哈佛大学数据科学硕士专业毕业生将能够建立统计模型并了解其功能和局限性；设计实验；使用机器学习和优化制定决策；采集、清理和管理数据；研究可视化数据并进行探索，分析和交流；具备良好的团队合作能力；进行可重复的数据分析；管理和分析海量数据集；进行数据科学活动，了解并能进行政策、隐私、安全性和道德方面的考虑；将问题解决策略应用于开放式问题等等。数据科学硕士的学生可以通过选择不同的论文项目来丰富研究经验。学生将在第二年的大部分时间里从事数据科学项目研究，最终需要提交硕士论文和进行口头答辩。尽管所有论文项目都必须与数据科学相关，但是学生可以选择与自己的背景和兴趣相适应的具体的研究领域。
哈佛大学数据科学硕士专业课程设置
1 数据科学1：数据科学导论 Data Science 1： Introduction to Data Science
2 数据科学2：数据科学中的高级主题 Data Science 2： Advanced Topics in Data Science
3 高级科学计算：用于数据分析、推理和优化的随机方法 Advanced Scientific Computing： Stochastic Methods for Data Analysis， Inference， and Optimization
4 计算科学的系统开发 Systems Development for Computational Science
5 数据科学中的批判性思维 Critical Thinking in Data Science
6 数据科学总结性研究专题课程 Data Science Capstone Research Project Course
7 独立学习应用计算 Independent Study in Applied Computation
8 数据系统 Data Systems
9 可视化 Visualization
10 机器学习 Machine Learning
11 人工智能 Artificial Intelligence
12 先进的机器学习 Advanced Machine Learning
13 时间序列与预测 Time Series & Prediction
哈佛大学数据科学硕士专业入学要求
1.要求：掌握微积分和线性代数知识；熟悉概率和统计推断；能流利使用至少一种编程语言（python/R等），理解基本计算机科学概念；雅思6.5/托福90，要求GRE；
2.学制：2年；
3.学费：51620美元/年；申请费：105美元；
4.申请截止时间：12月15日
