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南加州大学 · 数据科学 9 个项目

University of Southern California｜数据科学（Data Science）。 下面列出的是该校该方向真实开设的项目：学制、学费、入学时间、语言要求与课程均来自该校该项目本身，不同学校同一方向并不相同。
QS 2027 · 第 153 位QS 学科 数据科学与人工智能 · 第 47 位
南加州大学在本站收录 69 个具体项目　·　其中「数据科学」方向 9 个　·　本站 11 条该方向录取案例

🏫 本校开设的项目（9 个）

同一专业方向在不同院校会拆成不同项目（MPS / MS / MSc / 一年制 / 两年制），下列参数逐项目不同，来源为各校项目公开信息。

传播数据科学理学硕士

MS in Communication Data Science
硕士STEM社科
学制32学分，2年
学费75328美元
入学时间秋季
项目规模76人
语言要求雅思 6.5（W 6 / S 6 / L 6 / R 6） · 托福 90（W 20 / S 20 / L 20 / R 20）
GRE / GMATNot Considered（不纳入考虑）
就业方向媒体公司、公关公司、广告公司、企业传播部门、政府宣传部门
岗位分布媒体经理、公关经理、传播顾问、品牌经理、媒体策划师
📚 课程设置（37 门，基础课程 4 / 限选课程 33）
基础课程4 门
  • DSCI 510数据科学编程原理Principles of Programming for Data Science
  • DSCI 549计算思维与数据科学导论Introduction to Computational Thinking and Data Science
  • DSCI 550大规模数据科学Data Science at Scale
  • COMM 502多学科设计项目的理论方法Theoretical Approaches to Multidisciplinary Design Projects
限选课程33 门
  • COMM 557传播与社交网络数据科学Data Science for Communication and Social Networks
  • COMM 586面向数字媒体产品开发的高级应用人工智能Advanced Applied AI for Digital Media Product Development
  • COMM 587应用定量方法Applied Quantitative Methods
  • DSCI 517用户研究方法与分析Research Methods and Analysis for User Studies
  • DSCI 529安全与隐私Security and Privacy
  • DSCI 531人工智能公平性Fairness in Artificial Intelligence
  • DSCI 552数据科学机器学习Machine Learning for Data Science
  • DSCI 553数据挖掘基础与应用Foundations and Applications of Data Mining
  • DSCI 554数据可视化Data Visualization
  • DSCI 555交互设计与可用性测试Interaction Design and Usability Testing
  • DSCI 556用户体验设计与战略User Experience Design and Strategy
  • DSCI 558知识图谱构建Building Knowledge Graphs
  • DSCI 560数据科学专业实践Data Science Professional Practicum
  • DSCI 564数据科学概率与统计Probability and Statistics for Data Science
  • DSCI 565数据科学深度学习导论Introduction to Deep Learning for Data Science
  • DSCI 599专题课程Special Topics
  • CMGT 507信息管理：分析与可视化Information Management: Analysis and Visualization
  • CMGT 510传播与说服Communication and Persuasion
  • CMGT 513新媒体与技术传播伦理Communication Ethics for New Media and Technology
  • CMGT 515创新与信息经济Innovation and the Information Economy
  • CMGT 529创作者文化与产业Creator Culture and Industries
  • CMGT 530技术冲突：社会心理学与新媒体产业Technoclash: Social Psychology and New Media Industries
  • CMGT 537电子游戏的产业、科学与文化The Industry, Science and Culture of Video Games
  • CMGT 541整合传播战略Integrated Communication Strategies
  • CMGT 542创作者企业商业战略Business Strategies of Creator Firms
  • CMGT 550好莱坞3.0：融合时代的娱乐产业Hollywood 3.0 — Entertainment Industry in the Convergence Age
  • CMGT 551娱乐媒体身份传播Communicating Entertainment Media Identities
  • CMGT 555在线营销传播开发与分析Online Marketing Communication Development and Analysis
  • CMGT 556全球营销传播Global Marketing Communication
  • CMGT 558国际娱乐市场International Entertainment Marketplaces
  • CMGT 564传播大数据方法论基础Methodological Fundamentals of Big Data in Communication
  • CMGT 568影响者战略Influencer Strategies
  • CMGT 587受众分析Audience Analysis

