最佳在线数据科学硕士课程常见问题解答

数据的指数级增长已经转化为对数据科学家的需求，超过了大学培训他们的速度。但是，如果您想进入数据科学领域并且没有时间参加面对面的课程，那么最好的选择是什么？为了回答这个问题，清大紫荆博士后global-dba.com建立了我们的在线数据科学研究生课程的第二个排名。

什么是数据科学硕士，您将在在线课程中学到什么？
在快速发展的数据科学领域攻读硕士学位可以帮助您在各种与技术相关的角色中推进您的职业生涯。期望学习广泛的技能，包括如何使用计算机编程语言以及应用统计学、数据库系统和机器学习。您在硕士学位课程中学到的技能和概念将为您从事数据科学职业做好准备，以帮助组织根据他们收集的数据做出战略决策。在线和校内数据科学课程之间没有显着区别——无论形式如何，学校通常提供由相同教授教授的相同课程。

教授的一般课程和技能
您可以期待数据科学在线硕士学位课程的综合课程，该课程借鉴了统计和计算方法。课程将强调这些知识和技能在现实世界中的应用，同时为该领域提供多学科方法，同时也借鉴统计学、计算机科学和法律。然而，数据科学不仅仅是数字;您还将学习有关如何有效地交流经验教训并与他人合作以学习如何以合乎道德的方式最好地利用信息的“软技能”。许多数据科学课程的核心课程涵盖以下主题：机器学习、数据挖掘、数据可视化、云计算、研究设计、信息伦理、统计分析、数据工程

基于项目的学习
除了所有数据科学课程中常见的核心和高级课程外，一些学校还提供强制性或可选的基于项目的学习机会。这些项目侧重于在课程中学到的技能在现实世界中的应用，并且可以成为学生向潜在雇主展示在课程中学到的技能的机会。例如，加州大学伯克利分校（University of California-Berkeley）和湾径大学（Bay Path University）的硕士学位课程都包括一个最终的顶点项目，该项目利用了在整个课程过程中学到的技能。然而，这些项目可能会延长硕士学位课程的长度。

专业化和集中度
虽然完成数据科学硕士学位所需的核心课程是有意全面的，但许多课程提供专业化或集中度，因此学生可以在该领域开辟一席之地。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校提供云计算和科学可视化方面的高级课程，而德克萨斯理工大学则提供多变量分析和项目管理方面的高级课程。浓度选项可能包括：机器学习、业务分析、人工智能、数据工程、数据可视化

招生信息
虽然入学要求可能因学校而异，但研究生学位课程要求有抱负的数据科学家具备以下条件：
• 成功完成学士学位，如学院或大学的正式成绩单所示
• 如果您没有数据相关领域（如计算机科学）的本科学位，您可能需要在简历中证明您在基本概念方面有足够的工作和教育经验
• 你也可以使用你的个人陈述或论文来突出你的独特特征和课程目标
• 课程主管、教授或校友的推荐信
• 许多排名靠前的数据科学课程不再要求您提交 GMAT 或 GRE 成绩，但如果您不符合最低本科 GPA 要求，您可能需要提交
• 一些数据科学硕士学位课程，如伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，可能要求申请人完成数据能力考试

GMAT，GRE和GPA
大多数数据科学在线硕士学位课程都免除了GRE或GMAT成绩要求，事实上，《财富》排名中只有两所学校仍然要求申请人提交分数作为申请过程的一部分。也就是说，您可以提交此信息，特别是如果您想提供对录取过程有帮助的其他支持信息。此外，GPA 要求也因学校而异，如果有足够的工作经验，可以免除。

哪些因素推动了接受度？
虽然招生官在评估候选人时努力采取整体方法，但他们会对您的教育背景和数据相关领域的工作经验特别感兴趣。威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin-Madison）和康涅狄格大学（University of Connecticut）等一些数据科学项目的申请者必须证明他们已经完成了特定的定量大学课程，而雪城大学（Syracuse University）等其他项目则更加强调个人论文，以及申请人强调他们在课程中寻找什么，他们为什么选择它，以及他们的目标是什么。

