美国读研学大数据专业难吗？
数据科学作为一个新兴专业，在美国大学中开设的时间并不长。因此大多数学校都没有设立专门的数据科学学院（学院名称一般以school of science/ mathematics/ statistics 等结尾），而把这个专业设在了不同的系里。比如哥大的数据分析专业就设在工程学院下面，宾大的设置在数学与计算机学科下面。
因为专业的设置时间不长，所以很多学校的数据科学项目并没有得到特别广泛的宣传，甚至在一些排名网站上都没有这个项目的相关信息(比如哥大这个项目就没有在US News上查到)。
但不管怎么样，这些项目的课程设置和教学方向都是围绕数据分析来设置的。而且因为这些项目是新开设的，所以课程的质量以及教师的水准都是比较靠谱的。由于起步较晚，这些项目也都在不断的改进和完善中。 那为什么还要说这个专业的申请难度比较大呢？主要是因为项目的设置。
大部分的学校都会要求申请者具备丰富的先修课背景。先修课主要指微积分、线性代数、统计与概率。很多学校还会要求学生具备编程的基础知识。如果没学过这些先修课程的话，是一定不能申请这些项目的。除了必备的先修课之外，部分学校会对学生的GPA做出最低要求，通常是3.0+以上，托福100以上，GRE 320以上的成绩。
另外，因为数据科学的就业方向比较广，所以没有明确限制申请者本科专业。不过大部分的项目会比较偏好具有计算能力、定量能力较强的专业的学生。如CS、EE、Math，也有一些学校能接受PSYCH、STAT、ECON、MIS这样的文科专业。 但不管怎么说，由于新的项目设置，很多同学的PS会相对比较好写一些，可以从科研经历或者实习经历入手。而且因为新项目的原因，录取名额较多，使得今年的申请比起往年要容易些。