ds研究生是什么？
DS全称Data Science，数据科学硕士，是近几年新起的一个项目，主要涉及机器学习、数据分析、大数据等方向。 随着互联网的高速发展带来了海量数据的爆发，使数据科学这个领域变得非常重要且热门，因此这个项目也是目前申请的热门专业之一。 项目的课程设置偏理科，适合于想今后从事人工智能，大数据相关工作的同学申请。有些学校的 Data Science 项目是设在计算机学院下，例如 CMU，有的学校则单独成立了一个 Data Sciences 学院，例如 UW。
因为这是一个新项目，所以我只找到了一些关于就业和项目设置方面的信息，关于项目的具体课程大家可以上 target school 的 portal 上搜索。以 CMU 为例，其 data science 项目只有 15 个学分左右，共需要完成 36 门课，分为六个 semesters，每一个 semester 要修 6 门课，其中一门是选修。每一门必修都涉及到数据分析与挖掘的某一个特定方面。如下图。
以我的了解大致整理了一下这些科目的内容： 每个学期要修满 6 门课，一共 36 门。在第二个学期开始会有一个 capstone project，这个是必须要完成的。第三个学期可以选择先修完剩下的选修课然后做 capstone，也可以全部学完所有必修后再做 capstone。
从项目的课程安排可以看出，这是非常注重数学基础与编程能力的项目。因此对于转专业或者本科学术背景并非很强的小伙伴会有一点点的难度。我了解到的一些同学是通过先修读一些 CS 专业的本科必修来弥补自己本科学术背景的不足，然后再申请。这样能大大提高自己录取的概率。不过由于现在 Data Science 是一个如此火爆的项目，有很多的同学都是有着很强的统计量化背景或者是有着丰富的编程经验才申请的到这个项目的（毕竟有那么多的人选去申）。所以如果是没有很强数理基础的同学还是建议先补好自己的短板再去申请。