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一、课程安排
宾夕法尼亚大学的数据科学硕士课程包含两门基础课程、三门必修课程和五门选修课程。对于具有理科背景的学生，通常可以通过本科课程来免修基础课，因此可以选修七门课程。学修课程分为应用和方法两个主要方向，涵盖生物医学工程、计算机科学、商科、统计学以及电子工程等多个领域，这些课程分布在工程学院和沃顿商学院。
在校的同学们可以选择参加论文（Thesis）或实践课程（Practicum），以便开始独立研究和发表论文。必修课程CIS 5450大数据分析和CIS 5190/5200机器学习非常实用，是求职的绝佳利器，建议尽早修读。宾夕法尼亚大学的数据科学项目为学生提供了广泛的方向选择，无论是转做编程、机器学习，还是进阶数据科学，亦或深入生物医学工程，大家都能找到合适的课程和资源。
还有一些比较受欢迎的课程包括：
CIS 5500 数据库与信息系统
CIS 52100 人工智能
CIS 58100 计算机视觉
ESE 54600 深度学习原理
UPenn的课程总体难度较大，作业负担也很重。建议在申请工作的学期（秋季学期）选择一些难度适中的课程，以便留出更多时间用于申请实习或全职工作。
二、申请说明
申请形势：
本项目的录取率从2021年秋季的两位数下降至2024年秋季的7%。在过去两年中，录取率一直在7%到9%之间波动。2024年秋季的总申请人数为2101人，录取人数为187人，录取率为8.9%。
申请材料：
专业简历
请提交一份简历，展示您的工作技能、专业经历的深度和领导能力等。简历内容应重点突出与数据科学相关的技术能力、项目经验和职业成就。
文书
UPenn的申请文书采用传统的两页格式，需要回答以下问题：1. 你为何对这个项目感兴趣？2. 你的背景和经历如何使你成为一个优秀的候选人？3. 你将如何从这个项目中获得收益？4. 在学习期间，你打算如何为宾夕法尼亚大学工程学院的学生社群贡献力量？5. 你认为自己在此项目中取得成功的原因是什么？6. 完成该项目后，你的规划或目标是什么？
成绩单
需要提供官方和非官方的成绩单，建议保持GPA在3.8以上，得分越高，申请的竞争力越强。
推荐信
您需要提交两封推荐信，其中至少一封应由了解您学术能力的导师撰写。推荐信应着重于评估您的学术潜力、项目能力和职业素养。
标化成绩
GRE成绩是可选的，不提交该成绩不会影响申请结果。不过，如果已经参加了考试并且成绩有效，建议还是提交。对于非英语母语的申请者，且没有在美国留学经历的，必须提交托福或雅思成绩。
三、学习指南
提前与导师安排会议，有针对性地选择相关课程。在选课时，要考虑到自己的职业目标和所需技能，确保所选课程能够既学习到新知识，又有助于求职或申请研究生的准备。
合理安排课程的难易程度，为招聘和研究留出时间。宾夕法尼亚大学的课程作业通常负担较重，某些必修课的作业、项目和测验会占用大量课外时间。恰当规划课程的难易程度，可以让生活变得更加美好。
尽早学习CIS 54500和CIS 51900/5200，为面试做好准备。这些课程能够有效提升你在面试中的实时编码和机器学习相关知识，同时也为后续的高级课程奠定良好基础。
以上是关于宾夕法尼亚大学数据科学硕士项目的相关信息。
