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在宾夕法尼亚大学工程学院最新的2026–27硕士课程目录里，出现了一个非常值得关注的新项目：数据科学与人工智能工程硕士 Data Science and Artificial Intelligence, MSE （简称 DATS & AI）。
宾大官方将其定位为一个以数据科学与人工智能为核心、同时兼顾统计、优化、机器学习和算法的工程硕士项目。
对计划申请 2027 Fall 的同学来说，这是新开的热门项目了。
这个项目学什么
根据官方定义，DATS & AI 旨在培养学生进入各种数据驱动、AI驱动的职业领域，就业方向不仅包括科技和工程，也覆盖咨询、医疗、科学研究、公共政策，以及文学、艺术和传播等领域。
项目的共同基础建立在四个核心领域：
● 统计 Statistics + 优化 Optimization + 机器学习 Machine Learning + 算法 Algorithms
在此基础上，为学生提供了两个可选方向：
● 数据科学：侧重数据管理、决策分析、大数据系统
● 人工智能：侧重构建具备人类智能能力的系统（NLP、计算机视觉、多模态 AI 等）
DATS & AI项目通常可在1.5至2年内完成。
课程设置
数据科学与人工智能学位需要修满 10 个学分。
这 10 个学分分为三类：核心课程、专业方向课程和选修课程。
只要满足课程的先修要求，学生可以按任意顺序完成这些课程。
核心课程（4学分）
● 线性代数或凸优化：线性代数和优化基础、计算线性代数、高等线性代数、现代凸优化、统计学和数据科学的凸优化（任选其一）
● 统计数据：数据科学统计学、统计推断、数理统计、管理预测方法、贝叶斯方法与计算（任选其一）
● 机器学习：应用机器学习、机器学习、深度学习原理（任选其一）
● 算法：大数据算法、算法分析、算法与复杂度高级专题（任选其一）
可选方向（6学分）
学生必须从以下方向中选择一个。
● 数据科学方向：课程包括大数据分析、数据库和信息系统或现代数据挖掘
● 人工智能方向：课程包括人工智能、计算机视觉与计算摄影或自然语言处理或机器感知高级主题或自然语言处理高级主题
选修课
DATS & AI 为学生提供了非常丰富的选修课，比如机器学习、多模态人工智能和数据分析；人工智能和数据科学在发现中的应用；优化、系统和控制；机器人技术；数学和算法基础等等。
基本覆盖了当前AI领域热门的几个技术方向。
学习给出的学习计划也非常清晰，第一学年秋季完成 3 个学分，春季完成 3 个学分；第二学年秋季完成 3 个学分，春季完成 1 个学分。
学生可以按照 3 + 3 + 3 + 1 的节奏完成整个硕士课程。
跨领域应用
这个项目另一个非常明显的优势，就是可以跨领域应用。
允许学生通过论文或实践项目将所学知识应用于多个不同的应用领域。
包括可信赖人工智能（ASSET 中心）、网络科学（沃伦网络与数据科学中心）、数字人文（普莱斯数字人文实验室）、生物医学（生物医学信息学研究所）和公共政策（宾夕法尼亚大学沃顿商学院预算模型和安纳伯格公共政策中心），以及计算机与信息科学和电气与系统工程等更传统的领域。
适合什么背景的学生
截至目前，DATS & AI 项目具体27Fall申请开放时间、截止日期以及该项目是否适用Early Deadline等信息，官网还没有列出，申请时间信息仍按照 Data Science MSE 项目页面展示。
按照 Data Science MSE 项目的要求，申请者需要修读过相当于计算机科学辅修课程（编程、离散数学、数据结构和算法）并展现出扎实的数学和统计学基础的学生。
如果是经济、金融、商科学生，也不是完全没有机会，需要不足量化、算法与编程背景，这样会更加匹配。
宾大的这个新项目，课程扎实、选修灵活、跨学科资源丰富，对有量化基础、对数据与 AI 交叉方向感兴趣的同学，值得考虑一下。
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