重磅！宾大新增硕士，藤校上岸新机会！

哈喽，各位在lxs.net奋斗的宝子们！我是你们的老朋友，小编Cici。

上周和闺蜜视频，她唉声叹气，说自己快为申请季头秃了。她是学社会学的，一直想转现在大火的数据科学，但看看那些藤校CS项目的要求，清一色的“计算机科学或相关专业背景”，瞬间心凉了半截。她无奈地问我：“难道我们这种文科生，就真的和藤校的科技梦绝缘了吗？”

我当时特别想给她一个大大的拥抱，因为我知道，这种焦虑和迷茫，是无数跨专业申请留学生的真实写照。我们既渴望拥抱时代最前沿的知识，又害怕被传统专业的壁垒无情地拒之门外。

就在我安慰她的时候，手机弹窗跳出一条新闻——宾夕法尼亚大学官宣了一个全新的硕士项目！我点进去一看，眼睛都亮了，这不就是为我闺蜜，为千千万万个像她一样的“跨界者”量身定做的藤校直通车吗？

今天，我就带大家好好扒一扒这个宝藏项目，看看它到底是不是咱们爬藤路上新的“高速公路”！

揭开神秘面纱：这究竟是个什么神仙项目？

当当当当！主角登场——宾大工程与应用科学学院（School of Engineering and Applied Science, SEAS）开设的全新项目：应用数据科学硕士（Master of Science in Engineering in Applied Data Science, APDA）。

别被“工程”这个词吓到。这个项目最酷的地方，就在于它的“应用”两个字。它不是培养你成为一个整天在地下室里写代码的程序员，而是要培养你成为一个能用数据科学这个“屠龙之技”，去解决商业、金融、医疗、社会科学等各种领域实际问题的复合型人才。

简单来说，它完美地结合了硬核的科技能力与广阔的人文社科应用场景。这不就是我们常说的“科技向善”“数据赋能”的最佳体现吗？你既能学到机器学习、大数据分析这些前沿技术，又能将它们应用到你原本热爱的领域里去。

举个例子，如果你是学心理学的，你可以用数据模型来分析用户行为，预测心理健康趋势；如果你是学传媒的，你可以用大数据来驱动内容创作和精准投放。根据宾大官网的介绍，这个项目旨在“弥合理论数据科学与各领域实践应用之间的差距”。这定位，简直是为我们这些有特定领域知识、又想掌握数据技能的同学量身打造的。

咱们最关心的：申请门槛高不高？对跨专业友好吗？

这绝对是大家最关心的问题。答案是：友好，但有门槛！

这个项目的“友好”体现在它并不强制要求申请者必须是计算机科学的本科背景。官网上明确写着，欢迎来自不同学科背景（diverse academic backgrounds）的学生申请。这意味着，无论你是学经济、数学、物理，还是社会学、心理学，甚至是艺术史，只要你满足它的先修课程要求，都有机会被考虑。

那么，“门槛”又是什么呢？主要是你的数理和编程基础。项目要求申请者具备以下几个方面的知识：

1. 数学能力：需要完成微积分、线性代数和概率统计相关的课程。这是数据科学的基石，没得商量。 2. 编程能力：需要有一定的编程经验，特别是Python或R。你不必是大神，但至少要能写出结构清晰的代码，理解基本的数据结构和算法。 3. 计算机科学基础：对计算机系统、数据结构等有基本的了解。

看到这里，文科的宝子们可能又有点慌了。别急！这些要求并不是不可逾越的鸿沟。去年申请季，我认识一个学国际关系的小姐姐，她就是通过在Coursera上修完了密歇根大学的Python专项课程和杜克大学的统计学课程，拿到了高质量的证书，并且在简历和文书中充分展示了她在项目中处理数据的能力，最后成功拿到了另一所藤校类似项目的录取。

数据显示，近年来，像宾大MCIT（Master of Computer and Information Technology，另一个著名的转码项目）这样的项目，录取者的本科背景越来越多样化，非STEM背景的学生比例逐年上升，2022年的新生中，就有超过30%来自人文、社科和艺术领域。这说明顶尖大学已经充分认识到跨学科背景的价值。APDA作为一个全新的“应用型”项目，只会比MCIT更加看重你的应用能力和独特视角。

进去学什么？课程会不会“水”？

藤校的招牌摆在那里，课程质量基本不用担心。这个项目要求完成10门课程，通常需要1.5到2年时间完成。课程设置非常扎实，分为三大模块：

1. 核心课程（Core Courses）： 这是打基础的部分，涵盖了数据科学所有关键领域，比如《机器学习导论》、《大数据分析》、《概率与统计建模》等。这些课程会由宾大工程学院的顶尖教授授课，保证你学到的是最前沿、最硬核的知识。

