哈佛的数据科学专业好吗？
作为在哈佛数据学院（DSI）学习的过来人，可以告诉你数据科学这个项目是怎样的一个存在。 首先，项目的定位是一个Professional Masters Program也就是职业型的硕士项目，因此比起研究导向的M.F.D和Phd来说相对小，总共只有40个人左右(今年入学的18个学生加上去年入学的22个)。
项目的课程设置丰富且全面，共有五个核心主题：计算机，统计，可视化，算法，应用。每个主题下分别有五门左右的核心课程。此外还有两门选修课(共5门任选)，一门是由学校指定的Prerequisite课(必修)。因此总共需要完成九门课的学习并修满36个学分才能毕业。
所有的课程都是以讲授为主(除了一门Algorithm的课程是实验室实践)，每门课由不同的教授负责授课，因此从内容的讲授上来说各个教授的讲课风格会不一样。不过对于非计算机背景的同学来说可能会有一些难度，因为数据科学涉及的内容包括统计分析，概率，编程，人工智能，机器学习等诸多学科的知识。因此如果想很好的掌握内容并且完成作业和project的话还是需要付出一定的时间精力以及努力的。
其次，项目的教学方式比较多样，有讲座(Lecture)，实验(Lab)，小组讨论(Group Discussion)等等。每一个学期都会设置两个大的project，一个是data science project，另一个是business project。这两个project需要花大量的时间去分析和解决真实世界的难题，通常需要两周到三周的时间完成，期间会有一系列的presentation和report来展示你的成果。
最后，说一下这个项目能够给你带来什么。除了能学到完整的数据科学知识框架，还会让你结识一帮志同道合的朋友。由于这个项目的学生来自不同的专业， 有商科，有理科，有工科，因此大家有着不同的专业背景和行业经历。可以在相互交流中拓宽自己的视野，找到未来的职业方向。