作为数据科学领域的发源地，美国拥有最丰富的数据科学教育资源和研究机会。许多顶尖大学提供数据科学和相关专业的课程和项目，像哈佛大学、斯坦福大学、麻省理工学院、卡内基梅隆大学都是很不错的大学，卡内基梅隆大学数据科学专业在2023QS世界大学学科排名第2位！今天咱们就来介绍下卡内基梅隆大学数据科学专业，一起来看看吧。
卡内基梅隆大学在计算机科学和机器学习领域享有盛誉。该校的机器学习专业以其丰富的教学资源和卓越的研究成果而闻名。卡内基梅隆大学开设了大数据科学硕士专业，提供了全面的数据科学知识和技能培训，学生可以在课堂上学到前沿的理论知识，并通过参与实际项目和实习经历应用所学。
卡耐基梅隆大学的数据科学专业（DataScience）是卡耐基梅隆大学计算机学院（Schoolof ComputerScience）的一个交叉学科项目，涵盖计算机科学、统计学、机器学习、优化算法等学科领域。该专业的课程设置较为全面，涵盖数据挖掘、机器学习、数据管理、计算机视觉、自然语言处理等方向。
卡耐基梅隆大学的数据科学专业还与卡耐基梅隆大学统计学院（Departmentof Statistics）和卡耐基梅隆大学机器学习部门（MachineLearning Department）等学科合作，为学生提供更全面的课程和研究机会。
【学术要求】
1、申请人必须具有学士学位或认可机构的认可同等学历，最低平均绩点(GpA)为3.0(B)；
2、申请人必须持有认可的学院或大学的学士学位或同等学位；
3、多变量微积分和线性代数的课程，这些课程的GpA>=3.0；
4、一般不要求有本科研究经验，但有此经验成功率更高。
5、GRE：申请者需要提供GRE成绩。在考试中取得较高的分数可以增加申请者被录取的机会。
【语言要求】：
托福建议100+，成功申请者的托福成绩最低为100分(R、Lg、S、W得分均为25分或以上)
雅思建议7.5+，成功申请者的IELTS最低分数为7.5分(R7+，L7+，S7.5+，W6.5+)
学生必须完成总共102个学分才能达到学位要求。
秋天
第一学期提供基本的数学，统计学和编程技能，这些知识对于理解计算建模，分析工具和机器学习的基础是必不可少的。学生将参加为期6周的迷你课程和为期一个学期的课程，以提供春季学习高级课程所需的深度和广度。
春季
在第二学期，学生将有机会应用第一学期的基础技能，并通过与行业合作的最高标准和MCS的选修课程提供的课程，针对其特定的科学兴趣领域定制课程。学生还将完成交流和专业发展方面的迷你课程，为职业发展做准备。
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