美国数据分析研究生学什么？
作为一个在美国读统计硕士的人，以我对于同学课程的观察，以及我自己的体验，来答这个问题应该还是有一定发言权的。 我们项目的核心课程包括随机过程，数据挖掘，优化理论（包含线性代数，微积分，概率等前置课），统计分析，数据库系统，软件实践（R语言，SAS，Python，SQL等等）。还有选修课，包含统计计算，机器学习，优化算法，应用回归，多元分析，非参数估计，贝叶斯理论，统计学习，C++编程，Python编程，数据库系统(进阶)，统计建模等。 每个学校设置的课程可能不一样，但是大致都是涉及以上两类课程，一类是基础学科，比如数学，计算机，统计学；另一类就是跟数据打交道的课程，比如数据挖掘，大数据，数据库。有的项目会将所有课程分类为两大块。而有的项目则会分别建立多个模块。
我们这个项目是偏数理的，所以大量的基础学科内容如数理统计，随机过程，优化理论都是要学的。因为这些课程都是基础学科，不管未来你是想做研究还是应用，都是必备的知识。这些课程学习起来并不困难，但是需要花时间和精力去理解。
另外一项重要的学习内容就是数据处理和分析的能力。这也是这个项目的特点所在，它侧重于传授如何运用合适的统计学知识，运用大数据的工具和方法来解决真实世界中的问题。因此除了掌握基本的方法之外，学会如何将实际问题抽象成数学模型然后运用合适的工具进行分析和解决也是非常重要的一部分。