一、申请条件较为严格
卡梅的数据科学硕士项目要求通过在线申请系统提交材料。申请分为秋季和春季两个季节，学生们需注意各个截止日期，提前进行规划，以免错过理想的入学时间。
往届的班级规模大约为100人。根据官方网站的数据，2024年的总申请人数为1099人，最终的录取率大约为10%。
学术背景：本科毕业，最好拥有计算机科学、数学、统计学或工程学等相关专业的背景。如果是跨专业申请，需在相关的前置课程或实践项目中表现突出，以证明自己具备扎实的数据科学基础。
GPA：建议保持在3.5及以上，因为顶尖院校竞争激烈，高GPA能帮助你在众多申请者中脱颖而出。
GRE：在某些情况下，GRE是可选的，但如果能取得较高的分数（建议320分以上），将会对申请有很大帮助，尤其是定量部分，尽量争取高分，以展示自己的数学能力。
语言成绩要求：托福总分建议达到100分以上，各单项不得低于25分；雅思总分需在7.0以上，各单项最低为6.5分。
二、课程设置完整
15 - 619 云计算（3学分）：介绍云计算的架构和服务模式，通过实践使学生掌握云端数据处理的技能。
10 - 601 机器学习导论（3学分）：该课程介绍经典机器学习算法的原理和实际应用，为数据分析提供重要工具。
15 - 826 大数据管理与分析（3学分）：重点关注大数据的全生命周期管理，旨在提升学生的综合数据处理能力。
95 - 896 以人为本的数据科学研讨课（3 学分，Human-Centered Data Science Track 必修）：该课程聚焦于数据科学在文科领域的应用实例，旨在激发学生的创新思维。
三、就业前景优良
毕业后，卡梅的数据科学硕士毕业生在职场上非常受欢迎，能够找到许多相关的岗位。
数据科学家：主要负责规划数据分析流程，深入挖掘数据的价值，为企业的战略决策提供支持。在美国，年薪平均在12万到15万美元之间。
大数据工程师：主要负责构建和维护大规模数据处理系统，确保数据能够高效流动，年均薪资在10万到13万美元之间。
机器学习工程师：利用机器学习算法提升产品和服务的性能，例如开发智能推荐系统，薪资范围在11万到14万美元之间。
数据产品经理：根据业务需求和数据分析推进数据产品的实施，协调各方资源，年薪大约在10万至12万美元之间。
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