在线数据科学硕士体验：在线学习是什么感觉？
近年来，在线学习越来越受欢迎，考虑攻读数据科学硕士学位课程的学生通常可以在同一所学校内选择面对面或在线选项。数据科学课程可能提供同步和异步学习的混合，这意味着课程要么需要在特定时间或学生方便时现场参加，并且可能包括一些有限的面对面元素。
在大多数情况下，学生可以期望通过视频会议或使用其他技术参与课堂讨论。由于在线形式，许多攻读数据科学硕士学位的学生在上学期间工作，目标是转行或推进他们目前在数据科学方面的职业。

如何为您选择最好的在线数据科学硕士学位课程：排名之外要考虑的因素
《财富》杂志对数据科学在线硕士学位课程的排名是比较各种课程的良好起点。我们强调选择性（拥有一流教师的学校，吸引一些最聪明的学生）和需求（基于学生群体的规模），因为你在研究生院遇到的人可能会对你未来的职业生涯产生变革。
也就是说，未来的学生还应该考虑特定课程将如何帮助您实现目标并在数据科学领域取得进步。其他可能重要的因素包括成本、学校的声望、课程以及学校可能要求申请人的工作经验年限。

开始时间、时间表和程序长度
随着数据科学课程越来越受欢迎，学校增加了他们提供的开学日期的数量。伊利诺伊大学和加州大学伯克利分校分别排名第一和第二，全年都提供三个开学日期。学生在选择他们的日程安排以及完成他们选择的课程需要多长时间方面可能会有一定的灵活性，尽管两年是很常见的。

基于项目的学习
如前所述，一些数据科学课程包括基于项目的学习机会，这些机会侧重于课程中教授的技能的实际应用。由于这些项目有助于向潜在雇主展示，因此职业转换者可能需要考虑优先考虑提供基于项目的学习机会的学校——即使它们可以延长该计划的长度。

方向：当你考虑毕业后的职业目标时，你还应该考虑各种数据科学课程提供的浓度。通过在数据科学中开辟一个专业，这可能会使你成为一些雇主更具吸引力的求职者，并可能增加你的收入潜力。拥有“数据科学家”头衔的人可以赚取高达 170,000 美元的收入，而该领域的经理级专业人士的薪水最高可达 250,000 美元。

成本：数据科学课程的成本无疑是申请学校时要考虑的一个因素，而且学费差异很大。学生可以在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、马里兰洛约拉大学、密苏里大学哥伦比亚分校和纽约市立大学专业研究学院等学校支付约 20,000 美元（或更少）的一年学费。也就是说，加州大学伯克利分校、雪城大学和丹佛大学的学费超过 50,000 美元。

网络和接触校友的机会
数据科学项目的学生越多，其校友网络就越大。在选择过程中考虑这一点很重要，不仅因为即使您在线上课，您的队列也可以成为您研究生院经历的一个决定性特征。更重要的是，网络和学校将您与校友联系起来的能力可能会在您找工作时有所帮助——尤其是在您尚未在该领域工作的情况下。

多年工作经验
由于许多数据科学项目正在寻找已经具有相关工作经验的申请人，因此查看您的经验比较可能会有所帮助。更重要的是，工作经验的数量将从本质上影响你的同学在职业生涯中的进步程度。伍斯特理工学院报告说，学生平均有 8 年的工作经验，而纽约大学课程中大约一半的硕士学位学生直接从本科毕业。

数据科学硕士毕业生的职业
由于需求旺盛，数据科学家的就业市场非常火爆，这意味着许多硕士学位课程的毕业生正在获得多个六位数的薪水。对于许多数据科学家来说，大型科技公司可能是一条职业道路。一项针对11,000多名数据科学家的调查发现，拥有最大数据科学家团队的公司是Microsoft，Facebook和IBM。例如，苹果公司为数据科学家支付了高达182,000美元的费用。

