每日一校

Master of Science in Social Policy + Data Analytics for Social Policy Certificate (MSSP+DA)

尽管数据分析在社会分析中有这非常重要的作用，但是目前在社会政策分析和数据分析的实方面受过专业培训的专业人员还远远不够。数据分析是作为计算机科学、统计学和认知科学的多学科融合而发展起来的。将社会政策学科添加到这种融合中，MSSP + DA 是第一个明确培训学生使用数据分析进行社会政策分析、研究和评价的项目。MSSP + DA 为社会政策数据分析领域不断成长和急需的专业人士提供前沿培训。

该专业属于STEM项目，要求学生12门课+实习，3-4个学期可以毕业，还为学生提供数据分析概念基础、数据结构编程、机器学习和预测分析的应用、空间分析以及用于网页抓取和数据可视化的数据处理技术的核心培训。学生将学习 SAS、R、Java、Python、GIS 和 ArcGIS 等程序语言，用于处理、清理和分析社会政策的数字数据。

核心课程包括

Data for Equitable Justice LabPractical Programming for Data SciencePractical Machine Learning MethosPolicy: Analysis of Issues, Strategy an ProcessResearch an Evaluation DesignLaw an Social PolicyEconomics for Social PolicyDemocratizing Data? Critical Data Stuies in Algorithmic GovernanceApplie Linear MoelingCommunity Mapping (OR)MSSP/DA Capstone I: Telling Stories with DataCapstone II: Policy Internship in Data Analytics

MSSP+DA 为学生提供具有竞争力和前沿的数据分析政策实习机会，强调政策分析和数据分析方面的能力发展。这些能力使毕业生能够在快速发展的社会政策数据分析领域工作。实习时长至少 150 小时以上。

申请要求信息

申请截止日期：12月15日

背景要求

申请者在申请之前完成至少一门的统计分析课程的学习或者完成过统计分析的工作。不要去编程经历，需出对社会政策、社会正义和/或以社会正义为导向的政策和数据分析有兴趣。

申请材料

l 成绩单（美国之外院校成绩单需要WES或者EP的course by course成绩单认证）

l 申请费65美元（12月1日之前递交，申请费将至25美元）

l 三份推荐信：2封学学术+1封实习

l A writing sample(写作样本): 展示对社会问题和政策问题的批判性分析。最多 800 字，不包括参考文献。

l 托福100或者雅思7.5（要求所有母语非英语的学生都要提交，即使是美本就读的国际学生也不能豁免）

l GRE：不要求

针对即将入学的学生，该项目给出建议阅读书目，对此项目感兴趣的同学可以提前阅读。

l Boellstorff, Tom, an Maurer, Bill (2015). Data, Now Bigger an Better! Chicago: Prickly Paraigm Press.

l Fantuzzo, John, an Culhane, Dennis (2015). Actionable Intelligence: Using Integrate Data Systems to Achieve a More Effective, Efficient, an Ethical Government. New York, NY: Palgrave MacMillan.

l Foster, Ian; Ghani, Rayi; Jarmin, Ron S.; Kreuter, Frauke; Lane, Julia (2016). Big Data an Social Science: A Practical Guie to Methos an Tools. Boca Ratón: Chapman & Hall/CRC Press.

l Harcourt, Bernar E. (2007). Against Preiction: Profiling, Policing, an Punishing in an Actuarial Age. Chicago: University of Chicago Press.

l Isaacson, Walter. (2014). The Innovators: how a group of inventors, hackers, geniuses, an geeks create the igital revolution.New York: Simon & Schuster.

l Loshin, Davi (2013). Big Data Analytics: From strategic planning to enterprise integration with tools, techniques, NoSQL, an Graph. Amsteram: Morgan Kaufmann.

l O’Neil, Cathy (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality an Threatens Democracy. New York: Crown Publishers.

l Schneier, Bruce (2015). Data an Goliath: The hien battles to collect your ata an control your worl. New York, NY: W. W. Norton & Company.

l Weiner, Norbert (1948). Cybernetics: or Control an Communication in the Animal an the Machine. Cambrige, Mass.: Technology Press.