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欧洲数据科学（data science）相关的硕士项目

欧洲数据科学（data science）相关的硕士项目

本文简单总结了一下欧洲大陆各学校有哪些数据科学（data science）相关的英语授课硕士项目，并给出其项目官网的链接、课程介绍的链接和其它相关信息，供留学选校参考。链接若失效，也可以直接在谷歌上搜。【本文会不定期更新！】

数据科学是个交叉学科，不同学校的侧重点也不一样（当然也允许不同背景的人来申）。本文搜集了数据科学及其相关的硕士项目，不只包含数据科学的，还包含一些名字与数据科学相似的。这是为了方便选校，因为这些项目的课程安排相似，对申请人背景的要求相似，选校时可一并申请。包括：

  • 纯数据科学项目
  • 偏统计的：侧重统计学。项目名称多为“统计与数据科学”。
  • 偏商科的：侧重商科。项目名称多为“数据分析”、“商业分析”。
  • 偏计算机的：侧重机器学习、AI等，统计和商科课程的偏少。项目名称多为“机器学习”、“AI”。这些项目通常还是计算机项目下面的一个track。
  • 偏Robot的和NLP的可以参考文章第3部分的给出的其它文章

文章中用“【】”标注项目的偏向。但其实即便有相同的偏向，各项目的课程配置差别还是挺大的，会因学校擅长的领域而有所区别，所以还需要各位具体去看官网上的课程列表，看是不是你喜欢的。所以文章中也给出了项目的课程链接，便于查看。

此外，文章仅收录了专业排名或者综合排名top 150的学校（综排或专排在3大排名之一有top 150即收录）。部分学校的毕业去向和录取要求也可以官网上也有提供，所以就不单独列出了。选校之外的留学事宜可以参考我的另一篇文章：

如何使用本文档：


1.按国别分类

1.1 比利时

鲁汶大学

软科排名QSTHE排名
综合排名977045
统计学排名5024-
计算机排名76-1005550

（1）统计与数据科学

课程：onderwijsaanbod.kuleuven.be

【偏统计】

就读体验：求个鲁汶统计硕士的就读体验?

bbs.gter.net//forum.php?

还有“鲁汶心情”网站上也有一些，但信息都比较老了，没这些新。

  • 鲁汶统计相当好录取，只要课程匹配度足够（就要求至少2门的统计先修课），大部分人都能录取。对GPA和学校背景卡得都不严（别太差就行），对专业背景卡得也不严，每年有很多非数学、统计专业的来申。
  • 但也因此必修课会补一些统计课，对本科非统计的比较照顾，但对本科统计的有点不友好，要重复学之前学过的课。
  • 21fall申请快结束的时候bar首次出现了一波上涨，首次出现了GPA和课程匹配度达标，但还是被拒的情况。但22fall的申请增加了GRE的要求，预计会把bar降下来一点点。但这个GRE没有要求分数，应该是交多少分都行，仅作为简单的筛选指标。

（2）AI

该项目是1年的，比较特殊。本文其它所有项目都是2年的。

（3）计算机--AI track

就读体验：在鲁汶大学 KU Leuven 读 CS 或 AI 专业是种怎样的体验？

  • 鲁汶不足之处就是给分低，课程偏难。
  • 比利时也要 APS，只不过是在录取后，做签证时需要。此外德国APS可以转比利时（弗莱芒语区）的，只需申请一下转换程序。比利时APS拿到证书3跟月后也可以申请转换成德国APS。
  • 鲁汶是滚动制录取的，目前来看先申请的会有优势，因为申请人数较少，竞争不激烈。临近DDL时申请人数会增加很多，录取难度也会增加不少。
  • 鲁汶整体是较好录的，属于宽进严出的模式，同时也因为招生人数较多，要求也因此较宽松。
  • 更新：鲁汶今年（2022 fall入学的）开始大规模要求GRE了（可能因为申请的人太多，太卷），包括stat-ds项目；瞬间就不香了。。


1.2 德国

德国的学校有个特点，就是很多学校只在1个学科中的某几个子领域比较强，很少出现美国那种大而全的学校。

  • 德国人不重视排名 ×

德国好的项目也是卷的不行，德国人内部竞争也很激烈。

  • 在德国，很多学科在子领域上很强的系都分别在不同的学校，而很多排名又体现不出这种情况，所有没办法按照排名来划分高低 √

所以对于德国的大学排名，更建议参考更专业化的排名（如csranking），而不是下面给出的软科、QS这种宽泛的排名。csranking大概能搜出60%的好学校，但其数据有缺失，不能过度依赖，剩下的项目仍需要自行查找。

