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卡内基梅隆大学计算数据科学硕士项目申请指南

  • 责任编辑:gaotu
  • 来源:互联网
  • 时间:2025-08-13 17:37:00

卡内基梅隆大学(CMU)计算数据科学硕士(MCDS)项目依托全球排名第一的计算机科学学院(SCS),以培养顶尖数据科学专家为目标,是众多学子向往的热门项目。这份卡内基梅隆大学计算数据科学硕士项目申请指南将为你详解申请关键要点。

项目分支与核心优势

MCDS 项目设有三个分支:


  • Systems Track:聚焦计算系统与数据架构,适合对分布式系统感兴趣的学生。

  • Analytics Track:侧重机器学习与统计分析,面向数据科学、算法开发领域。

  • Human-Centered Data Science Track:结合数据科学与人类行为研究,适合人机交互方向。


项目优势显著,2023 年就业率达 94%,平均起薪 149,000 美元,远高于全美数据科学硕士平均水平。与 Meta、Microsoft 等科技巨头合作紧密,学生需完成企业或研究团队合作的 Capstone 项目,实践机会丰富。

申请要求与材料

  • 学术背景:需具备线性代数、概率统计等数学基础(成绩≥B),熟练掌握 Python、Java 或 C++ 编程技能,本科为计算机科学、数学等相关专业优先,跨专业申请者需补修数据结构、机器学习等先修课。

  • 标化成绩:托福 100+(单项有具体要求)或雅思 7.5+(单项≥7.0),建议实际成绩更高;GRE 强烈建议提交,平均 328.5 分,Quant 部分 169 + 更具竞争力。

  • 申请材料:3 封推荐信(突出技术潜力与项目经验)、个人陈述(结合分支方向阐述研究契合点)、简历(展示数据科学相关经历),可选提交 1-3 分钟视频陈述。

录取数据与竞争情况

项目整体录取率约 10%,中国学生录取率 5%-8%,每年录取 20-30 人。录取者平均 GPA 3.7-3.9,25% 的学生 GPA≥3.9,80% 为计算机、数学等相关专业背景。竞争激烈,但相比斯坦福大学计算机科学硕士,仍有一定申请空间。


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