dtu大学（欧洲留学Data）

人工智能与数据科学

如果家里经济条件比较一般，又想留学读data science想干的研究生，怎么办呢？有哪些性价比高的留学地区和院校推荐呢?

如果考虑性价比，强烈建议关注一下欧洲的学校尤其是（中）北欧的学校。

首先，给出我的推荐院校rank list, 如果按照世界排名，那么它们应该大致排列为

ETH Zurich, EPFL, TU Delft, KTH Royal Institute of Technology KTH, University of Oslo, Technical University of Denmark (DTU)。

如果考虑经济因素，University of Oslo, DTU和KTH或许可以优先考虑一些。

总体上，上述学校的学费都远低于美英国家，但是生活费会因消费水平差异而有很大差异。在正常年月，北欧国家，以挪威（U of Oslo在挪威）为例，学生是可以打一些工的，签证有可以工作的小时数，现在疫情期间，勤工助学多少受一些影响，但是如果可以的话北欧国家的时薪是很高的，完全利用了合法的工时的话足够cover你的生活费（的大部分），甚至如果你有其他赚钱的头脑还能够有所节余的。当然上述都是基于以往正常年月的经验，当下的话多少有所差异。不过危机，是危亦是机，现在其实还是一个充满机遇的历史窗口！

另外，如果题主是要申请Ph.D.，那么欧洲的学校更是不二的选择：欧洲这边的PhD大部分都是职位性质的，即PhD是一门正式的工作，是有薪水和各做工作福利可以享受的。并且一般欧洲PhD的薪资水平还很不错，属于能够和硕士毕业生其他工作略微竞争的工作，当然工资略低。不过即便如此，以瑞士为例，瑞士的ETH Zurich Ph.D. 100%职位Rate 5的话能够达到年薪税前70300 CHF（第一年，逐年会递增），相对于近50W人民币呀！ETH Zurich PhD的薪资细则见下图。 不过，同样可以想象ETH PhD的申请难度~~~

ETH Zurich Ph.D. 薪资水平表

好了，下面来干货，仅考虑专业、学术,做一些简单的学校和项目推荐~

Master in data science @欧罗巴大陆

（1）ETH Zurich 苏黎世联邦理工

ETH Data science

ETH Zurich 作为爱因斯坦母校，欧陆MIT其CS排名世界前10，欧陆数一数二，学校位置、气候、布局，人文气息俱佳，如果能够有幸被录取，那果断接下offer，备足粮饷，顺便感觉找找看有没有可以进的实验室（ETH的硕士如果能够有科研项目支持的话会有不菲的奖学金的）。

ETH Mater in Data Science项目详细介绍参考官网：

https://inf.ethz.ch/studies/master/master-ds.htmlinf.ethz.ch

申请要求：

https://ethz.ch/en/studies/prospective-masters-degree-students/masters-degree-programmes/engineering-sciences/master-data-science.html​ethz.ch

Note： 申请ETH CS的难度几年来是逐年攀升的，尤其是可以预见2021fall的竞争将更为激烈。

（2）EPFL 洛桑联邦理工

作为ETH Zurich的兄弟院校，这两所联邦理工有很强的合作和竞争，据说近年来，EPFL的Computer Science总体实力已经超越了ETH。 但是如果是以工作为目的导向的话，建议还是选择ETH毕竟苏黎世有各种互联网公司的研发中心，相对更有机会留下就业。当然洛桑小城或许生活成本略低，生活会略安逸些。

EPFL Mater in Data Science项目详细介绍参考官网：

https://www.epfl.ch/education/master/programs/data-science/​www.epfl.ch

申请要求：

https://www.epfl.ch/education/admission/admission-2/master-admission-criteria-application/online-application/​www.epfl.ch

