人文社科+量化

复合交叉型专业有哪些呢？

7个文科友好STEM项目

01

斯坦福大学

教育数据科学（ASSR）

该项目为期2年，旨在将计算机科学、统计学与教育和社会科学理论相结合；帮助学生将数据科学技能和技术应用于教育研究和实践。

项目申请不需要GRE；

申请者生需要基本的编程技能才能进入数据科学课程，没有接触过编程的同学可以提前参加 EdX 或 Coursera 课程。

02

哥伦比亚大学

社会科学定量方法研究硕士 (QMSS)

QMSS是一个为期两个学期的STEM项目，开设于哥伦比亚大学文理学院校下，隶属于社会和经济研究与政策研究所。

该项目是名副其实的交叉型学科，核心课程包括7门理论与方法论、数据分析、高级计量经济学等。

最后两门是针对某一学科进行研究的Focus必修，学生可以在Flexible Focus、Data Science Focus、Economics Focus和Experiments Focus选择。

一般情况下，侧重于就业的学生喜欢选择前两个，而希望继续读博深造的学生更倾向后两个Focus。

另外学生可以自由选修4-6门课程，灵活进行跨学科研究。

哥伦比亚大学QMSS项目对申请人背景没有特别要求，但是由于申请竞争激烈，哥大也变得越来越“海王”。

一般情况有社科背景并且掌握基础定量技能的申请人更受青睐。

03

芝加哥大学

定量方法与社会分析硕士（QMSA）

QMSA是一个为期一年的STEM课程，是社会学科MAPSS下的一个新的研究方向。

项目旨在为学生攻读定量社会科学博士学位，以及在研究机构和政府或非政府机构担任专业职位提供社会科学和定量分析技能。

QMSA项目在三个学期中有9个研究生水平的课程，最终需要完成一篇硕士论文。

该项目要求申请人提交GRE成绩，并且Quant分数达到总分的75%。

需要申请人列出学习过的五门社科课程，以及学过的五门数学、统计学或定量方法的课程。

并且希望申请人提前学习过微积分和线性代数，同时需要一份PS表达申请人对社科领域的研究兴趣。

04

宾夕法尼亚大学

公共政策与数据科学硕士MSSP+DA

宾夕法尼亚大学MSSP+DA项目为期3-4学期，是一个社会政策和数据分析结合的双专业硕士项目，属于STEM！

该项目包括12门社科类和数据分析类课程，如法律与社会政策、实用数据科学、社会变革分析、社会政策经济学等。

学生可以在宾夕法尼亚大学任意一所研究生院选修课程，课程结束后还需要进行150小时的政策相关学习。

该项目不需要提交GRE成绩，具体要求和另一个MSSP项目要求类似。

但是MSSP+DA要求申请人必须学习过统计分析课程或统计分析工作，无需掌握编程技能。

虽然对申请人背景没有明确要求，但是学校希望看到申请人的学习能力、对社会会政策方向感兴趣。

所以提交的A writing sample需要展示对社会问题和政策问题的批判性分析。

05

布朗大学

社会数据分析硕士（MSDA）

MSDA是一个开设在社会学系的STEM项目，项目时长1年。

该项目的重点在于数据收集和分析的定量和定性方法的重点方法论培训，其核心是空间分析和市场研究。

MSDA共有8门课程，包括两门必修的多元统计方法I &II。

选修课在三个主题领域中选择（调查和市场研究的定性方法、空间分析、用于人口分析和行为建模的高级多变量方法）

学生可以选择在第一学期或第二学期与教师一起参加定向研究实习，在教师指导下完成项目。

该项目不需要提交GRE，欢迎不同背景的学生，非常适合在基础统计学和社会科学研究方面拥有现有基础的处于职业早期学生。

申请人必须学习一个学期的统计课程/社会研究入门统计学，或者大学微积分课程或同类课程，以及一个学期的研究方法课程。

06

乔治城大学

数据科学+定量公共政策分析（MS-DSPP）

乔治城大学MS-DSPP项目是一个数据科学+定量公共政策分析的复合型项目，为期2年，属于STEM！

该项目是一个39学分的学位课程，分为核心（必修）课程，选修课程和研讨会，旨在为学生提供最先进的计算、分析、STEM和治理技能。

学生的其余6个学分可以选择自麦考特公共政策学院或研究生院MS-DS提供的任何课程。

该项目强烈建议申请人提交GRE成绩，此外，项目对申请人背景要求比较严格，要求申请人有一定的数理背景，比如微积分课程成绩达到B或更高分，并且修过计算机科学有关的课程。

07

纽约大学

量化社会科学硕士（ASSR）

纽约大学ASSR是一个针对社会科学研究领域的应用统计学的STEM硕士课程。

该课程旨在培养学生在社会科学领域中应用统计方法的能力，帮助他们在实际的社会研究中更好地使用数据。

该项目是一个可变学分项目，一般情况下需要34学分，如提前学习过统计学可以较低学分毕业，大多数无统计经验的学生需要修读44学分。

核心课程涵盖了基本的统计学理论，如概率论、统计推断和回归分析等，还包括了现代数据分析技术，如大数据分析、机器学习和数据可视化。

选修课程有机会让学生学习不同统计学方法，并且将统计学技能应用于不同的社科领域。

最后学生还需要完成一个实践性的数据分析项目，切实解决实际的社科问题。

该项目对申请人背景不作限制，但是社会科学、统计学、计算机科学或相关领域更受青睐。

申请人需要具备一定的数学基础，包括微积分、线性代数和概率论等。

虽然GRE可选，但是在入学要求中强调了写作技巧的重要性。

并且认为GRE的分析性写作分数与其他写作能力的例子（例如，目的陈述和补充陈述）一样重要。 

以上小德只是简单举了几个例子，但也足以证明，各大名校文社科领域都开设了不少结合定量研究的项目。

这些项目含金量高、就业前景广阔，是人文社科背景学生的突破口！