盘点美国TOP30院校新增热门专业!值得一试!

留学在线   2022-04-28 17:39:18

新春伊始,22Fall的申请已经几近尾声,23Fall申请的同学正摩拳擦掌,全力准备。

多个美国高校在去年和今年开设了新的研究生专业,关于这些研究生新项目的开设情况,我们今天就一起来看看吧~

▍卡耐基梅隆大学

• 自动化科学硕士(生物实验)

该项目设置主要目的是培养在实验室自动化和人工智能设计、实现和应用的实践者,该项目共享计算机学院的师资。

课程主要为机器人科学仪器、机器学习和人工智能的结合,从实验数据中迭代构建预测模型,并选择新的实验来改进它们。

学生有机会与卡梅的教师一起做研究项目,在相关公司做暑期实习,并与工业赞助商进行合作项目。

申请要求:

托福90+,不需要GRE

• 生物技术与制药工程硕士

该项目是在生物科学系和化学工程系的共同努力推出的新项目,课程利用CMU独特的合作文化将两个系的基础理论和专业知识结合在一起,为学生在生物技术和制药行业的职业生涯做好准备。

2024秋季已经迎来第一届学生,该项目由生物学院和化工学院联合主办,申请费用低,录取要求不高。

申请要求:

GPA 在3.0-3.5之间;

托福100+,口语最低分数要求22。

▍哈佛大学

• 数据科学

哈佛大学计算机科学学院及统计学院共同合办。另外,该专业跟MIT有合作,可以申请cross-register MIT的课程。

基本申请要求:

需要掌握computational work的能力,如:擅长数学、计算机科学、统计学或科学计算课程。需要足够的计算机科学、数学和统计学背景,包括至少一种编程语言可以流利使用,微积分、线性代数和统计推断知识。

▍加州大学伯克利分校

• 分析学硕士

2024Fall将招收第一批学生,该专业开设在IEOR 学院下,也是UCB开设的研究生项目中,仅有的一个独立的data有关的项目。

课程重点会培养Python的能力,项目为全日制1年制时间,所在院系为工业工程与运筹学系。

项目申请要求:

标化成绩:国际学生除了要求达到托福90或雅思7(当然根据UBC的招生倾向,这只能说是一个非常基础的招生门槛,我们建议学生能达到托福100或者更高的分数)。

GRE目前针对2024入学为可选择提交,但是并没有说明不提交不会影响录取竞争力。

• 分析金融

该项目的独特之处是体验式学习,项目提供一个金融实验室,学生能够在专业的交易场所中体验全球市场和实时交易产品,并利用先进的工具与同学和行业从业人员进行建模、交易和协作。

每周五学生将在金融实验室通过实时视频会议与全球从业人员进行网络交流,解决各个行业的实际问题并完成实际客户项目。

基本申请要求:

专业背景不限(商科,理工科,文社科都可);

需要熟练掌握Excel,会编程是加分项;

要求熟练的商业沟通技巧;

标化要求:托福100+/雅思7.0+(*在美国学习至少三年本科可免,或者在美国完成研究生学位并接着至少工作1年。)需要GRE/GMAT。

▍密歇根大学安娜堡分校

• 商业分析硕士

2024Fall招收第一届学生,且录取的学生都将获得3年OPT。

项目设置在Ross商学院下,旨在培养学生将数据分析转化为解决商业问题的能力,尤其在商业智能和数据架构方面。

同时培养学生的管理技能,让学生拥有成为一名未来商业管理者的潜力。

基本申请要求:

会计/经济/精算等商科、数理统计/CS/信息学等理工科都可申请,要有quantitative背景,工作经验少于2年,拥有出色的量化能力;

先修课:微积分、统计(不接受online,若课程在2024年3月-2024年7月之间完成,由于疫情原因可接受远程授课形式,至少获得C+),被录取的学生在入学之前要掌握Python或R。

根据Ross的普遍录取条件,标化成绩应该满足托福100+,雅思7+,GRE 320+,GMAT 700+。

▍加州大学欧文分校

• 数据科学硕士

在2024Fall招收了第一届学生,项目时长15个月,同样属于STEM项目,有Capstone项目,是跟业界的一些公司合作做一些小项目,会接触到真实data。

基本申请要求:

一门计算机编程课程(最好是 C++ 或 Python);三个学期的微积分,线性代数,概率论和统计学入门;

数据科学、计算机科学、统计学或生物统计学、计算机或电气工程等相关学科背景;

托福最低总分要求80,或雅思最低总分要求7.0;

2024-2024 年申请周期的所有申请人均免除GRE。

从项目设置中不难看出,金融、数据分析类依然是美国菁英大学的主流方向,就业也相对容易,不论留美还是回国都比较有利。

而新开的项目由于之前没有进行过招生,或者招生时间不久,所以在刚开始的第一二年相对要求都会比较低,竞争压力也会相对较小,十分值得尝试“捡漏”。

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