南加州大学数理数据科学硕士介绍
南加州大学数理数据科学硕士（Mathematical Data Science）隶属于数学系，是硬核数学向的数据科学项目，和 USC 经济学与数据科学硕士有明显区分，很多同学会混淆这两个项目。
项目属性：STEM，1.5-2 年制，毕业 3 年 OPT。课程底层偏向数学：概率论、随机过程、优化理论、机器学习数学原理、深度学习、大数据计算。相比商科 / 文理学院 DS 项目，这个项目数学难度更高，对学生本科数学功底要求严苛。
申请要求：优先数学、统计、物理、计算机本科背景。需要扎实的微积分、线性代数、概率论基础。GRE 数学高分非常看重，建议数学满分。托福最低 90，建议 100+。如果本科缺少高阶数学课，录取概率会大幅下降。
就业方向：毕业生很多从事算法工程师、量化分析师、数据科学家。因为数理功底扎实，对冲基金、量化金融、科技大厂算法岗认可度不错。洛杉矶本地科技企业、量化公司提供实习机会。
项目对比（重点）：数理数据科学（数学系）偏数学底层；经济学与数据科学偏经济 + 商业数据分析。想做算法、量化，选数学系 MDS；想做商业分析、市场咨询，选经济与 DS。
项目短板：课程难度高，学业压力大。纯理论数学课程较多，如果不喜欢推导证明，学习会比较吃力。项目不是商学院，商科资源偏少。
适合人群：本科数学 / 统计背景，热爱数理，目标量化、算法岗位，愿意啃硬核数学课程。商科背景跨申需要提前补齐高阶数学先修课，慎重选择。
标签： 选校攻略-美国-硕士选校
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