同學們您是否也想知道跨專業(yè)申請美國數(shù)據(jù)科學碩士，如何能使得概率增大？，這個問題的分析和解答呢？相信你通過以下的文章內(nèi)容就會有更深入的了解，話不多說，接下來就跟著教育在線小編一起看看吧。

　　跨專業(yè)申請美國數(shù)據(jù)科學碩士，如何能使得概率增大？

　　申請MS Data Science 需要什么樣的背景？

　　不論是陸本還是美本，在本科階段就開設(shè)Data Science這個專業(yè)的學校并不多，所以大家不要一看自己專業(yè)名字和數(shù)據(jù)科學不搭邊就覺得是轉(zhuǎn)專業(yè)申請。了解更多信息

　　首先，本科是計算機科學CS的同學，是最符合申請條件的，因為大多數(shù)數(shù)據(jù)工作都是通過編程和數(shù)據(jù)庫的相關(guān)手段進行的，同時學過統(tǒng)計、微積分、高級語言；

　　例如哈佛大學對于MSDS的本科背景要求是：希望有微積分、線性代數(shù)，熟悉概率和統(tǒng)計干涉、能使用至少1種編程語言，例如Python或R，了解計算機科學概念。

　　Prerequisites we expect from applicants include knowledge of calculus and linear algebra, familiarity with probability and statistical inference, fluency in at least one programming language such as python or R, and an understanding of basic computer science concepts.

　　其次，本科背景是統(tǒng)計、數(shù)學或應(yīng)用數(shù)學，且有一定編程基礎(chǔ)的同學也可以申請，這都是很好的專業(yè)匹配。

　　最后，商科背景出身，但量化背景較強的商科專業(yè)，比如金工，但又希望能選擇一個STEM專業(yè)的同學，那DS顯然也是個非常好的選擇。

　　所以說，如果你有比較強的編程背景，又有比較好的數(shù)理基礎(chǔ)，那你就很有競爭力；而純商科背景的同學，如果沒有強的量化背景，或者不懂編程，那建議還是數(shù)據(jù)科學DS和商業(yè)分析BA混合申請，因為商業(yè)分析更加偏商科，開在商學院，對商科背景接納程度大很多。

　　如何加強背景？

　　建議可以從科研方面加強

　　在大學期間最好找和量化相關(guān)的科研，如果實在沒有，可以把相關(guān)的課程大作業(yè)拿來用。再退而求其次，也可以是計算機軟件、數(shù)據(jù)庫相關(guān)。如果沒有科研經(jīng)歷，那將是極大地硬傷。

　　此外，可以參加一些競賽

　　競賽的平臺有很多，比如最近很火的Kaggle，再如阿里的天池、SODA、WID、數(shù)據(jù)嗨客等。

　　最后就是實習

　　實習最優(yōu)選擇應(yīng)該是數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)崗，然而現(xiàn)實是這樣的崗位由于太過重要，基本不會招實習生。所以建議找一些統(tǒng)計量化相關(guān)的或者計算機相關(guān)的實習。

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