DS，DS 又是 DS ，關於 DS 申請的問題，我每天大概會收到無數條。
如果説工科生有着望塵莫及的技術學術壁壘，商科生混的是蔑視羣雄的牛人圈子，那 DS 這個可工可商的專業簡直得天獨厚，想不火都不行。
01關於 DS 你應該知道的事
首先，如果你對 DS 這個專業不太瞭解，下面我為你整理出了一些 DS 項目的基本信息：
01 簡單講講 DS
DS 全稱 Data Science（數據科學），看看這個專業的名字，很明顯它是大數據時代孕育的孩子之一，如果從課程內容的設置上來講，它一般會涉及數學，概率模型技術和理論，機器學習，計算機編程，統計學，數據工程，模式識別和學習，可視化，不確定 性建模，數據倉庫，以及從數據中析取規律和產品的高性能計算。
不過這裏我們討論的主要是純純的 DS 項目，DS 和其它學科交叉的項目暫時不涉及。
02 DS 為什麼會熱門？就業方向在哪？
這個專業為什麼會熱門，其實看了開頭你應該大概會有個概念：工、商兩科通吃，還有專業技能壁壘，可以玩大數據進大熱的互聯網企業的核心部門，可以往高精尖的人工智能行業發展，甚至可以成為學術圈的風雲人物。
關於就業方向，如果説 BA 是商業和數據交叉而來的一個專業，很多學生畢業後會選擇到金融相關行業發展的話，那麼 DS 則是數學、統計學以及計算機科學的交叉專業，一般設在工學院或數學院下，除了金融業，畢業生可以往更多的行業方向發展。
關於 DS 畢業生的就業方向，一般有 Data Scientist 、 Data Engineer 、 Data Analyst 這三個主流選擇，也就是説 DS 專業畢業生是就業面非常廣的數據分析人才，除了可以選擇商業場景中的數據分析工作（比如商業/金融分析師），還可以往科研道路上走走，成為數據科學家或者數據工程師，到互聯網大廠（比如微軟、谷歌、亞馬遜等）去負責雲端大數據或者企業大數據分析。
好了，入門級科普到此結束，下面是進階的項目盤點，我把一些具有代表性的項目羅列給大家，已經和 DS 看對眼了的朋友可以瞭解一下有哪些熱門項目可以選擇。
02美英法各大高校年年申請人數爆棚的DS項目
就美國這片大地而言，DS 就是傳説中熱門的 STEM 專業，所以我盤點了一下美國比較經典或熱門的 DS 項目，以下排名不分先後。
01哥倫比亞大學Data Science
哥大的 DS 項目學制一年半，課程設置橫跨統計學和計算機，在校期間會學習 Python、R 語言等編程語言，和 CS 聯繫比較緊密，還可以優先和 CS 的同學一起選課。
選修課則有偏向金融、機器學習或生物方向等等不同側重點的課程。
這個項目對中國學生還是比較友好的，海本陸本的學生大概佔 40%，畢業生就業較多會選擇金融相關方向，也有很多學生投身於其它的行業方向。
02斯坦福大學M.S. in Statistics：data science
斯坦福的 DS 項目的核心課程圍繞在幫助學生培養強大的數學、統計、計算和編程技能上，學制一般是 2 學年，需要 4-5 個 quarter 來完成學業；
這個項目的申請難度比較高，通常在幾百個申請者中只招收 10 個人左右，申請者需要有比較強的理工科背景，而很多學生畢業後會向着讀博搞科研的方向發展。
03卡耐基梅隆大學 CMUMaster of Computational Data Science
CMU 這個項目現屬於 Language Technology Institute（LTI），是 CMU School of Computer Science（SCS）努力打造的旗幟性項目。這個項目的 BOSS 之一，是領導 CMU 的團隊和 IBM 合作研發了大名鼎鼎的機器人 WATSON，聽起來就超級厲害。
項目申請難度也是很高，超過千人申請的同時只錄取幾十人，但是畢業生就業情況非常好，許多學生就職於臉書、谷歌、亞馬遜，也有很多學生順利進入了博士階段的學習，超讚！
04 紐約大學 NYU Master’s in Data Science
NYU 的 MSDS 項目一般是 2 年學制，需要完成 36 個學分，課程關注於統計學、編程技術等理論的現實應用，也有很多和編程技術相關的選修課可以選擇。
這個項目申請難度也是比較高的，設置在 NYU 全美第一的 Applied Math 學院，每年的申請人數超過千人，也僅有數十人可以被錄取。
除了碩士項目，NYU Data Science 的 Ph.D. 項目也是全美數一數二，競爭非常激烈，是美國少數最先開設的 Data Science 博士學位的頂尖項目之一，全球每年錄取 10 人左右，和 NYU 著名的商學院、醫學院、計算機系等有合作，跨學科研究突出。
05 賓夕法尼亞大學Data Science, MSE
