安利一枚伯克利在线硕士项目

UC Berkeley的Master of Information and Data Science （以下简称MIDS），一个完完全全online的硕士项目。

虽然作为online的项目，MIDS无法满足大家留美工作的愿望。但在今年疫情和签证各方面都不大稳定的情况下，Berkeley的MIDS基本上可以满足大家在当下时间点下想要留学深造，为未来职业发展打好基础的需求。 且对转专业学生特别友好！ 它也非常适合工作之余希望给自己充充电的工作党。毕竟不用真的脱产去留学，还能省下一大笔生活费。

01 MIDS是什么神仙项目？

虽说是online-based，MIDS的含金量是杠杠滴。它采用了精品小班课的模式，每班最多只招18人。授课的老师都是Berkeley School of information的终身教职，博士后以及顶尖的行业从业人员。

敲黑板：大家最后拿到的毕业证书也不会标注Online ， 和on-campus的学生一毛一样，完全不用担心认可度的问题～

考虑到今年疫情的影响，MIDS早早宣布今年提交申请的同学可以不用提交GRE和GMAT成绩（太好了，我的头发有救了！

UC Berkeley 的MIDS是online硕士项目的先行者，从2014年就开始招生了。它主要的教学目标就是为了帮大家advance the career，成为data scientist（毕竟这28%的岗位缺口增长量和120K+美元的年薪真的很香啊！

MIDS的项目时长是 20 months ，当然只要你愿意也可以用12个月或者32个月修完。基本上就读学生只要在家上满9门网课，再去学校参加下3-4天的in-person immersion就能毕业了。

MIDS比较看重multidisciplinary curriculum，它融合了social sciences, computer science, statistics, management, and law等多个学科领域。着重培养学生的以下能力：

02 MIDS项目喜欢什么样的申请人呢？

虽然MIDS希望 培养data science leaders ，大部分就读的学生都是已有工作经验的职场人士，但这并不意味着MIDS不招没有工作经验的申请人。从它的Class Profile可以看出，MIDS学生的年龄跨度还是很大的。从刚刚大学毕业活力满满的有志青年（21岁），到白发苍苍临近退休的终身学习者（67岁），都有可能成为你的同班同学。

Berkelry的信息学院也挺实在的，省得让大家瞎猜，就在官网上赫然列出了以下：

1. A high level of quantitative ability
   （有很强的定量思维能力）
2. A problem-solving mindset
   （有解决问题的思维方式）
3. A working knowledge of fundamental concepts（基本工作知识）
4. The ability to communicate effectively
   （良好的沟通能力）
5. Programming proficiency
   （优秀的编程能力）

看起来对专业技能的要求还挺高的。如果是转专业申请的，是不是基本就没戏了？

并不！ Berkeley的MIDS是 对转专业学生特别友好 的项目！

学校表示： 如果只是知识结构方面有欠缺，没问题，入学后我们来帮你补！

Berkeley很贴心地为录取学生开设了两门Bridge Course：线性代数入门；数据结构和算法基础。

并且表示如果申请人没有Programming experience, 也可以在入学后的第一学期通过选修Introduction to Data Science Programming来解决。

03 MIDS申请小贴士

MIDS的申请Deadline如下：

UC Berkeley的信息学院还将在本月举办MIDS 和MICS的online evcent，请戳链接： https:// ischoolonline.berkeley.edu /admissions/events/

Berkeley的MIDS是全网课授课，如果大家比较关心网课的就读体验，请戳《 出不了国，我就活该上天价网课嘛 | 直击留学现场 》

04 Data Science的好项目还有哪些？

当然除了Online的Master项目之外，Data Science专业还有很多oncampus的优秀项目，非常适合以后考虑留美求职或者想要感受oncampus的留学体验的小伙伴们。

比如处在Data Science第一梯队的学校：哈佛和斯坦福。 这两所学校平均录取学生的GPA都在3.8左右，项目时长都是1年半。

虽然 哈佛 是17年新开设的项目，开在工程学院下，求职的时候也没多少学长学姐的referral机会可以拿，但都能录上录取率仅为5-8%的哈佛了，还需要担心就业问题嘛？！更何况还可以选修MIT的课抵学分，花一份学费读两所学校，美滋滋。虽然哈佛不限制申请人的专业背景，但是对申请人的先修课还是有要求的：微积分、线性代数、概率论、统计以及至少精通一门编程语言（如Python或R）。

斯坦福 有两个Data Science项目，一个是统计系下的Data Science track，一个是ICME（Institute for computational & Mathematical Engineering) 下的Data Science。虽然两个项目都不好进，但后者难度会更大一点，课程内容更偏CS和Machine Learning，基本上被pick的申请人都是数学和物理专业的，哪怕是计算机专业的小伙伴去申请也得排排队。

处在第二梯队的CMU、NYU和哥大也是Data Science专业的热门申请学校。

据称提供苹果、亚马逊、谷歌等公司固定暑假实习机会的 CMU ，从新生入学的Orientation起就开始为大家操心就业。Career service甚至给力到每天都在逮学生改简历，还会把本届学生的简历印成一本handbook发给各大公司的HR参考（学校逼着我找工作可还行？

UC Berkeley oncampus的数据科学项目是开设在EECE学院下的 M.Eng. with a concentration in Data Science & System. 这个项目时长1年，录取率为12%，平均录取的GPA 为3.7，托福100+。不过对今年申请要不要考GRE，EECE还没有表态。

虽然 NYU 的Data Science比起哥大更看重申请人的数学背景，并把项目开在了数学研究所下。但哥大也非常重视数据科学的发展，甚至专门设置了数据科学研究所。不过这俩学校的共同特点就是：招生比较多... 近几年都扩招到了100+，NYU的招生人数比 哥大 还要多。

尽管这俩学校同处宇宙中心纽约，Career service和校友网络都很强，毕业生也都能找到不错的工作，但每次去应聘都能偶遇同班同学也确实挺尴尬的。

基本上两所学校的大部分毕业生都会去从事Data Scientist, Data Analyst的工作，不过不想从事计算机写代码的小伙伴也不用愁，之前我们就有读完哥大Data Science 的学员去了BCG咨询，现在也是混得风生水起。整体来说，想避免同校竞争的同学可以慎重考虑这两所学校的申请，不过如果是希望拥有庞大校友圈子的话，NYU和哥大都会是不错的选择。

Data Science作为近年来的新兴专业，可供选择的优秀项目还有很多。比如来不及介绍的西北大学、东北大学（会提供各类奖学金）、南加大、杜克大学等。其中西北大学和南加大也都开设了Online的Data Science硕士项目，想了解更多可以私信小助手哦~

虽然上述online和oncampus的项目都非常诱人，但实际申请的难度也不小，如果你不大确定自己的 申请竞争力， 或者希望 评估 自己更有可能申上哪所学校。

这类的personal的问题，快来知乎私信我，和我们 一对一的咨询 吧！

我们的目标就是指导每一个小伙伴做好申请，不仅拿到满意的offer，也能学会规划自己未来的发展！