想進Google、Meta？你該讀這個碩士! 原來Data Science這麼多人在申請
精彩前言：今天要和大家分享的是，目前在美國非常熱門的科系 Master of Science in Data Science，他是一門結合統計學、電腦科學、人工智慧、資料工程等領域的跨學科學問，幾乎所有行業都離不開數據分析：無論是電商網站/串流平台的推薦系統、金融/保險業的風險控管，或是醫療影像判讀、供應鏈改善與物流管理，背後都依賴著 Data Science 的技術。Data Science 碩士的課程設計通常涵蓋三大核心能力：在美國的 Data Science 碩士課程中，必修課程多半包括：Data Science 碩士畢業生的職涯選擇常見的職位包括：這些應用案例，說明了Data Science 不僅僅是科技公司的熱門技能，在傳統工程行業中，它同樣能發揮實用的價值!
今天要和大家分享的是，目前在美國非常熱門的科系Master of Science in Data Science， 也就是數據科學碩士的相關留學資訊。這支影片我會分成三個部分：首先，介紹什麼是數據科學，以及這個科系的課程內容；再來，分享數據科學碩士畢業後從事的職業方向及市場需求和我的經驗結合；最後，我會分享Cornell University底下的有特色的兩個Data Science Program。
什麼是 Data Science數據科學呢？他是一門結合統計學、電腦科學、人工智慧、資料工程等領域的跨學科學問，主要目的是從龐大且複雜的資料中，提取出有價值的內容，進而協助公司做出更好的決策。像現在正在進行中的大數據與 AI 時代，幾乎所有行業都離不開數據分析：無論是電商網站/串流平台的推薦系統、金融/保險業的風險控管，或是醫療影像判讀、供應鏈改善與物流管理，背後都依賴著 Data Science 的技術。
Data Science 碩士的課程設計通常涵蓋三大核心能力：統計與數據建模：包括機率、迴歸分析、貝葉斯模型、假設檢定等，幫助學生建立分析與推論的基礎能力。程式與工具：學生需要熟悉的 Python、R、SQL 等程式語言，以及數據分析工具和視覺化平台。機器學習與 AI：包括監督和非監督式學習、深度學習、自然語言處理等技術，用於建立預測與分類模型。
在美國的 Data Science 碩士課程中，必修課程多半包括：Data Mining（資料探勘）Machine Learning（機器學習）Big Data Technologies（大數據技術）Database Systems（資料庫系統）Data Visualization（數據視覺化）Applied Statistics（應用統計）Cloud Computing（雲端運算與數據處理）有些學校還會提供選修課程，例如商業分析、行為數據分析、AI 驅動決策等，讓學生能依興趣往不同產業應用發展。
★ Data Science 碩士畢業生的職涯選擇常見的職位包括：
數據分析師（Data Analyst）：負責清理、處理與解讀資料，並透過視覺化報告協助企業決策。
★ 資料科學家（Data Scientist）：
能夠建構更複雜的統計與機器學習模型，預測未來趨勢或使用者行為。
★ 資料工程師（Data Engineer）：
專注於大數據平台的建置與維護，處理龐大的資料流，確保數據能被高效分析。機器學習工程師（ML Engineer）：負責設計 AI 模型並將其部署在真實環境中，如智慧推薦系統或自動化決策工具。
★ 商業分析師（Business Analyst）：
結合數據洞察與商業策略，協助企業制定行銷、產品或營運方向。
想進Google、Meta？ 你該讀這個碩士 原來Data Science這麼多人在申請！
由於數據分析能力已經成為全球企業的必備競爭力，美國知名科技公司（如 Google、Amazon、Meta）、金融業（投資銀行、保險公司）、醫療產業、零售業，甚至像我那時所在的傳統工程公司，都需要數據專業人才。以我當時在美國 OPT 工作的經驗來說，我在的是工程顧問公司的水利部門，大部分同事都跟我一樣是水利、土木或環境工程背景，就我當時的記憶，我應徵時公司內沒有明確Data Scientist的職稱。資料處理工作就看規模大小，一半是由我們自己hydraulics team的team lead或project engineer帶著新人做，但需要更高技術的會想辦法交給IT Analyst和 Database Specialist來進行。在我離開前，倒是慢慢看到我的email和slack上有慢慢出現DS的職稱像是Statistician, Data Analyst等。以我們小組為例，Data Science 會應用在：數據管理與即時分析：處理污水處理廠及排水系統的即時感測器數據，例如流量、管道壓力、化學藥劑濃度等。
預測模型：使用歷史降雨、河川水位數據，預測洪水風險或污水系統負載。GIS 與空間數據結合：利用地理資訊系統資料，分析城市排水網絡的效率，判斷潛在淹水熱點等。
這些應用案例，說明了Data Science 不僅僅是科技公司的熱門技能，在傳統工程行業中，它同樣能發揮實用的價值，例如提升工程設計效率、減少風險、加快決策過程。總結來說，Data Science 碩士是一個結合統計、程式與商業洞察力的高潛力學科，幾乎所有行業都需要這類技術。尤其是在 AI 與大數據時代，擁有數據科學背景的學生，不僅能進入科技龍頭公司，還能在工程、金融、醫療、零售等傳統產業中發揮重要作用。
最後跟大家分享，在2025年排名美國UWNEWS第11名的康乃爾大學Cornell University，你知道他有兩個Data Science碩士可以選擇嗎?
首先，第一個是在College of Computing and Information Science下的Master’s in Data Science and Applied Statistics。這是一個標準的需要30學分的碩士，申請截止日期在2月1日。有特色的課程像是Big Data Management and Analysis、Data Mining and Machine Learning、Natural Language Processing雖然學校網站上寫出偏好理工等數學相關背景科系，但同時官網上也寫出your bachelor’s degree can be from a variety of fields，其中也列出包含了Social science和Agriculture。
第二個是在Cornell Tech底下的Master of Engineering in Data Science & Decision Analytics，一樣是需要30學分的碩士，申請截止日期在12月1日及1月26日。有特色的課程像是Deep Learning、Optimization for AI、Startup Studio
想知道這兩個科系各自的托福分數要求、其中誰需要GRE分數、誰需要額外做成績認證和video essay錄影嗎?如果你對數據分析、機器學習有興趣，Data Science 是近年留學申請的熱門選擇之一。希望今天的分享，能讓你更清楚了解美國Data Science 碩士的課程與職業發展。
