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数据科学硕士(MSE in Data Science)项目简称为DATS，时长为1年半到2年，平均一届在30-40人左右，中国学生大约占比1/3至1/2。项目的整体质量较高，课程的设置偏实际运用，且选择的自由度非常大，几乎所有计算机专业的课都可以选。
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MIT的Master of Business Analytics(MBAn)项目隶属于Sloan商学院，并且和运筹学研究中心(Operations Research Center)联合办学。这是一个以就业为导向的项目，从入学的一开始同学们就被安排了非常充实的一年。
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MSBA (MS in Business Analytics) 是哥伦比亚大学Engineering School IEOR和Business School在2018年合办的新项目。哥大的工程学院和商学院本就享有不俗的学术口碑，纽约的黄金位置更是为学生们提供了更多的求职机会。
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哈佛大学Data Science项目时间为一年半。如果学生想探索更多实习、学术研究机会，或者只是想多上一些课程，都可以跟advisor交流，延长到2年毕业，时间很灵活。
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西北大学的Master of Science in Analytics (MSiA)成立于2013年，是为数不多的人数一直保持在一届40多人的项目。MSiA对于统计，微积分，编程的要求相对较高，建议有理工科背景的同学申请。
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伦敦大学学院(UCL)的新兴数字技术硕士项目(MSc Emerging Digital Technologies)融合了技术和技术管理，旨在培养学生在数据科学、区块链技术和信息管理系统等领域的技术实践技能
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剑桥大学的管理学硕士项目(MPhil in Management)专门为跨专业的，工作经验不足的应届生设计的，往届学生的本科背景主要有三类：1)法律、政治和人文;2)金融、经济;3)科学、工程和医药。
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帝国理工学院商业经济与战略硕士项目(MSc Economics and Strategy for Business)是一门跨学科专业，由专注于全球战略、经济、数字应用、创新和风险管理等主题的前沿研究和商业实践的教师授课。
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密歇根大学安娜堡分校的计量金融和风险管理硕士项目(MS in Quantitative Finance and Risk Management)由数学系和统计系联合开办，侧重于通过高等数学和统计学方法培训培养更多的未来的量化分析师和金融工程师。
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伦敦大学学院的数字化工程管理硕士项目(MSc Digital Engineering Management)开设在建筑环境学院，核心是用混合现实、大数据分析、建筑信息建模(BIM)等技术方法帮助建筑行业应对数字转型的需要。