賓大的 DS 項目一般學制在一年半到兩年，核心課程也圍繞在機器學習、大數據、統計學上，也有一些數據科學應用領域的實習課，可以把數據科學應用到生物醫學、公共政策甚至文學、藝術等領域。
美國的大多學校的 DS 項目對 GPA 都有硬性要求，一般為 3.0，而 GPA 3.5 以上的同學競爭力會比較強。
雖然 BA 的項目接受 GMAT，但是大部分 DS 項目只接受 GRE。針對 GRE 分數，學校一般不做具體要求，但是根據往年的錄取信息，大多數錄取的學生的 GRE 都在 320 及以上，TOEFL/IELTS 一般標配為 100+/7+。
除了以上列舉的這些項目，哈佛、康奈爾、南加大、華盛頓大學等等高校都開設了 DS 的課程。
雖然 STEM 項目令人神往，但 DS 不是美國高校的特長，英國也有很多 DS 專業可以選擇，比如英國最令人有執念的 G5 基本都開設了數據科學相關專業。
06 牛津大學 MSc in social data science
牛津的這個項目主要是圍繞“社會”這個主題進行數據科學層面的學習應用，是牛津互聯網研究所（OII）與統計學、社會學、工程科學和其他部門合作開設，也會接觸到開發數據分析工具。
這個項目的帶領學生用數據來解釋世界，畢業生們也有很多去到谷歌或臉書等大型互聯網公司。
07 倫敦大學學院 UCL Data Science(with specialization in Computer Science)MSc
UCL 的 Data Science 有兩個方向，分別是Computer Science 和 Statistics。項目學制 1 年，而在一年裏需要完成 180 個學分，其中必修課 45 個學分，選修課 75 個學分，最後還有報告 60 個學分。
申請難度除上，除了建議有計算機科學，數學或相關背景，還有些先修課程要求，比如：
quantitative:mathematics, computer science, engineering, physics or statistics；
mathematical：algebra and calculus；
programming：R/MATLAB/python。
08 英國帝國理工 IC MSc Statistics (Data Science)
IC 是個非常有理工範的高校，這個項目開設在數學系下，是統計專業的一個分支，課程上側重一些統計的高階技巧，當然也會有編程和大數據相關的內容，IC 的工科實力還是非常過硬的，不過要注意申請這個項目有可能被要求面試。
下面是一個可能關注度並不是很高的項目（因為不是英美的），不過開設的院校也是在工科或商科比較有名、教學水平比較高的學校：
09 法國埃塞克 ESSEC Master in DataScience & Business Analytics
法國商科一直也是很能打的，法國排名第二的商學院，ESSEC 也開設了 DS×BA 的合作專業，學制 1 到 2 年，課程組合了數據科學、商業分析和數據戰略三塊內容，一半的學生是理工科背景，另一半則來自商科。這個項目還有着 QS 評為全球第三名和歐洲第一，畢業生也廣受各行業頭部企業的歡迎。
03誰可以申請？誰適合申請？
雖説，只要肯用心，萬事皆可成，但是每個專業都還是有更適合的人。
從前面的盤點應該可以看出，DS 這個專業有着比較明顯的理工科傾向，從個人興趣和背景角度上來講，如果你是一上線性代數微積分就抓腦殼的人請慎重考慮，因為大部分 DS 項目需要申請者有相關數學或統計學背景，課程也圍繞統計、計算機技術等工科色彩鮮明的課程。
雖然這個專業很熱門，但如果不符合你的興趣和未來的職業規劃，不要強求（這點很重要）。
所以整體上來説，DS 是一個有着比較濃烈工科特色的專業，適合理工科背景的同學來申請，如果你有編程基礎或者來自量化背景比較強的商科專業（例如金工&金數），DS 的大門也會向你敞開。
當然有一些交叉學科項目，比如康奈爾大學的 M.S. trackin Biostatistics and Data Science 項目，一些生統背景的同學可以 get，或者喬治城大學的 Master of Science in Data Science for Public Policy，對非理工背景的朋友可能會比較友好（當然你可能需要一些數據處理的能力），想轉專業申請的朋友可以瞭解一下。
總體上，英美有很多熱門的 DS 項目，而香港法國新加坡的項目也有許多可取之處，也有一些多學科合作項目可以供沒有太多理工背景的同學選擇，而因為整個市場對數據分析人才的迫切需求，畢業生在就業時不僅很受歡迎，可選擇的領域也會相對比較多。
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