数据科学研究生学什么？
数据科学硕士，是近几年兴起来的一个项目。 很多学校有这个方向，但各个项目的设置各不相同。 以南加大（USC）的数据科学为例，这个项目分为四个track，分别是data science for enterprises(DSF)， data science for marketing(DSM)， deep learning & AI(AID) 和 statistics & machine learning(SML).
第一年是必修课程，第二年开始选择分支方向 先来看一下必修的课程设置： 可以看到必修课程里包含了计算机，统计，数学和经济学等学科的内容 除了以上四大方向，同学们还可以选修其他学院开设的专业课，例如心理，物理，化学等等，可谓是非常丰富了 南大（UW-Madison）的数据科学也有类似的项目设置，分两个学期完成，每个学期修读4门课程 以数据科学为基础的定量研究（quantitative research methods in data science）是必修课程 其他的主修课程包括： 可以看到与南大的项目相比，USC的DSF track在统计方面课程设置更多一些（USC有两个统计学的硕士，一个是在工程学院下的statistics department，另一个就是在这里学习的data science项目里的statistics track） 作为以量化见长的项目，这两个项目的课程都偏数理，适合于有一定量化基础和数据分析能力的同学申请 再来看一下选修课程，除了可以选自己感兴趣的其他学院课程以外，DSM和AID两个track还有各自不同的选修课程可供选择 DSM的选修课程包含消费者行为，市场分析，渠道分析和供应链分析等等 SML的选修课程包含博弈论，随机控制，优化技术和算法，统计可视化等等 AID的选修课程包含自然语言处理，生成模型，强化学习，分布式计算等等 除了以上三个必修和选修列表之外，所有的同学都要完成一份为期一学期的实习（internship），不同方向的毕业生会有对应的实习岗位推荐，DSM and AID的毕业生有优先选择权 在完成所有必修和选修课程以后会收到由USC提供的master of science in data science 的毕业证 如果选择在项目期间继续深造，可以选择phd track，毕业后可以得到stem的签证