如果你手頭有一百萬，該如何投資才能確保收益最大化？
“投資於你自己，投資教育”一定是最佳答案之一——不管你是在讀本科學生，初入職場的小白，還是行業精英。
深造獲得的專業知識與技能會伴隨一生，而為事業和生活帶來的有形與無形“收益”更會長期增長。越來越多的高淨值家庭成員選擇出國深造，美國目前穩居全球國際學生留學第一目的地。
在看一看世界、積累異國生活經驗的同時，又學得一身本領，是不是很心動？如果你的深造目的在於拓展未來職業空間，那麼專業選擇就顯得尤為重要，因為它既要滿足個人需求，又要把握未來趨勢。
魔球理論打先鋒 數據科學獲追捧
工商管理碩士（MBA）是備受職場精英推崇的深造選項，但是它正迅速被另一個專業趕超——數據科學（data science）。
英國《金融時報》去年報道，2017年美國有74%的大數據課程的申請人數增加，而只有32%的兩年全日制MBA課程出現了需求上漲的情況。
這不難理解。從個體角度來看，你的生活正在被編碼成比特和字節。它不僅包含著你的網頁瀏覽記錄與社交媒體動態，還有你的購物、旅行習慣，玩什麼遊戲，看什麼劇，以及幾乎所有可能產生數據的東西都有數據生成。
數據生成現象進而在各行各業中深刻體現，並被髮掘出了巨大財富與能量。現如今各行業大公司，尤其是科技巨頭，他們需要的是既擁有商業頭腦，又說軟件工程師語言的人才。數據是新世界的統治者，這一點可謂再清楚不過。
甚至在美國男子職業籃球聯賽（NBA）中，備受中國男同胞關注的休斯頓火箭隊的總經理達里爾·莫雷，這位西北大學主修計算機科學、側重數據分析的總經理，就基於一套數據分析理論——魔球理論來挑選球員、設計戰術，打造出了冠軍陣容。
自20世紀90年代後期以來，數據過載（data overdrive）長久需要通過某些技術手段來處理。只要我們可以在數據中找到價值，那數據就是貨幣。挖掘數據財富已經成為必需，而亞馬遜、谷歌等大型科技公司已經運用雲計算和Hadoop這樣的軟件工具實現了這一目標。
在發生鉅變的時代，現代社會對數據存儲和數據利用的需求已勢不可擋，這就催生了一個新的職業類別——數據科學（data science）和一群自稱數據科學家（data scientist）的專業人士。這些人有頂尖的數學能力、超強的統計能力，當然還有專業編程技能，得以讓他們真正做出切實的事情。
數據科學這個專業除了通常具備的計算機科學能力，數學、統計、數據挖掘的能力，和數據可視化能力之外，還是個“跨界王”，這種複合型人才能夠在IT技術、數據分析和商業決策之間架起一座橋樑，打通彼此。
如果你在所處的行業或研究領域有一定經驗，並且對未來幾年數據分析和先進科技如何改變“遊戲規則”非常感興趣，那麼選擇去美國讀一個數據科學碩士不啻為一個最優項。如果你本科畢業於計算機、工程、科技類專業，但沒有什麼工作經驗，一個數據科學碩士學歷很可能讓你在未來求職中脫穎而出。
擔心沒有足夠強大的計算機和數學學術背景？不急。
小編悉心查詢了在2018 US News美國綜合大學排名前100位中十所擁有數據科學（data science）碩士專業的名校具體招生要求，發現不同高校標準各不相同，不可一概而論：其中只有二所名校的招生要求高度垂直，嚴格卡在計算機、數學等相關專業領域；而餘下八所則在招生背景方面相當多元化，適合跨界人士申請。
接下來，小編分類列舉了這十所知名高校的招生背景要求，方便有深造需求的你根據自身條件進行評估。哦對了，這份名單中囊括了《福布斯》雜誌在2017年5月份評出的美國6個最佳數據科學碩士學位課程（將以下劃線標註）。實現職業飛躍，就在不遠處。
想把握未來人才趨勢？數據科學垂直人士看過來
以下兩所美國名校對數據科學碩士學位背景要求高度垂直，包括
1. 卡內基梅隆大學Carnegie Mellon University（2018 US News美國綜合大學排名第25位）的計算機數據科學碩士項目（Master of Computational Data Science，MCDS）
來自卡內基梅隆大學官網
該碩士課程為擁有計算機科學、計算機工程學位或專業相關且學校排名靠前的學生而專門設計。在第一學期完成必修課程之後，接下來有三個專業分支供選擇：系統，分析和人本化數據科學。
福布斯評論道，該項目專注行業，連谷歌和亞馬遜等科技巨頭都來到這裡招聘和提供實習。入學競爭非常激烈，錄取率在10%。
2. 南加州大學維特比工程學院University of Southern California Viterbi School of Engineering（2018 US News美國綜合大學排名第21位）的計算機科學碩士——數據科學方向（Master in Computer Science – Data Science）
來自南加州大學維特比工程學院官網
該專業招生明確要求擁有地區性大學的工程、數學或硬科學（自然，物理和計算機科學領域）的本科學位，而對於不具備計算機科學背景的申請人，學院建議申請計算機科學碩士項目下的科學家與工程師方向。
背景多元沒關係 名校同樣為你敞開
學術背景非垂直的盆友請看向這裡~！其實，絕大部分數據科學專業並未明確要求擁有計算機背景。有的項目需要提供同等水平的計算機能力，而有的學校甚至相當靈活寬鬆，這就為不同行業的職場精英提供了廣闊的選擇空間。
