美国数据科学硕士读几年？

　　1、哈佛大学-数据科学硕士

　　学制时长：完成12门课程，这要求学生至少在校学习三个学期(一个半学年)。有些学生会选择延长第四个学期的学习时间，以选修更多课程或完成硕士论文研究项目。

　　核心课程：

　　AC 209a Data Science 1: Introduction to Data Science

　　AC 209b Data Science 2: Advanced Topics in Data Science

　　AM 207 Advanced Scientific Computing: Stochastic Methods for Data Analysis, Inference, and Optimization

　　AC 207 Systems Development for Computational Science

　　AC 221 Critical Thinking in Data Science

　　2、斯坦福大学-数据科学硕士(计算与数学工程理学硕士分支)

　　学制时长：2年

　　核心课程：五大领域课程，选择完成

　　1)Requirement 1: Mathematical and Statistical Foundations (15 units)

　　CME302 - Numerical Linear Algebra

　　CME308 - Stochastic Methods in Engineering

　　STATS200 - Introduction to Statistical Inference

　　OR STATS300A - Theory of Statistics I

　　STATS203 - Introduction to Regression Models and Analysis of Variance

　　OR STATS305A - Applied Statistics I

　　STATS315A - Modern Applied Statistics: Learning

　　OR STATS229 - Machine Learning

　　2)Requirement 2: Computing and Programming (6-12 units)

　　Requirement 2a: Basic Programming and Computing Algorithms (3-6 units)

　　Earn at least 3 credits from the following:

　　CME212 - Advanced Software Development for Scientists and Engineers

　　CME214 - Software Design in Modern Fortran for Scientists and Engineers

　　CME305 - Discrete Mathematics and Algorithms

　　CS106B - Programming Abstractions

　　CS161 - Design and Analysis of Algorithms

　　CS166 - Data Structures

　　CS168 - The Modern Algorithmic Toolbox

　　CS190 - Software Design Studio

　　Requirement 2b: Advanced Programming and Computing Algorithms (3-6 units)

　　Earn at least 3 credits from the following:

　　CME213 - Introduction to parallel computing using MPI, openMP, and CUDA

　　CME323 - Distributed Algorithms and Optimization

　　CS149 - Parallel Computing

　　CS194 - Software Project

　　CS246 - Mining Massive Data Sets

　　CS295 - Software Engineering

　　CS315B - Parallel Computing Research Project

　　CS316 - Advanced Multi-Core Systems

　　CS341 - Project in Mining Massive Data Sets

　　GEOPHYS257 - Introduction to Computational Earth Sciences

　　Requirement 3: Experimentation (3 units)

　　Requirement 4: Machine Learning Methods and Applications (6-12 units)

　　Requirement 5: Practical component (3 units)

　　3、宾夕法尼亚大学-数据科学工程理学硕士

　　学制时长：1.5-2年

　　核心课程：

　　该课程融合了机器学习、大数据分析和统计等核心主题的前沿课程，以及各种选修课程，并提供机会将这些技术应用于特定的专业领域。这些专业领域包括网络科学(沃伦网络与数据科学中心)、数字人文(普莱斯数字人文实验室)、生物医学(生物医学信息学研究所)和公共政策(宾大沃顿商学院预算模型和安纳伯格公共政策中心)，以及计算机与信息科学、电气与系统工程等传统领域。

　　以上是关于美国数据科学硕士读几年的全部介绍，欢迎大家添加VX：Tops6868。托普仕留学多年名校申请经验助力你的留学申请。