不看综排，看细分领域的话，德国还是值得一申的。不过德国英授项目比例比荷兰北欧要少一些。唯一比较麻烦的是APS。

APS的准备：建议把官网读透，官网写得挺清楚的，按照它上面写的来即可。


搜德国的项目还可以用这个：

柏林数学学校

是个3校合一的项目，项目的配置也很强

（1）数学与数据科学

math-berlin.de/academic

math-berlin.de/academic

对整个项目的介绍：bbs.gter.net/thread-172

（注：现在增加了数据科学项目，但这上面没写）

总的来说这个项目比较偏理论，适合有继续读博意向的。录取很难，据官网说能录取的人都是能拿到世界 top20 的 offer 的人。此外这个项目的课程很硬核，偏理论，适合走学术路线的大佬。

亚琛工业大学

软科排名QSTHE排名
综合排名201-300165107
统计学排名151-20049--
计算机排名76-1007959

亚琛工大和柏林数学学校是德国为数不多的申请后才要APS的学校，其它所有的申请前就都要APS。

（1）数据科学

rwth-aachen.de/cms/root

（2）数据分析与决策科学

【偏商科】这项目居然要收钱，2年3w欧，还不少。要求有至少1年的工作经验。

（3）计算社会系统--社会数据科学track（Computational Social Systems M.Sc. -- Major of social data science）

如项目名称所示，该项目偏社科方向的数据科学，似乎是个新兴的项目/学科领域。无GRE要求，无NC。

慕尼黑工大

软科排名QSTHE排名
综合排名545043
统计学排名101-15040--
计算机排名51-753514

（1）数学与数据科学

课程: ma.tum.de/de/studium/st

（2）数据工程与分析

课程：in.tum.de/en/current-st

慕尼黑大学

软科排名QSTHE排名
综合排名516432

（1）数据科学

  • 这个项目是德国-巴伐利亚州的精英项目（Elite Graduate Programs）之一，有较高的教学质量（研究导向为主）、个人指导等。

elitenetzwerk.bayern.de

  • 录取要求极高（毕竟是精英项目之一），与美国中上级别的藤校相当。官网上的成绩（换算成德国的成绩）要求1.5以上，相对于均分93+。有面试。

萨尔大学

软科排名QSTHE排名
综合排名501-600447--
计算机排名--151-200--

（1）数据科学与AI

学校综排很差，但计算机专排很强，被德国国内最认可的排名--德国经济周刊排名认为是德国计算机最好的4所学校之一，与TUM计算机齐名（可能因为在马普所旁边；也有机会在马普所跟着做毕设）。

图宾根大学

软科排名QSTHE排名
综合排名151-20017778
计算机排名401-500401-450101-125

（1）机器学习

（2）定量数据科学方法--心理计量学，计量经济学和机器学习

  • 这个项目是计量心理学（计量心理+计量经济）+ml。计量心理学的课比较偏统计。这个项目对数学的要求也很高，有5门专业课和上面那个机器学习项目是一起的。
  • 本科背景心理学、经济、数学、计算机都可以申。有面试。

（3）商业与经济中的数据科学

【偏商科】

弗莱堡大学

软科排名QSTHE排名
综合排名101-15017283
计算机排名101-150201-25059

（1）计算机--AI track

柏林工业大学

软科排名QSTHE排名
综合排名301-400159140
计算机排名201-3007356

（1）数据科学与工程 track

这不是个完整的硕士项目，需要先申请计算机科学/管理信息系统/计算机工程硕士项目，再选这个track。

就读体验：itshared.org/2014/12/it

itshared.org/2015/01/it

柏林自由大学

软科排名QSTHE排名
综合排名--127118

（1）数据科学

这个项目也比较受欢迎，竞争也比较激烈，每年有800+人报名（主要是在国外知名度大一些）。

卡尔斯鲁厄理工学院

软科排名QSTHE排名
综合排名201-300136201-250
计算机排名201-3009269

（1）计算机--AI track / 数据密集型计算track

informatik.kit.edu/engl

informatik.kit.edu/engl

第2个track（Data-Intensive Computing，数据密集型计算）是指大数据。

曼海姆大学

软科排名QSTHE排名
综合排名--423140
计算机排名----151-175

(1) 数据科学

曼海姆大学以商科见长，这个项目也有一点商科的色彩。

波恩大学

软科排名QSTHE排名
综合排名84112226
计算机排名201-300101-125251

（1）计算机--智能系统(Intelligent Systems) area

这里的智能系统主要指AI。这是其CS项目中的4个课程模块中的一个。波恩AI还是有非常厉害的人的，虽然数量不多。


1.3 奥地利

维也纳理工大学

软科排名QSTHE排名
综合排名301-400180401-500
计算机排名101-1508980

（1）数据科学

奥地利也要APS，但和德国比利时的也不通用，需要转换程序。

维也纳理工挺冷门的，申的人不多，门槛极低，只要满足官网上的基本的入学条件都能录取，而且无录取人数限制。但其实学校也不错，在cs的很多子领域上排名很出色（参见csrank），总体也有top 100水平，老师也有很多很强的。

