美国数字科学专业哪个好？

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我目前在美国读计算机的msf，选校的时候也看了us news 的排名，cs是伯克利，cmu，哥大和斯坦福排在前四，数学是伯克利，哥大和哈佛，统计是哈佛，dw和伯克利（这两个学校不在dc和旧金山） 综合起来看，如果是学习cs，首选前三所，如果学math和stat，第一选择是哥大和哈佛，第二选择是伯克利和斯坦福。 不过，虽然都是msf项目，因为学校设置的方向不同，对申请者本科的背景要求也有不同，比如伯克利的msf偏quant，就要求有强大的quant背景，如果申请者的背景不够强，即使拿到了offer也会在入学时先修若干门quant的课程；而斯坦福的msf则更偏data，在申请上对量化背景的要求就没有那么高。

个人认为项目的好坏不仅由项目的排名决定，还取决于项目的方向和课程设置，以及最重要的，这个项目能不能满足自己的职业目标。 举个例子，我对数据比较感兴趣，因此选择了斯坦福的msf，然而这个项目是以risk，quant为主，如果在以后想转到data方向，势必需要补很多课，增加不少难度。而哥大的mfe则是data导向的，项目里有很多同是学data的同学，将来在一起交流会有共同话题，职业目标也会更容易实现一些。

当然，哥大mfe的项目规模要比斯坦福的小，但是项目里每个同学的基础都特别好，在学习和研究上都给我很大的启发。 另外，由于我是用jumpstart申请的，比直接申请提前了一年拿到录取，少花了将近十万刀，还比直接申请的同学早了半年开学，节省了半年的贷款利息。所以，是否用jumpstart申请还是要根据自己的情况来决定。

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1、麻省理工学院

麻省理工学院是世界上最富盛名且最着名的高等学府之一，是世界理工大学的巅峰。其学科齐全，师资一流，在电气工程和计算机科学(Electrical Engineering & Computer Science， EECS)，也就是计算机领域，是全美第一的学科。

2、卡耐基梅隆大学

卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)，简称CMU，坐落在宾夕法尼亚州的匹兹堡(Pittsburgh)，是一所拥有130余年历史的顶尖私立研究型大学。其工程学院、社科学院和商学院是该校的强势学院。

CMU计算机科学专业开设于大学计算机学院(computing)，专业研究方向主要包括：计算生物学，计算神经科学和机器人；人工智能，人类 - 计算机交互和语言技术；计算机系统和网络安全；理论计算机科学。

CMU计算机学院开设专业硕士项目课程主要包括：软件工程硕士(Master of Software Engineering)，人机交互硕士(Master of Human−Computer Interaction)，信息技术硕士(Master of Information Technology Innovation and Management)，机器学习硕士(MS in Machine Learning)和计算机科学硕士(MS in Computer Science)课程。除机器学习硕士课程外，其他所有硕士课程都可进行带薪实习，学生在规定时间内修满所需学分，便可在毕业时申请由美国政府发放的实习许可。

3、斯坦福大学

学校创办于1891年，位于旧金山湾南岸的帕罗奥图市(Palo Alto)。在世界上，斯坦福大学和旧金山一南一北相距约40公里，是世界高新技术产业基地美国硅谷的主要所在地之一。同时，由于临近高科技城市硅谷，斯坦福还以紧邻众多高科技公司，学生就业率极高而闻名。

Stanford大学电气工程系(EE)与计算机科学系(CS)是分开的，因此斯坦福大学电气工程硕士项目课程和计算机科学硕士项目课程也是相互分开的课程。斯坦福EE专业研究方向主要包括：电路与系统、通信、计算机与电子硬件设计、电磁理论、半导体、固体电子及生物电子等；CS专业研究方向主要包括：人工智能、人机交互、机器人、计算机图形、数据库、编程语言、系统、理论等。同时，斯坦福大学EE和CS专业合办计算机技术与工程硕士项目课程(master of science in computer science and engineering， CME)。该课程培养电子和计算机工程两个学科的高层次的应用人才，所有专业课程均由来自EE和CS的教师授课，课程的深度和广度介于单个EE或CS学位课程与EE/CS博士学位课程之间。

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