健康数据科学理学硕士

MS in Healthcare Data Science
硕士STEM理科
学制32学分
学费73,888 美元
入学时间春季/秋季
语言要求雅思 6.5（W 6 / S 6 / L 6 / R 6） · 托福 90（W 20 / S 20 / L 20 / R 20） · 托福（新版） 4.5（W 4 / S 4 / L 4 / R 4）
GRE / GMATOptional（可选）
就业方向医疗机构、制药公司、公共卫生部门、研究机构、医疗科技公司
岗位分布健康数据科学家、生物统计师、临床数据分析师、流行病学分析师、公共卫生数据分析师

公共健康数据科学理学硕士

MS in Public Health Data Science
硕士STEM社科
学制32学分
学费44,188美元
入学时间秋季
语言要求雅思 6.5（W 6 / S 6 / L 6 / R 6） · 托福 90（W 20 / S 20 / L 20 / R 20）
GRE / GMATOptional（可选）
就业方向医疗机构、医疗保险、社区卫生服务中心、国际卫生组织、健康咨询公司
岗位分布流行病学研究员、健康教育专员、卫生政策分析师、数据分析师、疾病预防控制专员
📚 课程设置（5 门，核心课程 4 / 实践课程 1）
核心课程4 门
  • PM 566健康数据科学导论Introduction to Health Data Science
  • PM 592健康数据科学回归分析Regression Analysis for Health Data Science
  • PM 618统计理论导论Introduction to the Theory of Statistics
  • PM 591健康科学机器学习Machine Learning for the Health Sciences
实践课程1 门
  • PM 606健康数据科学实践Health Data Science Practicum

公共政策数据科学硕士

Master of Science in Public Policy Data Science
硕士社科
学制36学分
学费1938美元/学分
入学时间秋季
语言要求雅思 6.5（W 6 / S 6 / L 6 / R 6） · 托福 90（W 20 / S 20 / L 20 / R 20） · 托福（新版） 4.5（W 4 / S 4 / L 4 / R 4）
GRE / GMATRequired（必须提交）
就业方向政府机构、公共关系部门、智库与研究机构、国际组织、非政府组织
岗位分布公共事务专员、社会项目官员、政策分析师、咨询顾问、研究员
📚 课程设置（19 门，核心课程 6 / 选修课程 13）
核心课程6 门
  • PPD 503公共政策经济学Economics for Public Policy
  • PPD 554政策分析基础Foundations of Policy Analysis
  • PPD 558多元统计分析Multivariate Statistical Analysis
  • DSCI 510数据科学编程原理Principles of Programming for Data Science
  • DSCI 549计算思维与数据科学导论Introduction to Computational Thinking and Data Science
  • DSCI 550大规模数据科学Data Science at Scale
选修课程13 门
  • PPD 555公共政策制定与实施Public Policy Formulation and Implementation
  • PPD 560政策分析方法Methods for Policy Analysis
  • PPD 587风险分析Risk Analysis
  • PPDE 661贫困、不平等与公共政策Poverty, Inequality and Public Policy
  • PPDE 668项目评估应用计量经济学Applied Econometrics for Program Evaluation
  • PPDE 674政策分析数据可视化Data Visualization for Policy Analysis
  • DSCI 551数据管理基础Foundations of Data Management
  • DSCI 552数据科学机器学习Machine Learning for Data Science
  • DSCI 553数据挖掘基础与应用Foundations and Applications of Data Mining
  • DSCI 554数据可视化Data Visualization
  • DSCI 555交互设计与可用性测试Interaction Design and Usability Testing
  • DSCI 556用户体验设计与战略User Experience Design and Strategy
  • DSCI 560数据科学专业实践Data Science Professional Practicum