维也纳大学

软科排名QSTHE排名
综合排名151-200151124
计算机排名401-500151-200176-200
统计学排名151-20051-100--

（1）数据科学

偏交叉学科


1.4 法国

【注意：这里列出的都是硕士项目（master's program），法国的学制比较特殊，硕士的地位与其它国家的地位不一样，要低一些。此外，法国的大学合并仍在进行中，很多学校之间的关系仍比较混乱。具体的可参考这篇文章中的介绍（搜索关键词--法国--即可）

CaoXuanhao：硕士出国留学流程概述】

巴黎理工学院

软科排名QSTHE排名
综合排名301-40049--
计算机排名101-150----

巴黎理工刚由其它几个工程师学校合并而成，但THE排名没计入它，只计算了其原成员校。QS从2022排名开始在综排计算合并后的，但在专排还是分开算的。

（1）数据科学与AI

有对应的phd track，前2年与这个master课程一样且一起上，后3年可选择是否继续本校读博。学费更低，补助更多，分配导师，但入学要面试。课程很不错，有很多高级课程，学得比较深，比DTU AI、莱顿cs、阿尔托ml等都深一些。但就读体验似乎不好，IPP对硕士项目的管理似乎不行（参照就读体验）。

课程：dataai.jachiet.com/cour

就读体验：如何评价IP Paris的硕士项目(Master's Programs)？

  • 课程很不错，有很多高级课程，学得比较深，比DTU AI、莱顿cs、阿尔托ml等都深一些。但就读体验似乎不好，IPP对硕士项目的管理似乎不行（参照就读体验）。
  • 这个项目2年课程中有1/2的课是巴黎高等电信学院提供的，1/4是巴黎综合理工提供的，1/4是南巴黎电信学院的。
  • 该学校所有的项目的录取难度都比巴黎综合理工大学偏低，门槛大概在211左右，而X大概在985左右。

巴黎综合理工大学（X）

软科排名QSTHE排名
综合排名----87
计算机排名--5555

软科排名中X被算到上面那个巴黎理工里面了，而QS和THE仍分开算。

（1）AI与CV

X已经被合并到巴黎理工了，但还保留一些自己的硕士项目，这是其中之一。但这个项目比较偏就业，即包含了管理类课程学分（10ECTS左右）。

（2）商业数据科学

【偏商科】X与HEC合办的项目

项目介绍：甲子：巴黎综合理工学院 申请常见问题解答(FAQ)

萨克雷大学

软科排名QSTHE排名
综合排名14萨克雷大学：86萨克雷大学：178
萨克雷高师：601-800
计算机排名76-100萨克雷大学：201-250
萨克雷高师：251-300		萨克雷大学：101-125
萨克雷高师：251-300

萨克雷大学已经合并了萨克雷高师。在软科排名中，萨克雷高师是被算到萨克雷大学里的，但THE排名仍是分开算的。QS在综排中计算了合并后的情况，但在专排中还是分开算的。

（1）计算机--M1-AI/数据科学；M2-AI/数据科学

universite-paris-saclay.fr

（部分课程是法语）

M1在萨克雷大学，M2还可以去申萨克雷高师的MVA，这个项目在全欧顶尖，比肩ETH，EPFL。虽然萨克雷高师在萨克雷大学里面，但这个好像要再申请一遍，不能直接进入，可见法国的大学合并都是塑料联盟。。。

巴黎文理研究大学（PSL）

软科排名QSTHE排名
综合排名364446
计算机排名76-1003545

（1）计算机-数据科学/AI

M1--Computer Science, Decision Making, and Data (IDD)

M2--Artificial Intelligence, Systems and Data track (IASD)

psl.eu/en/education/mas

psl.eu/en/programmes-gr

PSL也是由很多学校合并而成，其高排名很大程度上是依靠巴黎高师。但PSL这个项目的师资主要依靠巴黎九大而不是巴黎高师，所以师资水平偏弱。

格勒诺布尔大学

软科排名QSTHE排名
综合排名99314351-400
计算机排名76-100151-200301-400

格勒诺布尔大学合并了格勒诺布尔国立理工学院（Grenoble INP，是法国A类工程师院校）。

1.信息学

mosig.imag.fr/

第一年上计算机专业课；第2年的第1学期可以选择data science and ai track。授课老师不仅有格勒诺布尔的，还有INRIA,CNRS的，总体上与DTU AI、莱顿ds差不多。