2. 技术选修课（Technical Electives）： 在这里你可以根据自己的兴趣“定制”你的技能树。想深入研究算法？可以选《深度学习》。对数据可视化感兴趣？有专门的课程。这些课程让你在打好基础之上，还能有一技之长。

3. 应用选修课（Application Electives）： 这部分是这个项目的精髓！你可以从宾大其他世界顶级的学院选择课程，比如沃顿商学院（Wharton）、文理学院（School of Arts & Sciences）、医学院（Perelman School of Medicine）等。

想象一下，你可以在沃顿学习《市场营销分析》，用你刚学的模型去预测消费者行为；或者在医学院选修《生物信息学》，用算法分析基因序列。这是多么酷的体验！去年，宾大工程学院与沃顿商学院合作开设的一门《AI, Business, and Society》课程就异常火爆，选课人数是预设名额的5倍。这种跨学院的联动，正是宾大这种综合性大学的最大优势。

所以，这个项目绝不是“水”项目，它既有深度，又有广度，真正让你把技术学到手，还能应用到你热爱的土地上。

毕业后能干嘛？“钱”景如何？

聊完学习，我们来聊点最实际的——就业和薪酬。

答案是：前景一片光明！数据科学家的需求在过去五年里增长了超过650%，并且还在持续增长。根据美国劳工统计局（Bureau of Labor Statistics）的数据，数据科学家的年薪中位数高达13万美元，并且预计未来十年的岗位增长率将达到36%，远超所有职业的平均水平。

对于宾大APDA项目的毕业生来说，这个数字只会更高。宾大工程学院的毕业生本身就是就业市场上的“香饽饽”。根据宾大 career services 2022年的毕业报告，工程硕士毕业生的平均起薪达到了$115,000，签约奖金平均超过$20,000。而数据科学作为其中最热门的方向之一，薪酬水平通常会更高。

毕业生的去向也非常广泛，覆盖了所有你想得到的行业：

• 科技巨头：Google, Meta, Amazon, Apple等，担任数据科学家、机器学习工程师、产品分析师。
• 金融行业：高盛、摩根大通、城堡证券等，从事量化分析、风险建模等工作。
• 咨询公司：麦肯锡、贝恩、BCG，作为数据顾问为顶级企业提供解决方案。
• 医疗健康：辉瑞、强生，利用数据进行药物研发和临床试验分析。

我认识一个从哥大类似的数据科学项目毕业的学长，他本科是学生物的，毕业后成功进入了基因泰克（Genentech）担任生物信息科学家，年薪接近20万美元。他说，面试官最看重的就是他既懂生物学知识，又能独立进行数据建模的能力。这种“领域知识 + 数据技能”的组合，就是你未来在职场上最强大的护城河。

抓住这千载难逢的“窗口期”红利！

最后，也是最重要的一点：这是一个全新的项目！

这意味着什么？意味着“窗口期”红利！

任何一个新项目，在开设的头一两年，知道的人都相对较少，申请人数也远没有那些成熟项目那么夸张。为了打响名声、建立良好的校友网络，招生委员会在筛选第一批学生时，往往会更加开放，更愿意给那些背景独特、有潜力的申请者机会。

想想宾大那个已经“卷”出天际的MCIT项目。十年前它刚开设时，申请难度远没有今天这么大。而现在，根据一些第三方机构的估算，MCIT的录取率可能已经低于8%。申请人数在过去五年里翻了近三倍。

APDA项目现在就处在MCIT十年前的位置。它就像一片刚刚被发现的蓝海，充满了机遇。当大多数人还在为CS、Stats这些传统项目的激烈竞争而头疼时，你已经悄悄地把目光投向了这片新大陆。这种信息差，就是你弯道超车的最佳机会。

好了，宝子们，关于宾大这个新项目的干货就扒到这里。

我知道，申请季的每一天都充满了不确定性，让人焦虑。但请记住，选择比努力更重要。有时候，我们需要的不是在一条拥挤的赛道上跑得更快，而是去发现一条更适合自己的、全新的赛道。

现在，你要做的不是立马打开申请系统，而是打开你的成绩单和课程网站。看看自己离先修课的要求还差多远？缺一门线性代数？那就赶紧利用这个暑假去补上。编程能力弱？现在就去刷LeetCode的Easy题，或者跟着网上的项目教程，做一个属于自己的作品。

把你的独特背景，从申请的“劣势”变成“优势”，在你的文书里讲一个动人的故事：为什么你，一个学社会学的，想用数据去理解群体行为？为什么你，一个学环境科学的，想用模型去预测气候变化？

爬藤的路很难，但找对了方向，每一步都会走得更坚实。别再跟成千上万的人在独木桥上挤了，隔壁新修的高速公路，不香吗？