分析学硕士

MS in Analytics
硕士理科
学制3-4学期
学费2148美元/学分
入学时间春季/秋季
语言要求雅思 6.5（W 6 / S 6 / L 6 / R 6） · 托福 90（W 20 / S 20 / L 20 / R 20） · 托福（新版） 4.5（W 4 / S 4 / L 4 / R 4）
GRE / GMATNot Considered（不纳入考虑）
就业方向科技公司、互联网企业、金融科技、咨询公司、研究机构
岗位分布软件工程师、数据工程师、系统架构师、算法工程师、产品经理
📚 课程设置（27 门，核心课程 6 / 选修课程 1 / 限选课程 14 / 组选课程 6）
核心课程6 门
  • ISE 529预测分析Predictive Analytics
  • ISE 530面向分析的优化方法Optimization Methods for Analytics
  • ISE 558数据工程基础Fundamentals of Data Engineering
  • ISE 529预测分析Predictive Analytics
  • ISE 530面向分析的优化方法Optimization Methods for Analytics
  • ISE 558数据工程基础Fundamentals of Data Engineering
选修课程1 门
  • 顾问批准选修Advisor-approved Electives
限选课程14 门
  • ISE 533整合分析Integrative Analytics
  • ISE 534数据分析咨询Data Analytics Consulting
  • ISE 580仿真绩效分析Performance Analysis with Simulation
  • ISE 525实验设计Design of Experiments
  • ISE 535数据挖掘Data Mining
  • ISE 537金融分析Financial Analytics
  • ISE 538用于绩效分析的马尔可夫模型Markov Models for Performance Analysis
  • ISE 540文本分析Text Analytics
  • ISE 543企业商业智能与系统分析Enterprise Business Intelligence and Systems Analytics
  • ISE 562决策分析Decision Analysis
  • ISE 580仿真绩效分析Performance Analysis with Simulation
  • ISE 525实验设计Design of Experiments
  • ISE 538绩效分析马尔可夫模型Markov Models for Performance Analysis
  • ISE 562决策分析Decision Analysis
组选课程6 门
  • ISE 533整合分析Integrative Analytics
  • ISE 534数据分析咨询Data Analytics Consulting
  • ISE 535数据挖掘Data Mining
  • ISE 537金融分析Financial Analytics
  • ISE 540文本分析Text Analytics
  • ISE 543企业云分析Enterprise Cloud Analytics

应用数据科学硕士

Master of Science in Applied Data Science
硕士理科
学制32学分
学费2148美元/学分
入学时间春季/秋季
语言要求雅思 6.5（W 6 / S 6 / L 6 / R 6） · 托福 90（W 20 / S 20 / L 20 / R 20） · 托福（新版） 4.5（W 4 / S 4 / L 4 / R 4）
GRE / GMATNot Considered（不纳入考虑）
就业方向互联网科技公司、医疗机构、政府机构、咨询公司
岗位分布数据分析师、算法工程师、数据工程师、商业智能分析师、量化分析师