2.工业与应用数学

msiam.imag.fr/doku.php

第2年可以选择data science track。


1.5 瑞士

苏黎世联邦理工

软科排名QSTHE排名
综合排名20814
统计学排名174--
计算机排名5104

（1）数据科学

（2）统计

统计项目包含多个子track，其中好像又有一个数据科学

ETH录取数据统计：苏黎世联邦理工学院 (ETH Zurich) 2021 硕士录取数据分享 - 知乎 (zhihu.com)

洛桑联邦理工学院

软科排名QSTHE排名
综合排名831443
计算机排名44916

（1）数据科学

项目官网：epfl.ch/education/maste

epfl.ch/schools/ic/educ

课程：edu.epfl.ch/studyplan/e

【偏计算机】

  • 有Research Scholars MSc Program，即一边上课一边科研的模式：

epfl.ch/schools/ic/educ

苏黎世大学

软科排名QSTHE排名
综合排名567073
计算机排名151-20012087

（1）数据科学

studentservices.uzh.ch/

（2）AI

UZH和ETHZ好像可以互相选课。


伯尔尼大学

软科排名QSTHE排名
综合排名101-15012094
计算机排名301-400301-350201-250
统计学排名151-200201-240--

（1）统计与数据科学

巴塞尔大学

软科排名QSTHE排名
综合排名101-150136101
计算机排名--651-680151-175
统计学排名------

（1）数据科学


提契诺大学（卢加诺大学）

软科排名QSTHE排名
综合排名701-800240251-300
计算机排名201-300351-400126-150

这学校本来挺强的，它排名比较低的主要原因是其规模小，学生就2000多人，而正常一个大学的学生是20000～40000人。

（1）AI

usi.ch/en/education/mas

卢加诺大学（USI）的AI硕士怎么样？ - 知乎 (zhihu.com)

1.6 丹麦

哥本哈根大学

软科排名QSTHE排名
综合排名337984
统计学排名4851-100--
计算机排名44129--

（1）统计

【偏统计】

哥哈的统计要求测度论的的课程匹配。项目的官网上有要求测度论，申请时让你提交的的那个self-assessment表也有提到要包含测度论的统计先修课；而且看官网上统计硕士的那些课程也是要求测度论的内容。感觉这个就是个偏理论的统计项目，类似国内数学系的统计专业。

（2）计算机--数据科学track

哥哈课程匹配度卡得比较严，差0.5学分都不行。


丹麦科技大学

软科排名QSTHE排名
综合排名151-20099187
计算机排名76-100201-250126-150

（1）数学建模与计算--机器学习与信号处理track

（2）以人为本的人工智能--数据科学track

dtu.dk/english/educatio

这个偏Human-Centered technology，专门搞AI算法的在下面那个cs master的一个track里面。但差别也不是很大，而且选修课有30学分可以任选，可以选到下面那个下面里的课。而下面那个因为在cs里面，录取门槛高了不少。

此外，这个项目下面分支很多。但看课程配置，大多数似乎都浅尝辄止，学得不深。

（3）计算机--AI与算法track

上面3个DTU的项目也有对应的Honours Programmes（即一边上课一边做科研的模式）：

dtu.dk/english/educatio

（Honours Programmes通常附带全奖，但录取很难）


1.7 荷兰

代尔夫特理工大学

软科排名QSTHE排名
综合排名151-2005778
计算机排名101-1507253

（1）计算机--数据科学track

【偏计算机】

这个项目是cs里面的一个track，往年比较好申，21fall的bar突然爆炸，也到了985均分90+。但这可能是受到大环境影响，很多人因为疫情gap一年再申+美国签证受阻很多人去了欧洲。不知道之后的情况如何。

TU Delft的cs除了AI，实力都很强，但它在纯AI, ds这块实力偏弱，这个项目的ds课程也不是很纯，有很多其它cs方向的课。

（2）计算机--AI track

（3）应用数学--数据科学specialisation

studiegids.tudelft.nl/a

阿姆斯特丹大学

软科排名QSTHE排名
综合排名101-1505566
计算机排名151-2004074

（1）人工智能

课程：coursecatalogue.uva.nl/

阿大AI在整个荷兰是实力最强的，在欧陆也是中上梯队的，有大神Max Welling坐镇。但它要求托福口语25+。。。。。？）（而且官网上写录取人数（最多）200，去年是150，扩招了好多。考虑到阿大级强的AI实力，这项目满员应该没问题，但这人数这也太多了。

就读体验：阿姆斯特丹大学人工智能硕士，计算科学硕士项目介绍 - 知乎 (zhihu.com)

（2）信息学--数据科学track

官网：uva.nl/en/programmes/ma

uva.nl/en/programmes/ma

课程：uva.nl/en/programmes/ma

（3）商业数据科学

uva.nl/en/shared-conten

课程：businessdatascience.nl/

【偏学术、偏商科】“aiming to train future PhD students who will start their doctorate at one of the Schools in business and economics of the three partner universities: University of Amsterdam, Erasmus University Rotterdam, and Vrije Universiteit Amsterdam.”

