作者：王巍
如果你手头有一百万，该如何投资才能确保收益最大化？
“投资于你自己，投资教育”一定是最佳答案之一——不管你是在读本科学生，初入职场的小白，还是行业精英。
深造获得的专业知识与技能会伴随一生，而为事业和生活带来的有形与无形“收益”更会长期增长。越来越多的高净值家庭成员选择出国深造，美国目前稳居全球国际学生留学第一目的地。
在看一看世界、积累异国生活经验的同时，又学得一身本领，是不是很心动？如果你的深造目的在于拓展未来职业空间，那么专业选择就显得尤为重要，因为它既要满足个人需求，又要把握未来趋势。
魔球理论打先锋 数据科学获追捧
工商管理硕士（MBA）是备受职场精英推崇的深造选项，但是它正迅速被另一个专业赶超——数据科学（data science）。
英国《金融时报》去年报道，2017年美国有74%的大数据课程的申请人数增加，而只有32%的两年全日制MBA课程出现了需求上涨的情况。
这不难理解。从个体角度来看，你的生活正在被编码成比特和字节。它不仅包含着你的网页浏览记录与社交媒体动态，还有你的购物、旅行习惯，玩什么游戏，看什么剧，以及几乎所有可能产生数据的东西都有数据生成。
数据生成现象进而在各行各业中深刻体现，并被发掘出了巨大财富与能量。现如今各行业大公司，尤其是科技巨头，他们需要的是既拥有商业头脑，又说软件工程师语言的人才。数据是新世界的统治者，这一点可谓再清楚不过。
甚至在美国男子职业篮球联赛（NBA）中，备受中国男同胞关注的休斯顿火箭队的总经理达里尔·莫雷，这位西北大学主修计算机科学、侧重数据分析的总经理，就基于一套数据分析理论——魔球理论来挑选球员、设计战术，打造出了冠军阵容。
自20世纪90年代后期以来，数据过载（data overdrive）长久需要通过某些技术手段来处理。只要我们可以在数据中找到价值，那数据就是货币。挖掘数据财富已经成为必需，而亚马逊、谷歌等大型科技公司已经运用云计算和Hadoop这样的软件工具实现了这一目标。
在发生巨变的时代，现代社会对数据存储和数据利用的需求已势不可挡，这就催生了一个新的职业类别——数据科学（data science）和一群自称数据科学家（data scientist）的专业人士。这些人有顶尖的数学能力、超强的统计能力，当然还有专业编程技能，得以让他们真正做出切实的事情。
数据科学这个专业除了通常具备的计算机科学能力，数学、统计、数据挖掘的能力，和数据可视化能力之外，还是个“跨界王”，这种复合型人才能够在IT技术、数据分析和商业决策之间架起一座桥梁，打通彼此。
如果你在所处的行业或研究领域有一定经验，并且对未来几年数据分析和先进科技如何改变“游戏规则”非常感兴趣，那么选择去美国读一个数据科学硕士不啻为一个最优项。如果你本科毕业于计算机、工程、科技类专业，但没有什么工作经验，一个数据科学硕士学历很可能让你在未来求职中脱颖而出。
担心没有足够强大的计算机和数学学术背景？不急。
小编悉心查询了在2018 US News美国综合大学排名前100位中十所拥有数据科学（data science）硕士专业的名校具体招生要求，发现不同高校标准各不相同，不可一概而论：其中只有二所名校的招生要求高度垂直，严格卡在计算机、数学等相关专业领域；而余下八所则在招生背景方面相当多元化，适合跨界人士申请。
接下来，小编分类列举了这十所知名高校的招生背景要求，方便有深造需求的你根据自身条件进行评估。哦对了，这份名单中囊括了《福布斯》杂志在2017年5月份评出的美国6个最佳数据科学硕士学位课程（将以下划线标注）。实现职业飞跃，就在不远处。
想把握未来人才趋势？数据科学垂直人士看过来
以下两所美国名校对数据科学硕士学位背景要求高度垂直，包括
1、卡内基梅隆大学Carnegie Mellon University（2018 US News美国综合大学排名第25位）的计算机数据科学硕士项目（Master of Computational Data Science，MCDS）
官网：
https://mcds.cs.cmu.edu/learn-us
该硕士课程为拥有计算机科学、计算机工程学位或专业相关且学校排名靠前的学生而专门设计。在第一学期完成必修课程之后，接下来有三个专业分支供选择：系统，分析和人本化数据科学。
福布斯评论道，该项目专注行业，连谷歌和亚马逊等科技巨头都来到这里招聘和提供实习。入学竞争非常激烈，录取率在10%。
2、南加州大学维特比工程学院University of Southern California Viterbi School of Engineering（2018 US News美国综合大学排名第21位）的计算机科学硕士——数据科学方向（Master in Computer Science – Data Science）
官网：
该专业招生明确要求拥有地区性大学的工程、数学或硬科学（自然，物理和计算机科学领域）的本科学位，而对于不具备计算机科学背景的申请人，学院建议申请计算机科学硕士项目下的科学家与工程师方向。
背景多元没关系 名校同样为你敞开
学术背景非垂直的盆友请看向这里~！其实，绝大部分数据科学专业并未明确要求拥有计算机背景。有的项目需要提供同等水平的计算机能力，而有的学校甚至相当灵活宽松，这就为不同行业的职场精英提供了广阔的选择空间。
3、乔治城大学Georgetown University（2018 US News美国综合大学排名第20位）的理学硕士——数据科学分析方向（Master of Science in Analytics Concentration in Data Science）
官网：
https://analytics.georgetown.edu/admissions/requirements#ad-requirements
