这几年，数据科学已经成为最热门的留学方向之一。
背景跨度也越来越大。数学、统计、计算机，甚至经济、生物、工程、人文专业的学生，都会问同一个问题：
“我不是数据科学本科，能不能申请？”
“先修课到底要补哪些？”
结论先给出来：
数据科学项目通常不会对本科专业设置严格限制，但几乎所有项目都会期待申请人具备扎实的量化基础。
下面我们结合美国几所代表性院校，系统拆解数据科学的先修课逻辑，以及如何高质量补课。
01、名校的数据科学先修课，到底在看什么？
从各校官方说明可以看出，虽然表述方式不同，但核心能力高度一致。
斯坦福大学
明确指出，线性代数、多元微积分、统计与概率、编程能力是课程体系的基础。
哈佛大学
没有给出正式的“必修清单”，但明确期望申请人掌握：微积分、线性代数、微分方程、概率统计、编程能力，以及基础计算机科学概念。
哥伦比亚大学
强调定量课程背景，例如微积分、线性代数，同时要求具备基础编程能力。
约翰霍普金斯大学
明确偏好理工或理科背景，并列出微积分、线性代数、微分方程、概率统计和编程课程。
纽约大学
列出微积分、线性代数和计算机导论课程，并允许以慕课或证书形式作为等效背景。
密歇根大学
要求两学期微积分、一学期线性代数以及计算机导论。
加州大学圣地亚哥分校
虽然不设硬性先修课，但招生委员会通常会重点关注：数值线性代数、概率与统计、编程语言经验。
从这些项目可以看出一个非常清晰的共识：
不强制本科专业，但非常看重“是否真的具备数据科学所需的数学与计算能力”。
02、如果按“高标准”准备，需要补哪些课？
如果目标是提高成功率，而不是“碰碰运气”，建议按较高标准来准备。
通常需要补齐以下几大类课程：
- 多元微积分
- 线性代数
- 概率与统计
- 微分方程
- 编程基础（至少一门正式编程课）
注意，这里说的不是“会不会一点”，而是是否接受过系统训练、是否有成绩能证明。
03、慕课可以吗？成绩单真的重要吗？
确实，有部分学校接受慕课或证书作为背景说明，但从实际申请结果来看：
- 慕课更适合作为补充说明
- 在竞争激烈的项目中，有成绩、有学分、可出具正式成绩单的课程明显更稳妥
原因很简单。
招生委员会在评估时，需要一个可比较、可验证的标准。正式课程的成绩，远比“自学完成证书”更有说服力。
04、有哪些靠谱的补课渠道？
目前，不少美国大学都提供可计学分的线上课程，适合在校生或毕业后补修先修课，例如：
- 加州大学伯克利分校的继续教育学院
- 哈佛大学的继续教育学院
这类课程通常具备几个优点：
- 有正式成绩
- 可出具大学成绩单
- 在申请中认可度相对较高
此外，一个常被忽略但非常有效的方式是：
直接给目标项目发邮件，介绍自己的背景，说明目前缺少的课程，并询问学校推荐或认可的补课方式。
很多项目其实愿意给出明确建议，只是学生很少主动问。
05、最后的总结建议
如果你正在准备申请数据科学，可以用三句话自查：
- 我的数学和统计背景，是否能支撑研究生阶段的学习强度？
- 我的课程是否“有成绩、有学分、能被招生委员会清楚理解”？
- 我是否按目标项目的要求，有针对性地补课？
数据科学欢迎多背景，但不欢迎“量化基础模糊”的申请者。
把先修课准备好，往往是决定成败的第一步。
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