（4）数据分析（计量经济学硕士）

uva.nl/en/shared-conten

阿姆斯特丹自由大学

软科排名QSTHE排名
综合排名101-150209116
计算机排名401-50013282

（1）人工智能

vuweb.vu.nl/en/educatio

【偏AI的应用领域】

（2）计算机--大数据工程

vuweb.vu.nl/en/educatio

（（2）是阿姆斯特丹大学与阿自由合办的项目）

莱顿大学

软科排名QSTHE排名
综合排名8011270
统计学排名76-100151-200--
计算机排名301-400201-250--

莱顿cs看师资还可以的，课程也很不错，知乎上的就读体验也不错，但就是不知道为什么cs排名那么低，csrank上直接查不到莱顿。个人感觉cs top100的水平可能差不多。

（1）计算机--数据科学

universiteitleiden.nl/e

课程：studiegids.universiteitleiden.nl

【偏计算机】机器学习相关课程只有统计学习方法，没有概率图模型等进阶课程，但有强化学习及其进阶课程。

就读体验：在莱顿大学（Leiden University）就读是怎样一番体验？

（2）计算机--AI

studiegids.universiteitleiden.nl

（3）统计与数据科学

universiteitleiden.nl/e

课程：studiegids.universiteitleiden.nl

【偏统计】 这个项目比较基础，会从概率论开始学

马斯特里赫特大学

软科排名QSTHE排名
综合排名201-300233121
计算机排名--601-650251-300

（1）AI

maastrichtuniversity.nl

埃因霍芬理工大学

软科排名QSTHE排名
综合排名401-500125187
计算机排名201-3006478

（1）数据科学与AI

tue.nl/en/education/gra

（2）数据科学与创业

jads.nl/education/maste

【偏商科】

乌得勒支大学

软科排名QSTHE排名
综合排名5211075
计算机排名201-300151-200301-400

（1）AI

项目官网：uu.nl/masters/en/artifi

课程：students.uu.nl/en/scien

格罗宁根大学

软科排名QS泰晤士报排名
综合排名6912880
计算机排名201-300251-300151-175

（1）AI

rug.nl/masters/artifici

课程：rug.nl/ocasys/fse/vak/s

课程比较偏robotics、认知与神经科学

1.8 瑞典

皇家理工学院

软科排名QSTHE排名
综合排名201-30089201-250
计算机排名76-1004373

（1）机器学习

【偏机器学习】

KTH的CS和ML都很卷，每年的录取率都极低（近几年的bar是C9、均分90+），bar比代尔夫特还高。但至于KTH值不值这么高的bar，争议还是挺大的。奇怪的是，知乎、quora和一些学长的口碑里KTH的ml不如阿尔托的ml，但阿尔托的ml的bar更低（但最近几年阿尔托也开始卷起来了，尤其是ml。今年阿尔托的ml居然有北大的。。。），可能因为KTH的学校排名更高，知名度更大。我个人查了KTH的ML相关的科研组和授课老师的总被引量，感觉也没那么高，配不上KTH这么高的录取难度。KTH也没有大量专门研究ML及其算法的老师，很多是做机器人等应用的，研究涉及ML，故开设相关课。其高门槛可能还来自于：

  • 学校名字好，”皇家“2字就很气派。
  • 就业好（产学结合做得好），KTH所在的城市是欧陆互联网中心之一，有一堆IT相关大企业。

（2）应用与计算数学--数学与数据科学track

【偏统计】

（3）计算机--数据科学track

【偏机器学习】CS和ML这2项目每年收到offer的人咕的都好少，感觉KTH在大家的选校优先级中还挺高的。

（4）信息和网络工程--information engineering track

这个track也有很多ML，模式识别，信号处理相关的课。


查尔姆斯理工大学（CTH）

软科排名QSTHE排名
综合排名301-400121201-250
计算机排名201-300136101-250

（1）数据科学与AI

CTH课程匹配度卡得也很死，少0.5都不行；KTH会松很多，只要学过就行。CTH国际名声没KTH大，但在瑞典国内认可度还不错，与KTH齐名（甚至更强）。CTH奖学金多，好拿；KTH奖少。

