哈佛大学新增设硕士项目 申请deadline就在今年12月

　　据了解，美国是最受中国学生青睐的留学目的地，每年都会有大批学生去美国留学深造。美国是热门的高等教育移民国家，在美国高等教育的入学率非常高，居于世界前列。优质的高等教育体制和数量众多的顶尖大学都是其最大的吸引力，不得不说美国高等院校相比中国，教育资源要有明显优势，突出表现为规模大、结构清楚、重视课程学习、强调学生参与科研工作、经费来源渠道广，拥有更充足的奖学金和助学金等财政支援。同时强调多元化，拥有相对宽松和综合考量的入学要求及学位要求，对申请者的背景要求也更加灵活，怎么样够诱惑吧!下面就给大家整理了美国留学相关信息，希望能给大家提供参考。

　　世界顶级大学，美国哈佛大学（Harvard University），最近宣布新增设一个硕士项目——Master of Science in Data Science，2018年秋为第一届招生 。项目开设在哈佛的 Arts and Sciences 学院下，由Computer Science 和 Statistics 以及 the Institute for Applied Computational Science 联合授课。

　　　为什么哈佛大学要开设数据科学Data Science专业？因为它好就业！

　　数据科学产业的就业市场在今天有8个职位非常火热。

　　1、Data Scientist 数据科学家

　　是指采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师。面向客户的性质决定了大部分数据科学家担任公司产品开发或营销部门的职位，或是效力于首席技术官。谷歌和微软这些公司都非常渴望像这样的人才。

　　2、Data Analyst 数据分析员

　　作为数据小组的福尔摩斯。像R, Python, SQL 和 C语言是必备的基础技能。精益求精，一丝不苟是必要的工作态度。HP and IBM (将与其最新电脑系统Watson组成工作小组)等很多公司都需要数据分析员。

　　3、Data Architect 数据构架师

　　制定数据标准，应用标准，运维标准。绘制数据管理系统的蓝图，来整合、集中、保护和维持数据源。他们掌管着Hive, Pig和Spark等科技，并且需要一直站在行业创新的前沿。

　　4、Data Engineer 数据工程师

　　所干的活大体分为两个部分：在整个业务流程，让消费者能接触到数据；打造 “产品化” 的算法，将其变为数据产品。一般都有软件工程师的背景，不管是对统计程序语言还是程序网页开发导向语言都很熟悉。

　　　5、Statistician 统计员

　　数据行业中历史性的领导，准确、及时、全面、系统地报出上级规定的各种综合统计报表，调查、整理、分析本单位的统计资料，满足各级部门对统计信息的需要。

　　　6、Database Administrator 数据库管理员

　　是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。

　　　7、Business Analyst 商务分析员

　　作为连接商业和技术的桥梁，需要不同商业流程的知识来将数据深度分析转化为可执行的商业计划，并且要具有一定的抽象能力，同时能熟练运用分析工具，学会用数据说话。

　　　8、Data and Analytics Manager 数据与分析经理

　　从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提建议，所用工具一般较基础，比如熟练掌握SQL, R, SAS等软件，并且社交能力要强，能够管理好团队。

　　　下面我们具体来了解一下哈佛大学的数据科学专业：

　　1. 课程设置

　　项目是由Computer Science 和 Statistics 以及 the Institute for Applied Computational Science 联合授课，开设在哈佛的 Arts and Sciences 学院下。学生需要在3个学期内完成12门课，具体课程列表如下：

　　　2. 培养目标

　　Build statistical models and understand their power and limitations

　　Design an experiment

　　Use machine learning and optimization to make decisions

　　Acquire, clean, and manage data

　　Visualize data for exploration, analysis, and communication

　　Collaborate within teams

　　Deliver reproducible data analysis

　　Manage and analyze massive data sets

　　Assemble computational pipelines to support data science from widely available tools

　　Conduct data science activities aware of and according to policy, privacy, security and ethical considerations

　　Apply problem-solving strategies to open-ended questions

　　　3. 申请deadline：2017年12月15号

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