数学数据科学硕士

MS in Mathematical Data Science
硕士STEM理科
学制32学分
学费2,467美元/学分
入学时间秋季
语言要求雅思 6.5（W 6 / S 6 / L 6 / R 6） · 托福 90（W 20 / S 20 / L 20 / R 20） · 托福（新版） 4.5（W 4 / S 4 / L 4 / R 4）
GRE / GMATOptional（可选）
就业方向互联网科技公司、电商平台、医疗机构、政府机构、保险公司
岗位分布算法工程师、数据工程师、数据分析师、数据产品经理、数据科学家
📚 课程设置（29 门，核心课程 5 / 选修课程 24）
核心课程5 门
  • MATH 447机器学习数学Mathematics of Machine Learning
  • MATH 546数据科学数理统计Mathematical Statistics for Data Science
  • MATH 549数学数据科学基础Foundations of Mathematical Data Science
  • MATH 550统计咨询与数据分析Statistical Consulting and Data Analysis
  • PHYS 515数据科学与科学计算PythonPython for Data Science and Scientific Computing
选修课程24 门
  • CSCI 551计算机网络Computer Networking
  • CSCI 544应用自然语言处理Applied Natural Language Processing
  • CSCI 566深度学习及其应用Deep Learning and Its Applications
  • CSCI 567机器学习Machine Learning
  • CSCI 570算法分析Analysis of Algorithms
  • CSCI 585数据库系统Database Systems
  • DSCI 560数据科学专业实践Data Science Professional Practicum
  • DSO 528高效决策的混合数据业务分析Blended Data Business Analytics for Efficient Decisions
  • DSO 545统计计算与数据可视化Statistical Computing and Data Visualization
  • DSO 530应用现代统计学习方法Applied Modern Statistical Learning Methods
  • EE 546高维数据数学Mathematics of High Dimensional Data
  • EE 553优化问题的计算求解Computational Solution of Optimization problems
  • EE 660机器学习II：数学基础与方法Machine Learning II: Mathematical Foundations and Methods
  • ISE 520优化：理论与算法Optimization: Theory and Algorithms
  • ISE 530分析优化方法Optimization Methods for Analytics
  • MASC 520深度学习数学方法Mathematical Methods for Deep Learning
  • MATH 446Python数据科学Data Science with Python
  • MATH 505a应用概率Applied Probability
  • MATH 542方差分析与设计Analysis of Variance and Design
  • MATH 545时间序列导论Introduction to Time Series
  • MATH 547统计学习理论数学基础Mathematical Foundations of Statistical Learning Theory
  • MATH 548量化金融机器学习Machine Learning in Quantitative Finance
  • QBIO 578a计算分子生物学Computational Molecular Biology
  • SSCI 581空间思维概念Concepts for Spatial Thinking

环境数据科学理学硕士

MS in Environmental Data Science
硕士STEM理科
学制32学分
学费73,888 美元
入学时间春季/秋季
语言要求雅思 6.5（W 6 / S 6 / L 6 / R 6） · 托福 90（W 20 / S 20 / L 20 / R 20） · 托福（新版） 4.5（W 4 / S 4 / L 4 / R 4）
GRE / GMATOptional（可选）
就业方向科技公司、咨询公司、研究机构、互联网企业
岗位分布数据科学家、数据工程师、机器学习工程师、商业分析师、数据架构师

空间数据科学理学硕士

MS in Spatial Data Science
硕士STEM理科
学制32学分
学费42,740 美元
入学时间秋季
语言要求雅思（W 6 / S 6 / L 6 / R 6） · 托福（W 20 / S 20 / L 20 / R 20） · 托福（新版）（W 4 / S 4 / L 4 / R 4）
GRE / GMATOptional（可选）
就业方向医疗机构、咨询公司、保险公司、制造业
岗位分布数据分析师、量化分析师、数据工程师、数据科学家、算法工程师
📚 课程设置（18 门，必修课程 6 / 限选课程 12）
必修课程6 门
  • DSCI 549计算思维与数据科学导论Introduction to Computational Thinking and Data Science
  • SSCI 581空间思维概念Concepts for Spatial Thinking
  • SSCI 575空间数据科学Spatial Data Science
  • SSCI 586GIS编程与定制GIS Programming and Customization
  • DSCI 510数据科学编程原理Principles of Programming for Data Science
  • DSCI 550大规模数据科学Data Science at Scale
限选课程12 门
  • SSCI 582空间数据库Spatial Databases
  • SSCI 583空间分析与建模Spatial Analysis and Modeling
  • SSCI 591网页与移动GISWeb and Mobile GIS
  • CSCI 587地理空间数据分析Geospatial Data Analysis
  • DSCI 517用户研究的研究方法与分析Research Methods and Analysis for User Studies
  • DSCI 551数据管理基础Foundations of Data Management
  • DSCI 552数据科学机器学习Machine Learning for Data Science
  • DSCI 553数据挖掘基础与应用Foundations and Applications of Data Mining
  • DSCI 554数据可视化Data Visualization
  • DSCI 555交互设计与可用性测试Interaction Design and Usability Testing
  • DSCI 560数据科学专业实践Data Science Professional Practicum
  • DSCI 565数据科学深度学习导论Introduction to Deep Learning for Data Science