乌普萨拉大学

软科排名QSTHE排名
综合排名77124111
统计学排名151-200151-200--
计算机排名201-300151-200176-200

（1）数据科学

有Data Engineering和Machine Learning and Statistics 2个track

乌普萨拉大学数据科学（Data science）硕士专业细节分享 - 知乎 (zhihu.com)

（2）统计

（3）应用数学与统计

（4）图像分析与机器学习


隆德大学

软科排名QSTHE排名
综合排名151-20087103
计算机排名201-300151-200301-400

（1）数据分析和商业经济学

【偏商科】

（2）机器学习，系统与控制


哥德堡大学

软科排名QSTHE排名
综合排名101-150180191
计算机排名--451-500401-500

（1）应用数据科学


1.9 芬兰

阿尔托大学

软科排名QSTHE排名
综合排名401-500112201-250
计算机排名51-759666

阿尔托大学的综合排名稍差，但计算机专业排名还可以。

（1）机器学习-DS-AI

课程：into.aalto.fi/display/e

【偏机器学习】

就读体验：

【1】在芬兰阿尔托大学（Aalto University）就读是一种怎样的体验？

【2】芬兰阿尔托(Aalto)大学Robotics硕士就读体验 | (二) Spring Song - 知乎 (zhihu.com)

阿尔托大学机器学习项目的口碑也很好，网上认为其比KTH的机器学习项目更好的居多。这个项目也是阿尔托最热门的专业之一。此外阿尔托大学的选课非常自由，除了官网上规定的那些必修课之外，其它课可以任选，可选其它项目的，数量也无限制，多选课了也不收钱。所以可不必纠结具体申哪个项目，可多报几个项目，这样可以规避录取时的卷，选个不卷的专业。反正入学之后再调整选课，最后选到的课也可以是一样的。。

（2）计算机科学--大数据与大规模计算track

课程：into.aalto.fi/display/e

  • 上面这2个阿尔托的项目都有对应的phd track，即硕博连读，而且硕士阶段也可以参加科研

aalto.fi/en/department-


赫尔辛基大学

软科排名QSTHE排名
综合排名7410498
统计学排名101-150151-200--
计算机排名201-300151-200126-150

（1）数据科学

helsinki.fi/en/admissio

helsinki.fi/en/admissio

课程：studyinfo.fi/app/#

学校对这个项目的定位是 机器学习+其它学科（计算机/统计/计算语言学/计算社会学/生物信息/数字人文），其中”其它学科“的课是选修课中自己安排的，所以选课比较自由，跨度可以比较广。但无强化学习相关课程。

（2）计算机--算法track

里面的算法track与数据科学项目的课程很像，也有很多机器学习相关课程。

（3）数学与统计

studyinfo.fi/app/#

项目课程配置：机器学习+统计


赫大的统计、计算机系有很多课题组在做生物信息，认知科学、ML与自然科学的相关交叉领域，在csank上bioinformatics的排名也很靠前（top30）（其它都是100+）。所有项目课程大纲中也有体现，即选修课里有很多认知科学的课程。

  • 赫尔辛基大学拿奖的概率极低，阿尔托给奖多
  • 赫大DS比阿尔托DSML好申很多很多
  • 赫大的AI、ML实力与阿尔托差不多（参照csrank排名）。AI课程也相近：

fcai.fi/news/2020/10/13

  • 但赫大的课更重理论一些，有非常强的读博导向；而阿尔托的读博和就业导向较均衡。（有点类似充满理论证明的算法课和编程课的区别）
  • 所有芬兰学校都可以跨校选课：studies.helsinki.fi/ins。其中赫大和阿尔托相距很近（好像不到20分钟地铁），可跨校选课。
  • 芬兰的大学都允许选课超过120ECTS，不会因此多收钱。而几乎所有英美澳港新项目和部分欧陆的项目（如KTH）多选课要收钱。

1.10 西班牙

加泰罗尼亚理工

软科排名QSTHE排名
综合排名701-800319601-800
计算机排名151-20079301-400

（1）AI

这个项目是和其它2所学校合办的。有很多智能体系统相关课程，比较偏向于系统方向，课程设置比其它AI项目要独特一些。项目的师资接近莱顿cs和DTU AI，但稍差一点点。

