上周，纽约大学放了个真正意义上的大招。这所对中国学生非常友好的名校正式宣布成立全新的库朗数学、计算与数据科学学院（Courant Institute School of Mathematics, Computing, and Data Science）。
业内不少人把它称为NYU的王炸级学院，因为它是把NYU在STEM领域最能打的三个顶尖部门：库朗数学系（原库朗数学研究所）、数据科学中心，以及文理学院与坦顿工程学院的计算机科学项目，全部整合在一起。
其实，这种将数学、计算机科学与数据科学紧密绑定的模式，正在成为美国顶尖名校的新趋势。除了NYU，卡耐基梅隆、斯坦福等名校也早已布局了类似的硬核本科项目。
在接下来的内容中，我们整理了全美顶尖大学中设置和NYU这个新学院相似的王牌项目，加上NYU一共8个项目，都各有特色。
全美8大数学+计算机+数据科学王牌项目深度盘点
NYU新成立的这个学院下设的本科项目是数据科学与数学联合专业（Joint Major in Data Science and Mathematics），旨在让学生在数学领域进行深入学习，特别是与统计、数据科学、机器学习和人工智能相关的数学分支。
也就是说，虽然坦顿工程学院的计算机科学部门也参与教学，但这个项目其实是更加偏向数学的。如果你对计算机+数学的跨学科领域感兴趣，但更加偏向计算机和应用的话，NYU这个专业可能不太适合你，因为太过于偏数学和理论了。
这也是为什么我们要在这篇文章中为大家比较这8个不同大学类似项目的培养方向，帮助学生找到真正适合自己的项目。
我们将这8个最具代表性的顶尖项目分为三大类别进行介绍。
偏重理论和数学类
NYU的项目就属于这一类。这类项目极度侧重底层推导，适合数学功底极强、擅长证明、意向攻读博士或从事量化金融（quant）的学生。
纽约大学：Data Science and Mathematics（BA）
这是一个背靠全美应用数学第一的库朗研究所的硬核项目。它要求学生修满18门专业课，其中9门是纯数学课，且强制包含高等概率论和数学分析等博士预备级课程。这意味着你必须具备推导算法本质的理论能力。
耶鲁大学：Statistics & Data Science（BS、BA）
耶鲁的统计学与数据科学学位是为未来的研究者设计的。它强制要求修读Theory of Statistics（S&DS 2420）这样重证明的理论课，并且所有学生必须完成一个独立的毕业论文/项目。申请的关键在于证明你既有数学深度，又有耶鲁看重的人文通识素养。
佐治亚理工：
Mathematics（Data Science Track）（BS）
这本质上是一个数学理学士学位。不同于纯理论数学，GT带有浓厚的工科色彩，强调数值分析与建模。其最大的王牌是科研机会（Research Option）这个项目，官方鼓励本科生进行长达两到三个学期的深度研究并撰写论文，这意味着申请者必须展现自己的科研素养。
针对中国学生的申请建议：
这类项目想要找的是能理解抽象逻辑的数学家。招生官更看重你是否修读过以证明为导向（proof-based）的高阶课程（如分析学），以及是否具备能写出严谨学术论文的研究能力。
跨学科应用类
这类项目强调“技术+X”。适合文理兼修、关注社会议题、不仅想写代码还想解决实际社会问题的学生。
斯坦福大学：Data Science（BS）、
Data Science & Social Systems（BA）
斯坦福开创性地实行了双轨制，有BS和BA两个选择。这一双轨制也体现了斯坦福的决心，要培养两种未来的领导者：BS培养的是解决问题的人，即顶尖的技术专家和量化分析师；而BA培养的是找到问题的人，即未来的产品经理、政策制定者和社会创新领袖。
加州大学伯克利分校：Data Science（BA）
随着全新的计算、数据科学与社会学院（College of Computing, Data Science, and Society, 简称 CDSS）的成立，伯克利的DS专业已实施严格的直接录取政策，也就是说你必须在申请的时候就录取进这个专业，后期转专业的大门几乎关闭。
该项目最独特之处在于强制性的领域强调课程，你必须在认知科学、经济学、社会福利等具体领域中修读一系列高阶课程，证明你是带具体应用场景的复合型人才。
针对中国学生的申请建议：
许多中国理工科申请者在文书中只谈代码，但其实这类项目需要你展示：你如何用数据去解决一个具体的社会、经济或科学问题（例如用数据分析教育不公或医疗资源分配）。
专业和就业导向型
这类项目有极强的就业导向，或者有特殊的申请策略，适合目标明确、希望进入大厂，或通过策略选校冲击名校的学生。
卡耐基梅隆大学：
Statistics & Machine Learning（BS）
这是CMU的隐藏王牌，由人文社科学院（Dietrich）与计算机学院（SCS）联合开设，学生既能享受SCS顶级的机器学习课程，又能在申请难度上避开SCS的地狱模式。其Corporate Capstone项目让学生直接为真实企业解决大数据难题，实战含金量极高。
东北大学：Data Science & Mathematics（BS）
东北大学本身就是一个极其注重就业的大学，其标志性的Co-op（带薪实习）是必修课，学生在本科期间将离开校园，进入波士顿咨询、强生等名企进行为期6个月的全职工作。招生官在看申请材料时，实际上是用招聘经理的眼光在筛选：你是否准备好去企业工作了？
密歇根大学：Data Science（BS/BSE）
同一个数据科学专业，同时开设在文理学院（LSA）和工程学院（CoE）下，申请者可以根据自己的背景选择申请哪一个。核心课一样，但学位要求截然不同：LSA偏重博雅通识与双修，CoE偏重硬核物理化学。选错入口可能导致全盘皆输——你必须根据自己的理科背景和文书风格，精准选择申请哪个学院。
针对中国学生的申请建议：
注重职业成熟度与选校策略。不要只盯着综排，要看学院门槛。例如，申请CMU时，选择Dietrich学院往往比死磕SCS学院更有策略优势。同时，对于职业型项目，你的文书需要展现出超越同龄人的职场沟通能力和团队协作精神。
受篇幅所限，本文只能对上述8大项目进行简要的盘点与介绍。然而，申请这些王牌项目，需要对细节的精准把握，比如斯坦福BS与BA截然不同的文书策略、密歇根大学选学院的玄机，以及如何向NYU证明你具备深度的数学思维。
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