纽约大学数据科学专业申请条件是什
纽约大学数据科学专业（MS in Data Science）
纽约大学数据科学专业专业介绍：
纽约大学的data science既不是在stern商学院下面，也不是在computer science下面，而是在math下面。 申请的时候应该比较看重数学背景，该专业开设于2013年，开设在math下面的一个专门的Center for Data Scienc，为想进入NYU的申请者多提供了一个录取的可能通道。
基于这个专业的培养目标focuses on the development of new methods for data science。 它录取的学生背景大多是理工科背景的居多：...全部
纽约大学数据科学专业（MS in Data Science）
纽约大学数据科学专业专业介绍：
纽约大学的data science既不是在stern商学院下面，也不是在computer science下面，而是在math下面。
申请的时候应该比较看重数学背景，该专业开设于2013年，开设在math下面的一个专门的Center for Data Scienc，为想进入NYU的申请者多提供了一个录取的可能通道。
基于这个专业的培养目标focuses on the development of new methods for data science。
它录取的学生背景大多是理工科背景的居多：Math，Stat，也录取过几个CS, EE, Econ专业的学生。
我们从这个项目2013Fall第一次招生的录取数据来看：
今年打算要30个人，收到152份申请，发了50个ad，刚好来了30个。
30个人里面，背景很杂，undergraduate有11个，已经拿到一个graduate的大概有10个（有1，2个phd，其余都是master），剩下的就是已经工作了的。所以这30个人是同时包括parttime和fulltime的。
粗略分布：
White10人，Asian20人吧，其中2个印度人，1个韩国人，1个日本人，1个台湾人，其余都是大陆的。
average age=25。
大陆分布：10个左右美本，5个非美本吧。
美本来源包括umn,uiuc,u of toronto, wisc-madison,git等等等等。感觉美本基本都是美国的数学强校，本科专业也都是math，stat，ieor，有几个cs ee econ的。
非美本有5个，其中一个港大，一个清华ee。
当然随着Data Science的持续火热，未来的申请人数预测会增长到至少300人！
纽约大学数据科学专业官网申请大数据：
开设学位：MS
GPA要求：3。
0
TOEFL要求：100
IELTS要求：不接受
GRE要求：Required
GRE Subject：Not Required
可申请学期：秋季
申请截止日期：2月4日
学费：$1,664/学分
纽约大学数据科学专业申请说明：
纽约大学数据科学硕士（MS in Data Science）一般为期4个学期，要求学生有足够强大的数学知识背景和一定的计算机科学基础知识，学习过微积分、线性代数、统计学、概率论以及计算机科学等课程。
该项目仅秋季学期可以申请，截止日期为2月4日，无需GRE Subject数学科目考试成绩。该项目基本无奖学金。
纽约大学文理研究生院按学分收取学费，一般PhD要求修读72个以上的学分，硕士要求修读32-34个学分。
按全日制授课型项目，平均每年可修读学分至少24个。此处为2016-17学年文理研究生院平均每个学分的学费标准，需要注意的是，该费用每年会有较小（不超过5%）的涨幅。
TOEFL：不低于100分，无单项要求，不接受IELTS成绩；
数据科学硕士项目仅限秋季学期申请，申请截止日期为2月4日。
纽约大学数据科学专业课程设置：
该专业学制两年，共修36学分。具体开设课程如下：
Year 1 – Fall
Course TitleCredits
TOTAL CREDITS
9
DS-GA-1001 Intro to Data Science
3
DS-GA-1002 Statistical and Mathematical Methods for Data Science
3
Data Science Elective 1
3
Year 1 – Spring
Course TitleCredits
TOTAL CREDITS
9
DS-GA-1003 Machine Learning and Computational Statistics
3
DS-GA-1004 Big Data
3
Data Science Elective 2
3
Year 2 – Fall
Course TitleCredits
TOTAL CREDITS
9
DS-GA-1005 Inference and Representation
3
DS-GA-1006 Capstone Project in Data Science
3
Data Science Elective 3
3
Year 2 – Spring
Course TitleCredits
TOTAL CREDITS
9
Data Science Elective 4
3
Data Science Elective 5
3
Data Science Elective 6
3
知乎学长经验谈：
以下是NYU总体给我的感觉：
NYU的优势是在于关于Data的课太多了，DS自己的课不说，Cournat的CS也包含了一部分Big Data, NLP之类的课（同被DS的Big Data坑= =，不过Cournat CS有门Real Time Big Data Analytics不知道会不会好些），Steinhard的A3SR会有很多应用统计的课程，Stern有统计的PhD,还有Info的偶尔也提供一些课程可以上，Tandon CS有可视化的课（虽然老师也不怎么讲 基本靠自学 摊手~），CUSP有关城市数据分析（ML，Big Data这些的我们都开，不过和DS的侧重不一样，还有怎样通过传感器去采集数据，如何分析声音图像数据等等。
。）Tisch的ITP还包含了一部分数据可视化（Data Art），前端（Creating API）和传感器的课程。除了Stern的课比较难选到以外，其他学院的课基本开了就能选到，而我经常听到哥大的同学说，选课难= = 。
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