学校在computer architecture和high-performance computing上很强，世界top 15。（无关信息）

（2）数据科学

（3）统计与运筹


1.11 意大利

米兰理工

软科排名QSTHE排名
综合排名201-300142351-400
计算机排名101-15044101-125

（1）计算机 -- 大数据与数据科学track / 人工智能和机器学习track

人工智能学习计划 (polimi.it)

ccs-informatica.deib.polimi.it

罗马一大

软科排名QSTHE排名
综合排名151-200171201-250
计算机排名151-20084176-200

（1）数据科学

（2）AI与机器人

这个是AI+机器人的项目。CSRank上罗马一大在这2方面还挺强的，都是世界top 50的水平。

博科尼大学

（1）数据科学与商业分析

unibocconi.eu/wps/wcm/c

【偏商科】博科尼大学商科很强（但这学校只有社科比较强）

特伦特大学

软科排名QSTHE排名
综合排名401-500440301-350
计算机排名201-300151-200101-125

（1）数据科学

（2）人工智能系统


1.12 欧盟的项目

1.EIT项目

（1）数据科学

第1年和第2年都可以选择不同的大学（选择有很多，具体参加官网）。会修商科（创新创业）的课程，30ECTS，无毕业论文学分。

这里放上另一篇有介绍相关项目的文章：

itshared.org/2015/01/eu

2.伊拉斯莫斯世界计划 (Erasmus Mundus)

（1）大数据管理与分析

也是多校合办的项目，第1学期在布鲁塞尔自由大学，第2学期在加泰罗尼亚理工，第3学期根据所选的specialisation分流到不同的大学：Business Process Analytics在荷兰的埃因霍芬理工；Decision Support and Analytics在法国中央理工；Statistics & Deep Learning for Data Analytics在意大利的帕多瓦大学。


13.多院校合办项目

（1）通信工程与数据科学

CoDaS - International M.Sc. Program - Grenoble INP - Ensimag (grenoble-inp.fr)

General Information – Unite! Master of Science in Communications Engineering and Data Science (unite-codas-master.eu)

是个阿尔托大学、格勒诺布尔大学、里斯本大学的工程学院（Técnico Lisboa）合办的项目。如名字所示，该项目比较偏通信领域的数据科学，课程也是2个领域的结合。


注：

（1）标“--”的表示数据缺失。

（2）因为US NEWS排名比其它3大排名影响力都弱一些，故综排和专排未统计US NEWS排名。

（3）上面的使用的大学排名可能有以下缺点：

  • 综合性大学的排名比理工科大学排名高
  • 学校规模越大排名越高
  • 部分指标选取有争议

这些缺点使得这3个排名都不能完全反映真实情况，需要我们批判阅读。因为这些缺点，有如下现象和需要注意的点：

  • 综合排名并未反映学校在某个学科上的水平，但我更推荐根据专排排名选校，因为这与个人发展方向更契合。
  • 相同学校在不同排名中的名次差异很大。QS，泰晤士报，US NEWS 这些排名都比较适合英美加澳的学校。而学科比较全的学校，得益于其巨大规模，在排名上比较占便宜，排名往往都很靠前。但不太适合欧陆的学校。主要是欧陆的学校比较偏科。有很多学校只在某个学科上比较强，比如德国计算机学校 4 强之一萨尔大学在国际排名 500 开外；KTH 在理工科排名很高，但综合排名 100 开外，可能因为它只有理工科院系，没有人文社科这类的。而且国际化程度也比不上英美的学校。当然近10年来欧陆很多国家进行了大量院校合并的改革（最显著的是法国的院校合并；其它的如比利时鲁汶大学、芬兰阿尔托大学等都有合并行为）以迎合这些国际排名，所以近年来欧陆学校的排名也有所改观。

然而即便考虑了这些因素，美国学校的学校实力还是远大于欧陆的（尤其在计算机这个领域），好学校、优势学科都更多，所以以这些排名作为初步的判断还是没问题的。但也还需要更细分的筛选。


2.项目推荐

【以下内容可能涉及主观判断】

虽然本文列了很多项目，但有很多只是学校排名好看，但其实学校在该项目上的实力并不行。所以下面给出一些推荐的项目，选校可以先在这里面筛，不够再看其它的。推荐标准部分参考了以下文章中的2.2.3部分：

（1）ETH、EPFL

这2校是可以媲美美国藤校的世界级名校。

（2）鲁汶、阿尔托、皇家理工、代尔夫特理工、亚琛工业大学、慕尼黑工大、哥本哈根大学、赫尔辛基大学、图宾根、阿姆斯特丹大学、柏林自由、萨克雷（高师）、卡尔斯鲁厄理工、弗莱堡、萨尔、埃因霍芬理工、查尔姆斯理工、莱顿大学、丹麦科技大学、加泰罗尼亚理工、巴黎理工大学、维也纳理工、提契诺大学、米兰理工、苏黎世大学。（排名没有区分先后）

