一、哈佛大学数据科学硕士基本情况

　　项目简介：哈佛大学数据科学硕士项目隶属于 John A. Paulson 工程与应用科学学院(SEAS)，由计算机科学系与统计系联合领导，并由应用计算科学研究所(IACS)管理。该项目旨在培养具备扎实数据科学理论基础和实践能力的高端人才，以满足快速增长的数据科学领域的需求。项目重点关注可复制数据分析、协作问题解决、可视化与通信，以及数据科学涉及的安全和伦理问题等话题，确保学生具备全面的数据科学素养。

　　项目时长：要获得数据科学理学硕士学位，学生需要完成 12 门课程，并至少在校学习三个学期(一个半学年)。部分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。

　　申请形势：该项目每年的申请人数大概在 1500+，而每届录取人数约为 40-60 名，录取率在 6% 左右，申请难度较大。

　　二、哈佛大学数据科学硕士课程设置

　　必修课程

　　数据科学 / 机器学习(四选三)：

　　AC209a: Data Science 1:

　　Introduction to Data Science(数据科学 1：数据科学导论)

　　AC209b (Data Science 2:

　　Advanced Topics in Data Science)(数据科学 2：数据科学高级主题)

　　CS1810 (Machine Learning)(机器学习)

　　以下统计学课程中的一门：

　　STAT111 (Introduction to Statistical Inference)(统计推断导论)

　　STAT139 (Introduction to Linear Models)(线性模型导论)

　　STAT149 (Introduction to

　　Generalized Linear Models)(广义线性模型导论)

　　STAT211 (Statistical Inference I)(统计推断 I)

　　STAT244 (Linear and Generalized

　　Linear Models)(线性和广义线性模型)

　　计算(四选一)：

　　AC215 (Advanced Practical Data Science)(高级实用数据科学)

　　AM215 (Mathematical Modeling for Computational Science)(计算科学的数学建模)

　　CS2050 (Computing Foundations for Computational Science)(计算科学的计算基础)

　　STAT221 (Computational Tools for Statistical Learning)(统计学习的计算工具)

　　伦理学：

　　AC221 (Critical Thinking in Data Science)(数据科学中的批判性思维)

　　选修课程

　　学生需选修任意一节计算机科学选修课、任意一节统计学选修课，以及共计四节“自由”选修课。可以选择自 SEAS、其他 FAS 部门、哈佛的其他学院，或 MIT。最多可将四个学分(两学期)的 AC298r seminar 和最多一个学期的 independent study(AC299r)计入选修课要求。

　　科研要求

　　学生需要完成AC297r capstone project。选择论文选项的学生可以用 AC302 替代三门必修课程(即 capstone 课程和两门 “自由” 选修课)。

　　三、哈佛大学数据科学硕士申请要求及材料

　　申请要求：

　　学术背景：通常应拥有自然科学、数学、计算机科学或工程学的学士学位。虽然该专业没有特定的先修课程要求，但成功的申请者通常具备计算机科学、数学和统计学的基础背景知识，包括但不限于至少掌握一种编程语言的技能，以及微积分、线性代数和统计推理的知识。

　　GPA 要求：建议申请者至少达到3.8分以上以提升自己的竞争力。

　　英语语言要求：对于国际申请者来说，托福网考成绩需达到 80 分以上，雅思成绩需达到 6.5 分以上。若申请者拥有英语为授课语言的大学学士学位则可豁免语言成绩。

　　推荐信要求：申请者必须向招生委员会提交三封推荐信。推荐人至少需要包括一位申请者之前的老师，以展现申请者在学术或职业环境中的表现和成就。

　　个人陈述要求：在个人陈述中，申请者应该展示自己在数据处理方面的经历和思考，突出自己的独特见解和理解，强调自己对数据科学的起源和认知。

　　申请材料：

　　申请表

　　个人陈述(SOP)，约 1000 字左右

　　个人简历

　　三封推荐信

　　成绩单

　　托福 / 雅思成绩单(如适用)

　　补充数据表

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