📊 南加州大学 · 数据科学 录取案例（11 条）

以下为被该校该方向真实录取的申请人背景（本科院校 / 专业 / GPA / 语言），可用来判断自己的匹配度
GPA百分制中位 88.7（6 条）
语言雅思中位 7（7 条）
本科层次普通本科 36% · 985院校 27% · 海外本科 18% · 211院校 18%
中位数按同制式分别统计（不同 GPA 制式不可合并），样本少于 5 条时只报数量不报中位
本科院校来源：首都经济贸易大学（1）、武汉理工大学（1）、广东工业大学（1）、广东以色列理工学院（1）、南京大学（1）、华北电力大学（北京）（1）
南加州大学南加州大学应用数据科学
广东以色列理工学院 · 数学与计算机科学
普通本科GPA 81.5/100雅思 7
南加州大学南加州大学电子与计算机工程硕士-机器学习与数据科学
北京邮电大学世纪学院 · 软件工程
普通本科GPA 89.8/100雅思 7
南加州大学南加州大学应用数据科学
北京师范大学 · 统计
985院校GPA 84.6/100托福 103
南加州大学南加州大学应用数据科学
ucl · 电子工程
海外本科GPA 68.03/100
南加州大学南加州大学Master of Science in Electrical & Computer Engineering（Machine Learning and Data Science）研究生off
广东工业大学 · 自动化
普通本科GPA 88.7/100雅思 7
南加州大学南加州大学应用数据科学
武汉理工大学 · 信息管理与信息系统
211院校GPA 4.09/5.0雅思 7.5 · GRE 326
查看该方向全部录取案例 ›

🧩 该校其他方向的项目（未归入本站方向分类，共 3 个）

这些项目的名称不属于站内现有的专业方向分类（如跨学科、政策类项目），单独列出以便了解该校项目全貌；已抓到学制 / 学费 / 课程的项目可直接点开看该项目本身的完整参数
文化东亚研究文学硕士（两年）详情 ›
工程管理产品开发工程理学硕士（30学分）详情 ›
工程管理工程管理理学硕士（30学分）详情 ›

🏅 本校该方向的学科名次

QS 学科（2026）数据科学与人工智能 第 47 位
QS 综合排名QS 2027 · 第 153 位
USNews 世界排名未收录
该校上榜学科38 个
数据科学与人工智能在该校的学科页 › 该学科全部院校 ›

🏫 同方向的其他院校

按 QS 学科名次排列，可横向对比不同学校同一方向的项目设置与学费
QS 学科院校国家 / 地区
第 1 位 麻省理工学院Massachusetts Institute of Technology 美国
第 2 位 斯坦福大学Stanford University 美国
第 3 位 新加坡国立大学National University of Singapore 新加坡
第 4 位 南洋理工大学Nanyang Technological University 新加坡
第 5 位 卡内基梅隆大学Carnegie Mellon University 美国
并列第 6 位 加州大学伯克利分校University of California, Berkeley 美国
并列第 6 位 牛津大学University of Oxford 英国
第 8 位 哈佛大学Harvard University 美国
数据科学：全部开设院校 ›

🔗 南加州大学的其他专业方向

计算机科学73=网络安全73=电子与电气工程104=机械工程151-200工业工程与系统工程151-200土木工程151-200生物医学工程181=环境工程251-300化学工程251-300材料科学与工程251-300
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学制 / 学费 / 语言要求 / 申请节奏为按国家（地区）通行区间整理的参考值，各校每年均可能调整，最终以院校官网公布为准；本站不提供中介服务。 排名数据：QS 名次来自 QS 官方榜单整理，U.S. News 名次整理自 Ranking Radar 公开数据集（CC-BY-4.0），原始榜单 © U.S. News & World Report。