（4）乌德勒支大学、马斯赫里克特大学、乌普萨拉大学、格罗宁根大学等

同一梯队的学校在排名、课程设置、门槛、学费上有不小区别，但综合来看，应该是能算在同一个梯度里（？）


3.申请难度

偏向统计、偏商科的ds：难度比较低

偏cs的ds：比偏统计和商科的要卷很多，但大体来看没有cs卷

纯机器学习、AI项目：最卷

（全球最卷的2类专业就是cs和商科，其中cs以纯cs、ml和AI为最卷）

更具体的可以在寄托天下、gradcafe等offer榜上查一下历年的录取案例。虽然offer不全，但能给你一个大致的bar的范围。


4.申请要求

4.1 课程匹配度要求

数据科学是交叉学科，所以比较欢迎各种背景的来申请，只要满足一些先修课要求即可：

4.1.1 偏cs的ds

（1）基础要求

先修课：线性代数，一元、多元微积分（calculus），概率论与数理统计、算法与数据结构、编程。

绝大部分学校（70%+）都是这些要求。这几类课尽量都达到7.5ECTS，因为有部分卡学分的学校是这个要求。

（注：国外一般修的是calculus，主要内容是导数微积分那些；而国内一般修的是数学分析（mathematical analysis），比calculus多一些实分析（real analysis）的内容）

（2）中等

90ECTS的数学与cs相关课程。

大概25%的学校这样要求；通常这些数据科学项目在计算机的项目的一个track里面。需要再多一些先修课：[数值分析，数据库，离散数学，运筹学（优化）]（这3门比其它计算机专业课重要），和各类计算机专业课（理论计算机、计组、计网、操作系统、编译等）等。

（3）高要求

120ECTS的cs相关课。

极少学校这样要求。仅代尔夫特CS-AI/DS项目有这个要求。

  • 上面的”基础“只是门槛级别的要求，只要达到要求就可以放手去申。当然，一般课程匹配度越高，对申请越有益，优势越大。具体能否申上还要看你在学校的录取评价指标上的表现。参见下面文章的2.5.2节：硕士出国留学流程概述 - 知乎 (zhihu.com)
  • 一般来说，单独的数据科学项目较欢迎各种背景的来申，所以课程匹配度要求较宽松，通常是上述基础的水平。
  • 而在计算机项目的子track的数据科学项目会按照计算机项目的要求，故要求要更严，要求本科是计算机专业或即为接近的水平，所以其要求通常在上述的中等到高要求之间。
  • 纯机器学习项目对数学的要求会比较高，对cs的要求会比ds项目还低。
  • 偏商科的对转专业较欢迎，所以对专业背景要求较宽松。

此外，在ML、ds、AI领域，python也很有用，有空可以自学一下。如果被这些项目录取了，平时作业应该都会用python。好项目一般都默认你会python，所以不会单独开一门课去教你python。一般top150~200之后的项目才会出现单独开设一门python课。所以建议掌握。

4.2 英语成绩要求

  • 第1梯队要求雅思7.5+，托福100+
  • 第2~3梯度的学校一般要求雅思7，托福95+。（例外：阿姆斯特丹AI和苏黎世ds，是1梯队的要求）

同时注意小分也不要太低，很多项目卡小分，要求小分6~6.5+

4.3 GRE要求

部分学校要求GRE，部分不用，需要上官网自行确认。一般来说，（国际生）竞争越激烈，就越会要求GRE。


FAQ

我的背景是。。，我能否被录取：

  • 课程匹配度：DS是交叉学科 ，数学/统计占一部分，计算机占一部分，所以他们也欢迎数学/计算机的人去申，当然因为是交叉学科，2方面计算机背景都得有一些才行（越多越好。具体容易程度取决于当年申请的竞争）。具体要求高低可能得看官网，并对比自己的课程（部分涉及的也能拿来凑一凑）。
  • 是否有同专业的人申上：查查各大offer榜，比如国内的寄托天下有个offer榜，国外的gradcafe也有个offer榜，可以在上面找找与是否有与你背景一样的申DS。

5.其它数据科学相关项目申请经验

【1】欧洲及加拿大机器学习、数据科学相关项目申请总结

【2】欧洲NLP、认知相关的硕士项目

【3】欧陆机器人和机器学习相关的硕士项目

【4】数据科学相关专业的区别与排名

本文介绍了所有数据科学及相关专业的项目，但其中一些专业是有一些区别的，可以参考这篇文章做区分。这篇文章对数据科学及其相关专业做了细致的划分和分析，可以结合文章的信息做进一步的选校分析。

【5】德国AI研究机构和AI/ML硕士选校


最后，感谢@winrar.rar 对本文部分学校、项目信息的贡献！

编辑于 2024-01-12 02:57・IP 属地德国
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