1.项目介绍
布朗大学的数据科学硕士项目将计算机，数学和统计领域知识有效结合，为学生将来在新兴领域的就业夯实坚定的基础，2018年第一届招生。该项目依托于四个非常强大的学术部门(应用数学、生物统计学、计算机科学和数学)，学生可以享用4个部门的资源。目标是为学生建立一个强大的数理分析能力，包括机器学习、数据挖掘、安全与隐私、可视化和数据管理等，为将来的就业做好准备。
该项目为STEM项目，有机会获得最长36个月的实习时间。
2.申请条件
专业无限制，但是建议有数理背景，越强越好。可以通过活动、科研、实习等体现;
可以提交writing simple来增加录取概率;
如果有工作经历，也会增加录取概率;
学生在校期间获得的奖项，荣誉和奖品，参加的相关科研经历等都有助于录取。
3.先修课要求
至少一年的微积分课程;
一个学期的线性代数;
一个学期的基于概率统计的微积分;
编程入门。
如果学生不符合线性代数、概率统计和计算机科学的最低要求，也是有可能录取的。被录取的学生可以在开学前的夏季在受认可的机构修读完毕即可
4.课程设置
该项目时长3学期，一般包括两个学期的课程和一个为期5-10周的顶点项目
对特定领域的数据分析：
该项目需要9个学分：每学期4个，夏季1个(顶点研讨)：
数学和统计基础3学分;
数据和计算科学3学分;
社会信贷的影响和机会1学分;
自由选修1学分;
研讨课程1学分。
学期1(4学分课程)：
概率论、统计和机器学习;
数据和计算科学入门。
学期2(4学分课程)：
概率、统计学和机器学习(与上内容不同);
数据与计算科学(与上内容不同);
数据和社会
选修(1学分)-——自由选修，可从4个部门选
