昆山杜克大学数据科学专业（Data Science）本科生申研指南

01、专业概述

昆山杜克的数据科学专业融合统计理论、计算机技术与跨领域应用，培养学生在数据收集、分析、建模及可视化等全栈的能力。课程紧贴人工智能、大数据、机器学习等前沿方向，并结合美国杜克大学的课程与师资形成独立优势，为广大同学赴美深造与就业打下坚实基础。

1.1 专业亮点 

中美双校园资源：部分课程与杜克大学共享，毕业可获杜克大学与昆山杜克大学双学位，在国际申请中更具竞争力。

跨学科培养：除数学、统计、计算机核心外，还支持将数据科学与经济、生命科学、环境、健康等领域结合，满足多元发展方向。

高含金量项目经验：本科四年包含Capstone顶点项目，多数由企业或科研机构真实需求驱动，有助于申请美研时展示实战能力。

全英文教学与国际化环境：课堂由全球师资授课，留学生比例高，帮助学生直接适应海外学术与工作氛围。

1.2 课程设置 

主修课程：覆盖数学理论与数据科学基础

主修课程聚焦数学、统计和计算机科学的基础理论与核心技能，确保学生打牢数据科学的学科根基。课程涵盖基础微积分、线性代数与概率统计，辅以编程、数据结构和算法设计，强化机器学习和统计建模能力，同时注重数据采集、清洗和可视化等实用技能。除此之外，专业还鼓励学生选修自然科学课程（生物、化学、物理等），增强跨学科的科学素养。

辅修课程：助力学生依据兴趣和职业规划，选择性强化某一方向的能力

辅修课程种类丰富，旨在扩展学生的知识边界和应用领域。编程与软件工程方向帮助学生提升系统开发、算法分析和云计算等工程能力；机器学习与人工智能方向深入探讨前沿AI模型和算法，适合有志于AI领域深耕的学生；信号处理方向涵盖图像和语音识别技术，紧跟行业热点；跨学科数据分析方向则结合经济学与社会统计，拓宽学生的视野和实战背景。

02、工作前景与薪酬范围

Data Science 同学就业灵活，市场需求大，选择面广。依据行业与技术栈，现为同学整理出代表性职位与相关公司，供同学们参考。

03、研究生申请

3.1 目标院校及项目 

3.2 申请规划 

学美团队全程提供行业最专业、最权威的定制化服务，助力广大同学圆梦。并且在近30年的领域深耕中沉淀出一系列珍贵的方法论，现举出一列“三阶规划法”供大家参考。更多规划路线和方法会针对同学自身情况定制包装。  

1、大二定向：夯实基础，规划方向

课程选择：“以终为始”，根据目标Master项目，体现规划课程体系

▶ Data Science：强调扎实的数学基础和数据科学研究能力，重点课程包括STATS 401（数据采集与可视化）、STATS 402（跨学科数据分析）、COMPSCI 201（编程与数据结构）等。

▶ Computer Science：课程与Data Science有较高重合，兼顾编程与算法基础，适合注重计算机理论与实践结合的方向。

▶ Artificial Intelligence：除编程基础（COMPSCI 201）外，重点选修COMPSCI 402（人工智能）、STATS 403（深度学习）、COMPSCI 302（计算机视觉）、COMPSCI 304（语音识别）等，同时强化数学基础，如MATH 202（线性代数）和MATH 206（概率与统计）。

▶ Statistics / Applied Statistics：侧重统计理论与应用，核心课程包括MATH 206（概率与统计）、STATS 211（随机过程导论）、STATS 304（贝叶斯统计）、SOSC 320（应用社会统计）等。

▶ Software Engineering：必修COMPSCI 201（编程与数据结构）、COMPSCI 301（算法与数据库）、COMPSCI 310（数据库导论）等，重点提升编程能力与软件架构设计能力。

技能准备

▶ 熟练掌握至少一门编程语言（如Python/R），熟悉数据处理和基础机器学习工具。

▶ 积极参与编程竞赛或数据分析小项目，积累实践经验。寻求初级科研或业界实践机会。

2、大三实践：项目经验与科研积累

Capstone项目

争取加入企业真实项目，依托地理优势寻求当地企业（如微软苏州研究院、AI Lab等），结合专业知识解决实际问题，形成项目成果。

与校内导师紧密合作，积累科研成果（如论文或技术报告），提升申请材料含金量，获取推荐信。

暑期科研

申请杜克大学MIDS项目暑期科研机会，优先争取跨学科数据科学教授指导，借助校际资源提升研究背景。

实习准备

积极寻找国内外数据科学、AI相关实习机会，拓展职业网络。

3、大四聚焦：申请材料与项目亮点，    做申请前最后准备与冲刺

申请准备

杜克MIDS项目：利用共享课程优势申请推荐信豁免。

其他名校高水平交流项目：哈佛健康数据科学项目，提前准备医疗数据相关案例，参与公共卫生、生物信息学等领域课程和项目，丰富申请作品集等。

文书与面试

强调跨学科背景与实际项目经验，体现独立思考和团队协作能力。

准备针对目标院校特点的个性化申请文书和面试策略。

04、FAQ

4.1 CS与DS（北美）就业区别 

1总结

共同点：技术基础相通（均依赖编程与数学能力），发展路径相似（从技术深耕逐步转向管理/架构），高阶岗位融合（技术副总裁/首席数据官皆需技术深度与商业战略结合）。

差异性：CS专注系统构建，DS侧重数据价值挖掘。CS（计算机科学）：核心在系统与软件构建，岗位从传统的前后端开发到机器学习工程师、分布式系统工程师等都有覆盖。岗位覆盖面广，初期薪资稳定且增长快，对业务依赖相对较低。

DS（数据科学）：核心在数据驱动分析与建模，更偏业务问题建模和结果解释（预测、优化、推荐等）。集中在数据密集行业，薪资潜力高但波动较大，对业务理解要求高。

CS更看重代码产出和架构能力，DS更看重业务价值创造和数据驱动战略。

2各维度详细对比：

包含行业分布、职位类型、核心技能差异、职业发展路径、薪资水平、国际学生竞争格局等六大维度。

行业分布（Industry Sectors）

职位类型（Job Titles）

核心技能差异（Skill Requirements）

职业发展路径（Career Path）

薪资水平（以美国为例，2024年数据，单位：USD/年）

初期 CS 薪资略高（特别是大厂 SDE）；

高级阶段，CS 和 DS 在顶级公司都能接近 FAANG 水平，但 DS 在非大厂行业（医疗、金融）也可能匹配高薪。

国际学生竞争格局

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