虽然这个项目没有明确要求本科专业，但是这个项目会广泛用到R语言和Python语言，因此申请人需要入在学前熟练掌握这些语言。申请者可以通过完成课程、获得证书、或者通过系统培训以及适当的工作经验来证明编程能力。
4、芝加哥大学University of Chicago（2018 US News美国综合大学排名第3位）的数据科学硕士（Master in data science in the MSc in Analytics program）
官网：
https://grahamschool.uchicago.edu/academic-programs/masters-degrees/analytics
芝大的数据科学项目对申请者背景要求非常宽松多元，不但欢迎垂直专业申请者，同样欢迎在社会科学与生物科学框架下拥有商科、经济、医药、化学背景的人士，或者拥有MBA学位的申请者。主修物理、社会学，有志成为专业分析人才的毕业生也在招生范围之内。
5、西北大学Northwestern University （2018 US News美国综合大学排名第11位）的分析工学硕士（Master of Science in Analytics）
官网：
http://www.mccormick.northwestern.edu/analytics/admissions/faq.html#student-background
这个项目力求教授学生在当今竞争激烈、数据驱动的世界中获得推动商业成功的技能，完全没有具体要求申请者需要具备的专业背景，比如计算机编程。令人意外的是，项目特意在FAQ（常见问题）板块表示，如果申请者成功获得录取，他们将进行为期2周的训练营，学习Tableau, R, SQL,Git,数据库等方面的编程技能。而在录取之前，申请者不必须掌握这些技能。
6、印第安纳大学伯明顿分校Indiana University Bloomington（2018 US News美国综合大学排名第90位）的数据科学（Data Science）专业
官网：
https://www.sice.indiana.edu/graduate/degrees/data-science/index.html
该项目要求申请人拥有信息学、信息科学、计算机科学、工程学或统计学领域的背景或对以上领域熟悉，但是，该专业并未要求特定的本科专业。
7、斯坦福大学Stanford University（2018 US News美国综合大学排名第5位）的统计学硕士：数据科学专业（M.S. in Statistics: Data Science）
官网：
https://statistics.stanford.edu/academics/ms-statistics-data-science
这个数据科学硕士项目中，学过数学和计算机方面的基础课程可能是学习项目中其他课程的前提。所以申请这个专业需要规划好项目课程用到的知识储备。
8、麻省理工大学斯隆商学院MIT Sloan School of Management（2018 US News美国综合大学排名第5位）的商业分析硕士（Master of Business Analytics）
官网：
http://mitsloan.mit.edu/master-of-business-analytics/
这是十所高校中唯一一所命名为商业分析、但研究数据科学的专业，小编猜测可能与这个项目在商学院下有关。跟芝大招生逻辑非常相似，该项目为应届生和刚毕业不久、有志于从事数据科学行业的申请者设计，也同样欢迎寻求深化事业、做职业改变的社会人士，特别是工程师，数学家，物理学家，计算机程序员和其他高科技专业人士。项目另外列举了一些该课程项目欣赏的申请者个人特质，比如是全面型的人才，在才智方面有强烈好奇心的、对目标不断探求的、对已存挑战寻求其他解决方案的申请者。
9、纽约大学New York University （2018 US News美国综合大学排名第30位）的数据科学硕士（MS in Data Science）
官网：
https://cds.nyu.edu/admissions/ms-requirements/
纽约大学的数据科学硕士项目的背景要求在小编看来是最多元化的，因为成功申请者的本科背景来自许多不同专业，包括统计学，计算机科学，数学，工程学，经济学，商科，生物，物理，甚至心理学。不过，不论学位如何，该项目都需要学生具备广泛和某些特定的数学能力，接受过一些编程和计算机科学入门方面的培训。
10、加利福尼亚大学伯克利分校University of California, Berkeley（2018 US News美国综合大学排名第21位）的信息与数据科学硕士（Information and Data Science）
官网：
https://datascience.berkeley.edu/about/what-is-data-science/which-degree-program-is-right-for-you/
利用对社会科学、计算机科学、统计学、管理、法律的洞察，UC Berkeley的这个多学科数据科学硕士项目教授学生用最先进的工具和分析方法来解读与传达他们的发现。虽然是多学科硕士项目，该课程也并没有明确规定本科专业背景，但是需要学生具备强大的量化背景，包括数据结构知识，算法和算法分析，线性代数和编程能力。
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文章参考：MBA Crystal Ball, 《福布斯》杂志。
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