15011337672
一、哈佛大学数据科学硕士的基本信息
项目简介：哈佛大学的数据科学硕士项目隶属于约翰·A·保尔森工程与应用科学学院（SEAS），由计算机科学系和统计系共同管理，并由应用计算科学研究所（IACS）负责运营。该项目的目标是培养在数据科学理论和实践方面具有扎实基础的高端人才，以适应快速发展的数据科学领域的需求。项目的重点包括可复制的数据分析、协作问题解决、可视化与沟通，以及与数据科学相关的安全和伦理问题等，确保学生具备全面的数据科学素养。
项目时长：为了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）。一些学生可能会选择延长到第四个学期，以便选修更多课程或进行硕士论文研究项目的完成。
申请情况：该项目每年大约有1500多人申请，而每届的录取人数大约为40至60名，录取率约为6%，因此申请难度较高。
二、哈佛大学数据科学硕士课程安排
必修课程
数据科学 / 机器学习（四选三）：
AC209a：数据科学第一部分：
数据科学导论
AC209b（数据科学2：
数据科学中的高级主题
CS1810（机器学习）
以下一门统计学课程：
STAT111（统计推断导论）
STAT139（线性模型导论）
STAT149（统计学基础课程）
广义线性模型简介
STAT211 (统计推断 I)
STAT244（线性与广义统计学）
线性模型与广义线性模型
计算（请选择一个）：
AC215（高级实用数据科学）
AM215（计算科学的数学建模）
CS2050（计算科学的计算基础）
STAT221（统计学习的计算工具）
伦理学：
AC221（数据科学中的批判性思维）
选修课程
学生须选修一门计算机科学的选修课、一门统计学的选修课，以及总共四门“自由”选修课。选修课可以选择来自 SEAS、其他 FAS 部门、哈佛的其它学院或者麻省理工学院。最多可以将四个学分（两个学期）的 AC298r 研讨课程和最多一个学期的独立研究（AC299r）计入选修要求。
科研要求
学生需要完成AC297r的顶点项目。选择论文选项的学生可以用AC302替代三门必修课程，包括顶点课程和两门“自由”选修课。
三、哈佛大学数据科学硕士的申请要求与材料
申请要求：
学术背景：通常需要具备自然科学、数学、计算机科学或工程学的学士学位。虽然该专业没有明确的先修课程要求，但成功的申请者一般应具备计算机科学、数学和统计学的基本知识，包括但不限于至少掌握一种编程语言的能力，以及微积分、线性代数和统计推理的相关知识。
GPA要求：建议申请者最好能达到3.8分以上，以增强自身的竞争力。
英语语言要求：国际申请者需提供托福网考成绩，要求达到80分以上，或雅思成绩达到6.5分以上。如果申请者拥有以英语授课的大学本科学位，则可免除语言成绩的要求。
推荐信要求：申请者需向招生委员会递交三封推荐信。推荐人中至少要有一位曾任教于申请者的老师，以便展示申请者在学术或职业领域的表现和成就。
个人陈述要求：申请者应在个人陈述中展示自己在数据处理方面的经验与思考，突出个人独特的见解与理解，强调自己对数据科学的起源及其认知。
申请材料：
申请表
个人陈述（SOP），字数大约在1000字左右。
个人简历
三封推荐信
成绩单
托福/雅思成绩单（如有需要）
补充数据表
以上是关于哈佛大学数据科学硕士的相关信息。