3. 喬治城大學Georgetown University（2018 US News美國綜合大學排名第20位）的理學碩士——數據科學分析方向（Master of Science in Analytics Concentration in Data Science）
來自喬治城大學官網
雖然這個項目沒有明確要求本科專業，但是這個項目會廣泛用到R語言和Python語言，因此申請人需要入在學前熟練掌握這些語言。申請者可以通過完成課程、獲得證書、或者通過系統培訓以及適當的工作經驗來證明編程能力。
4. 芝加哥大學University of Chicago（2018 US News美國綜合大學排名第3位）的數據科學碩士（Master in data science in the MSc in Analytics program）
來自芝加哥大學官網
芝大的數據科學項目對申請者背景要求非常寬鬆多元，不但歡迎垂直專業申請者，同樣歡迎在社會科學與生物科學框架下擁有商科、經濟、醫藥、化學背景的人士，或者擁有MBA學位的申請者。主修物理、社會學，有志成為專業分析人才的畢業生也在招生範圍之內。
5. 西北大學Northwestern University （2018 US News美國綜合大學排名第11位）的分析工學碩士（Master of Science in Analytics）
來自西北大學官網
這個項目力求教授學生在當今競爭激烈、數據驅動的世界中獲得推動商業成功的技能，完全沒有具體要求申請者需要具備的專業背景，比如計算機編程。令人意外的是，項目特意在FAQ（常見問題）板塊表示，如果申請者成功獲得錄取，他們將進行為期2周的訓練營，學習Tableau, R, SQL,Git,數據庫等方面的編程技能。而在錄取之前，申請者不必須掌握這些技能。
6. 印第安納大學伯明頓分校Indiana University Bloomington（2018 US News美國綜合大學排名第90位）的數據科學（Data Science）專業
來自印第安納大學伯明頓分校官網
該項目要求申請人擁有信息學、信息科學、計算機科學、工程學或統計學領域的背景或對以上領域熟悉，但是，該專業並未要求特定的本科專業。
7. 斯坦福大學Stanford University（2018 US News美國綜合大學排名第5位）的統計學碩士：數據科學專業（M.S. in Statistics: Data Science）
來自斯坦福大學官網
這個數據科學碩士項目中，學過數學和計算機方面的基礎課程可能是學習項目中其他課程的前提。所以申請這個專業需要規劃好項目課程用到的知識儲備。
8. 麻省理工大學斯隆商學院MIT Sloan School of Management（2018 US News美國綜合大學排名第5位）的商業分析碩士（Master of Business Analytics）
來自麻省理工大學斯隆商學院官網
這是十所高校中唯一一所命名為商業分析、但研究數據科學的專業，小編猜測可能與這個項目在商學院下有關。跟芝大招生邏輯非常相似，該項目為應屆生和剛畢業不久、有志於從事數據科學行業的申請者設計，也同樣歡迎尋求深化事業、做職業改變的社會人士，特別是工程師，數學家，物理學家，計算機程序員和其他高科技專業人士。項目另外列舉了一些該課程項目欣賞的申請者個人特質，比如是全面型的人才，在才智方面有強烈好奇心的、對目標不斷探求的、對已存挑戰尋求其他解決方案的申請者。
9. 紐約大學New York University（2018 US News美國綜合大學排名第30位）的數據科學碩士（MS in Data Science）
來自紐約大學官網
紐約大學的數據科學碩士項目的背景要求在小編看來是最多元化的，因為成功申請者的本科背景來自許多不同專業，包括統計學，計算機科學，數學，工程學，經濟學，商科，生物，物理，甚至心理學。不過，不論學位如何，該項目都需要學生具備廣泛和某些特定的數學能力，接受過一些編程和計算機科學入門方面的培訓。
10. 加利福尼亞大學伯克利分校University of California, Berkeley（2018 US News美國綜合大學排名第21位）的信息與數據科學碩士（Information and Data Science）
來自加利福尼亞大學伯克利分校官網
利用對社會科學、計算機科學、統計學、管理、法律的洞察，UC Berkeley的這個多學科數據科學碩士項目教授學生用最先進的工具和分析方法來解讀與傳達他們的發現。雖然是多學科碩士項目，該課程也並沒有明確規定本科專業背景，但是需要學生具備強大的量化背景，包括數據結構知識，算法和算法分析，線性代數和編程能力。
心動不如行動，做好職業規劃，點擊申請，你的人生中投資回報率最高的一筆正在等你變現。
文章參考：MBA Crystal Ball, 《福布斯》雜誌。
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圖片來源 視覺中國
作者 / 王巍
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