数据科学研究生申请完整指南，收藏！

　　《ALPHA申研百科全书》系列将提供详尽的专业申请指南，覆盖美国研究生院广泛的专业领域，从商科到工程、教育、科学、社会学及艺术等共计108个方向，旨在为学生们提供全面而深入的信息，以做出最优的申请决策。

　　本期《申研百科全书》聚焦于“数据科学”专业，以下是该领域申请所需了解的关键信息：

1. AI时代的专业选择

　　2023年3月15日，OpenAI发布了最新GPT4语言模型，标志着AI时代的进一步推进。在AI浪潮中，如何选专业成为了一个重要议题。知名科技作家、企业家万维钢建议其子选择数据科学专业，因其应用范围广泛，即便AI发展，相关知识和技能仍具高度需求。

2. 数据科学介绍

　　数据科学是一门跨学科领域，结合应用数学、统计、机器学习等，旨在从数据中提取有价值的信息。它已成为推动各行各业发展的关键力量，如医疗健康、商业决策、社交媒体等。

3. 适合申请数据科学专业的人群

• 计算机科学背景：具备编程和数学基础的学生最适合。
• 统计、数学或应用数学背景：同样具备竞争力。
• 商科背景：量化能力强的商科学生也是良好选择。

4. 美国数据科学硕士专业概览

　　美国大学陆续开设200多个数据科学相关硕士项目，特别是在TOP50院校中，已有21所学校提供此专业。项目通常设在计算机学院、工程学院或数学统计学院下，注重理论与实践结合。

5. 推荐项目与案例分析

　　精选六个不同档次院校的数据科学硕士项目，包括哥伦比亚大学、宾夕法尼亚大学等，详细介绍其课程设置、录取要求及申请策略。

6. 申请建议与软背景提升

　　申请数据科学需关注本科背景、GPA、GRE成绩及软背景（实习、科研经验）。建议寻找量化相关的科研和实习机会，并参加数据竞赛以丰富简历。

7. 常见问答与资源分享

　　提供常见问题解答，涵盖申请背景要求、专业区别、实习与科研推荐等。同时分享申请资源，帮助学生更好地准备。

　　《ALPHA申研百科全书》致力于为学生提供全面专业的申请指导，助力每位学子实现留学梦想。在AI时代的大背景下，数据科学专业以其广泛的应用前景和高度需求，成为众多学生的优选。希望本期内容能为您的申请之路提供有力支持。