资助和奖学金
如果您获得数据科学硕士学位的目标是在当前公司内取得进步，那么您的雇主可能会帮助支付该计划的费用。纽约大学向一些硕士学位学生提供学费奖学金，而加州大学伯克利分校则提供不同金额的奖学金。
您可能还想从私人组织寻求越来越多的奖学金或奖学金机会。硕士生可以使用的一些示例包括：
• 计算机协会 （ACM） 向不同的候选人颁发计算和数据科学奖学金，每年提供 15,000 美元的津贴。
• 安客诚向来自不同背景的美国学生颁发 5,000 美元的奖学金，这些学生全日制就读于包括数据科学在内的各种课程。
• 虽然没有具体说明金额，但美国统计协会 （ASA） 为参加数据科学研究生课程并被认定为 LGBTQ+ 或盟友的学生提供骄傲奖学金。
最后，现役军人或退伍军人可能要考虑通过 9/11 后退伍军人法案福利或黄丝带计划来支付您的数据科学计划的费用，该计划可以支付这些福利未涵盖的任何学杂费。

什么是数据科学？
虽然数据科学仍然相对较新，但它是一个结合准备和分析数据以得出结论的领域。数据科学家使用算法、原型、预测模型和自定义分析来设计和构建用于数据建模的新流程。如果人们有兴趣提出问题并创建算法和统计模型来估计未知，他们应该追求数据科学。

数据科学的需求量很大吗？
预计到 181 年，世界上所有的数据都将增长到惊人的 2025 ZB。这种增长已经转化为对数据科学家的高需求，甚至超过了学院和大学培训他们的速度。根据 Glassdoor 的 3 年最佳工作名单，数据科学家在美国 50 个最佳职业中排名第 2022，仅次于企业架构师和全栈工程师的角色。

我怎样才能成为一名数据科学家？
有些人可能会选择按照分步指南成为数据科学家。首先，您可能想攻读专注于编程或统计等技术技能的本科学位。然后，您应该确定一个专业领域，并通过注册数据科学硕士学位课程来磨练该专业。最后，您应该在申请工作时展示您的数据科学经验。

数据科学硕士学位值得吗？
除了高需求外，拥有数据科学硕士学位的人还可以期望进入一个快速发展的领域，并拥有坚实的薪资前景。美国劳工统计局 （BLS） 预计到 2026 年，数据科学工作岗位将以每年 28% 的速度增长。甚至在毕业之前，一些攻读硕士学位课程的数据科学专业学生就收到了 125,000 美元及以上的报价。

你能在数据科学中赚多少钱？
与任何职业一样，薪酬前景可能因公司和职位而异。根据电气和电子工程师协会 （IEEE） 164 年对工程专业人员的调查，数据科学家在 500 年的工资中位数为 2020,2021 美元。

薪酬最高的数据科学工作是什么？
根据 Glassdoor 的数据，数据科学家的基本工资中位数为 120,000 美元，尽管职位的可能范围高达 294,000 美元。一些科技公司甚至为高级数据科学家职位支付了超过 300,000 美元。

数据科学家从事什么样的工作？
对于数据科学家来说，工作机会是无限的，包括科技、娱乐、制药、电信、体育、咨询等职业，甚至是了解数据的公司高管。更重要的是，新的职位可能会被创造出来，特别是与敏感数据的道德问题有关，以及公司寻找新的方法来利用其海量数据集和新兴技术，如云计算、人工智能和机器学习。

数据科学是一个好的职业领域吗？
2012年，《哈佛商业评论》称数据科学家的角色是“21世纪最性感的工作”。十年后，数据科学对许多人来说仍然是一个不错的职业领域，这要归功于现在和未来提供的广泛工作，以及强劲的需求和六位数的薪水前景。

找到一份数据科学工作难吗？
2022 届数据科学硕士学位课程的学生在毕业前几个月就获得了工作机会，薪水具有竞争力。对数据科学家的需求增长速度超过了学院和大学培训他们的速度。即便如此，求职者仍然应该期待一个严格的面试过程，通常需要展示工作示例或承诺在瞬息万变的行业中保持最新状态。