针对ETH 和 EPFL 答主想说，努力冲吧，被任何一所录取了都是幸运儿，都应该在今后加倍的努力！

2. 荷兰TU Delft

TU Delft Master Track: Data Science & Technology

Track: Data Science & Technology​www.tudelft.nl

作为号称欧陆MIT的TU Delft，其CS虽不及瑞士两联邦，但实力已不可小觑，尤其是代尔夫特理工毕竟是荷兰的理工科老大，她毕业的学生基本找工作不愁（毕竟教学、课程、科研要求排在哪，毕业标准挺严苛的），甚至可以说在荷兰找工作TU Delft的学生或许要比ETH EPFL的还受欢迎，而且这边的硕士最后的final project 大概率会有合作的企业 公司 实习机会。

顺便提一句，荷兰目前仍不是主流留学申请国家，其申请竞争压力相对弱一点，但是不排除疫情和国际局势会对2021fall产生最大影响。TU Delft的申请审核是分批次的，10月开始 再一年的4月结束，但是12月 1月左右就会陆续发offer，所以赶早不赶晚哈~

3. 丹麦科技大学DTU

提一个稍微冷门的大学，丹麦科技大学，DTU。DTU除了其CS下面有正统的Computation and Data Science的硕士项目外，

Computation and Data Science | Get your master's degree at DTU - DTU​www.dtu.dk

她的Transport and Logistics下面还有一个面向SMART Mobility的项目Msc项目Smart Mobility and Data Science，

https://www.dtu.dk/english/education/msc/programmes/transport_and_logistics#study-programme__study-lines__smart-mobility-and-data-science​www.dtu.dk

招收，本科为CS/(电子)信息科学/交通 或其他相关方向的学生。

作为Data Science与交通工程的交叉项目，非常适合要做交通数据，出行数据，致力于从事mobility相关行业的学生，更适合本科本身就为交通工程有志于转型为偏Data方向的同学。

后期如有时间，这边会出专门的文章详细展开介绍一下DTU这个项目。

4. 奥斯陆大学University of Oslo

Data Science (master's two years) - University of Oslo​www.uio.no

Data Science (master's two years) - University of Oslo

奥斯陆大学作为挪威最好的大学，世界排名100左右，其计算机方向竞争力在北欧地区很强，尤其是坐落于挪威首都Oslo，一个不很大却很美好&悠闲的城市，Data Science Msc毕业之后相对有很多机会。此为前文已提到，挪威是支持“勤工助学”的，这样你的留学成本将会很低。而且挪威的PhD同样是工资职位性质的，而且一般仅需3年即可毕业！（不过现在的形势可能早毕业不一定是好事，因为毕业意味着你得找新的工作，毕竟在读PhD亦是工作）。

5. 瑞典皇家理工KTH

KTH作为瑞典最好的理工科大学，世界排名与U of Oslo接近，同样在100左右，其计算机方向竞争力在北欧地区，应该是最强的top 3。KTH 在数据科学方向有没有专门的Data ScienceMsc项目，但是有Machine Learning硕士项目，个人认为Data Science 和ML 不分家，几乎是同一个东西。搞Data Science或者Big Data少不了要用ML 尤其是DL的model，归根结底要学和以后找工作的敲门砖都是ML（DL）相关的知识与技能。

https://www.kth.se/en/studies/master/machinelearning/description-1.48533​www.kth.se

此为KTH还有Data Science and Applied AI的研究section,里面的相关研究组会提供硕士论文研究可以找的方向

https://www.kth.se/scs/data-science-and-applied-ai/data-science-and-applied-ai-1.812904MSc Machine Learning | KTH | Swedenhttps://www.kth.se/scs/data-science-and-applied-ai/data-science-and-applied-ai-1.812904​www.kth.se

KTH的优势还在于它的位置。KTH坐落于瑞典首都斯德哥尔摩，个人认为相对于Oslo要更好一些，要优于Oslo，因为附近就有很多科技公司，华为瑞典分部就在Stockholm北边。

就目前的形势来看Machine Leanring的 Msc毕业之后相对有很多机会。此为前文已提到，KTH的学费水平是不高的，而且瑞典的PhD同样是工资职位性质的。

后面会不定期更新完善，欢迎关注。 码字不已， 且看且点赞哈~

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