根据Correlation One上周公布的《未来数据人才报告》，人工智能（AI）和物联网（IoT）技术的创新在企业中创造了大量数据，可能产生数十亿美元的价值 。然而，报告发现，由于缺乏供应，公司很难找到数据人才。
大约40％的公司表示，由于人才短缺，他们无法聘用或留住数据人才。报告发现，对大数据分析技能的需求只会增加，预计到2020年美国就业市场将新增270万个数据相关的新职位。
以下是Correlation One对全球超过200所和1000+项目的50,000+学生评估之后，得出的数据科学各学位的最佳院校选择：
最佳本科数据科学：
1. 哈佛大学
2. 芝加哥大学
3. 普林斯顿大学
4. 剑桥大学
5. 耶鲁大学
6. 哥伦比亚大学
7. MIT
8. 斯坦福大学
9. 哈维玛德学院
10. 西北大学
最佳硕士数据科学：
1. 巴鲁克学院
2. 芝加哥大学
3. 康奈尔大学
4. 普林斯顿大学
5. 剑桥大学
6. MIT
7. 加州大学伯克利分校
8. 牛津大学
9. 哈佛大学
10. 卡内基梅隆大学
最佳博士数据科学：
1. 普渡大学
2. 加州大学伯克利分校
3. 纽约大学
4. 哈佛大学
5. 耶鲁大学
6. 哥伦比亚大学
7. 芝加哥大学
8. 康奈尔大学
9. 密歇根大学
10. 卡内基梅隆大学
完整Top25名单：
通常，来自哈佛大学、普林斯顿大学和耶鲁大学等常春藤盟校的毕业生都是各大知名公司争相抢夺的对象。
与此同时，来自“一线”学校的精英毕业生也被Big Title所吸引。
例如，Facebook和谷歌超过5％的员工来自斯坦福大学。对于Dropbox，Palantir Technologies和Snapchat三大网络公司来说，斯坦福校友的比例高达10％。CMU校友占Uber和Pinterest员工的7％以上，而Yelp员工中有11％是UCBerkeley的校友。
相反，对于规模较小的公司来说，与大公司竞争一流学校数据专业毕业生是不切实际的。因此，在这场人才的争夺赛中，许多企业都遗漏了相当多的“未开发和未被发现”的候选人。
Correlation One认为，除了大家熟知的常春藤盟校，像巴鲁克学院和匹兹堡大学这样的地方学校也同样提供优秀的数据项目，而普渡大学的博士生更是数据领域的顶尖人才。
高科技企业在经历难觅数据人才的苦头之后，应在未来的日子里开始更加全面考虑候选人的技能，不应只关注其是否藤校出身或者是否拥有超高的GPA。
同样，作为学生，在选校阶段，综合排名并不代表一切。应该结合学校的专业水平、就业率、自己的职业规划等来作为选校的标准。
Data Science作为大数据时代的新兴专业之一，主要以计算机科学，统计学和数学为基础。主修数据科学的学生将学习计算机编程、数据分析和数据库系统，并将学会批判性地思考理解数据的处理过程。
Data Science专业一般属于STEM项目，对于有意向留美实习工作的国际学生，也是不错的专业选择。
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