心课程，帮助学生系统掌握从数据分析到模型开发与决策优化的关键技能。通过这些课程，学生能够应对复杂的商业和技术挑战，推动智能决策的实现。主要课程如下：

Optimization for AI

Statistics for Data Science

Probabilistic Analysis

Machine Learning

Modeling Under Uncertainty

三、申请要求

康奈尔大学新开设数据科学与决策分析工程硕士非常适合对数据分析充满热情的学生，这些学生希望通过洞察力推动商业决策。申请该项目的技术要求包括：完成一门线性代数课程、一门中级概率统计课程以及一门编程课程。

Cornell Tech的所有硕士项目都具有创业焦点，DSDA和ORIE项目也不例外。然而，DSDA项目强调优化、机器学习和概率分析与计算的交叉。这两个项目通过不同的侧重点为学生提供了根据个人兴趣和职业目标选择的灵活性。

托福：总分100以上

雅思：总分7.0以上

GRE：不要求

申请费：95美元

四、就业前景

康奈尔大学新开设数据科学与决策分析工程硕士就业前景非常广阔，除金融、银行等行业，互联网、制造业、医疗健康等多领域都需要此类人才。以金融领域为例，毕业生可从事风险管理、欺诈检测、客户体验、消费者分析等相关工作。

薪资水平：从看准网上滴滴、字节跳动等大厂的招聘信息来看，相关岗位的招聘薪资水平在20~70K之间，属于非常高的水平。