【专业介绍】
定量社会科学硕士项目是一个跨学科领域，深度融合现代定量与计算方法的强大功能与社会科学的理论根基。该项目以“用数据解码社会”为核心理念，聚焦运用统计、计算及数学工具解决社会科学问题，致力于培养学生严谨的分析思维、扎实的技术能力，以及在现实社会情境中解读、交流定量研究成果的能力。
课程体系强调定量数据分析的实用方法论，课程体系通过Python/R编程、数据库管理、计量经济学及大数据挖掘技术等硬核训练构建技术纵深，同步开设政治行为量化分析、经济决策建模与社会不平等测量等专题课程，实现对社会机制的深度技术化诠释。尤为重要的是，定量社会科学不仅教授“如何”分析数据，更深入探讨“为何”分析、“何时”分析、分析的“可能性”及其“局限性”。
通过定量社会科学项目的学习，学生将深刻理解：数据驱动决策的制定过程、如何在日益数字化的社会中解读海量信息、各社会科学领域如何利用数据深化其研究、以及如何有效、清晰地进行数据沟通。跨学科的训练将使学生具备评估证据、设计研究方案并运用数据驱动方法解决复杂社会问题的综合能力。
【就业前景】
在当今数据驱动的劳动力市场，驾驭信息与掌握计算方法已成为求职者的核心竞争优势，而定量分析技能在社会科学研究与实践中的价值亦日益凸显。定量社会科学硕士毕业生凭借其扎实的跨学科训练，在该领域展现出独特优势。他们通过深入研究广泛的社会议题与学术前沿，系统性地锤炼了运用实证证据进行严谨论证、并最终得出可靠结论的能力，尤其擅长将复杂数据转化为支撑决策的关键洞见（数据驱动决策）。这使得他们相较于传统人文社科背景的竞争者，在就业市场上更具竞争力。
该项目的毕业生就业路径极为宽广，尤其适合亟需强大量化分析能力的社会领域，就业前景广阔：可在应用心理学、社会学或经济学研究机构深化专业探索；在科技公司担任用户行为或产品数据分析师；在金融机构从事风险评估、市场趋势预测或量化研究；在各级政府机构参与政策制定、效果评估与社会治理；在管理咨询公司提供基于数据的战略建议；在媒体与传播领域进行受众洞察与传播效果优化；在市场营销部门精准解析消费者行为与市场动态；或在各类评估机构主导政策、项目及社会影响力的科学测评。
总而言之，定量社会科学硕士项目所培养的，正是能够运用数据思维解决复杂社会问题的复合型人才，为毕业生在多元且高价值的社会经济部门——涵盖前沿科技、金融、公共政策、咨询与研究等——开启了充满机遇的职业通道。
【部分美国院校项目】
【芝加哥大学】
专业：Masters in Computational Social Science (MACSS)
学院：Division of the Social Sciences
项目介绍：该项目旨在将扎实的数据科学和编程基础训练与学生个性化的社会科学研究兴趣深度融合。通过开展社会科学研究实践，项目着重培养学生运用计算方法的知识、技能和专业能力，以响应数字技术日益融入社会科学研究的趋势。
课程设计灵活，能够有效适应不同学术背景的学生：计算经验较少的学生可以从基础开始逐步掌握新技能，并在其选定的社会科学领域深化专业知识；而具备丰富计算背景但社会科学研究经验有限的学生，则能够修读更高级的方法课程，学习如何将这些方法应用于社会科学领域并探索多元主题。这种将计算工具与社会科学研究经验紧密结合的特色，使该项目区别于传统的数据科学项目。
学生需在为期两年的秋季、冬季和春季学期中，每学期修读3门课程（总计不超过3门），完成共计18门课程的学习，并撰写一篇硕士论文。除了通用的核心课程（MACSS）外，项目还提供经济学专业方向。申请该方向的学生必须具备实分析、计量经济学理论以及多变量微积分、线性代数、概率论和统计学等高级课程的学习经验，并拥有扎实的微积分微观经济学和宏观经济学基础。
该项目每年招收约40至60名学生，学生群体学科背景多元，涵盖社会学、心理学、政治学、哲学、数学、物理学、计算机科学和工程学等社会科学、物理科学及自然科学领域。申请方面，需提供一篇双倍行距30页内的写作范本以展示提出和解答研究问题的能力。
时长：2年
托福要求：各项小分25分
雅思要求：各项小分7.0分
GRE要求：申请经济学方向需要提供，其他方向不要求
面试：/
成绩单认证：/
截止日期：11月6日；1月7日；5月1日
【宾夕法尼亚大学】
专业：MS in Social Policy + Data Analytics for Social Policy Certificate
学院：School of Social Policy & Practice
项目介绍：该项目致力于培养学生运用社会政策与数据分析解决经济、教育和健康领域不平等问题的能力。课程设计将数据分析内容紧密融入社会政策分析的理论、方法及具体应用领域之中。学生将学习如何利用数据，助力解决移民、儿童福利及教育等系统中存在的种族/民族、性别和阶级差异问题。
项目提供核心社会政策课程与训练，涵盖数据分析的概念基础、数据结构编程、机器学习与预测分析应用、空间分析，以及面向更广泛受众的数据采集（如网页抓取）与可视化技术。
学生将掌握SAS、R、Java、Python、GIS和ArcGIS等主流编程语言及工具，用于处理、清洗和分析与社会政策相关的数字数据。学生需完成共计12门课程，其中包括2门选修课。选修课可在社会政策学院或宾夕法尼亚大学其他12个研究生院中任意选择，使学生能够最大程度地拓宽在多个实质性政策领域的知识广度，或专注于社会政策分析领域进行深入研究。
MSSP+DA项目还为学生提供极具竞争力且前沿的数据分析政策实习机会，重点培养学生在政策分析与数据分析方面的综合能力。这种复合能力的塑造，将确保毕业生在快速发展的社会政策数据分析领域脱颖而出。实习所获学分将计入MSSP+DA毕业研讨会，学生通常在春季学期完成实习。该数据分析政策实习要求至少投入150小时。
申请者需对社会政策、社会议题及/或社会公益政策表现出浓厚兴趣，并需至少修读过一门统计分析课程和/或具备统计分析工作的实践经验。项目对编程经验不做硬性要求。
时长：3学期
托福要求：100分
雅思要求：7.5分
GRE要求：/
面试：申请时需递交Video Interview，后续可能会有额外面试
成绩单认证：需要
截止日期：12月1日；2月1日
【布朗大学】
专业：MS in Social Data Analytics
学院：Graduate School
项目介绍：该项目致力于培养学生掌握先进的数据收集与分析技术，其特色在于以空间分析和市场研究为核心，融合定量与定性方法的教学，并由国际知名的研究人员亲自授课。
同时，项目提供针对教师项目或校外机构应用型、实践型数据分析研究的个性化指导。该项目为期2个学期，需完成总计8门课程的学习。
核心课程包括2门必修的多元统计方法课程（I & II）；此外，学生需从定性分析、空间分析和人口统计分析三个专题领域中选择并完成5门高级分析选修课；并修读一门社会学课程。为增强实践经验，学生可选择在任一学期参加与课程相结合的研究实习。
实习将在教师指导下进行，地点灵活，既可在校外（营利性或非营利性机构）或校内机构，也可参与教师的研究项目。实习内容涵盖数据收集、录入、文件管理、描述性分析及高级模型评估，学生还有机会在教师指导下设计自己的研究项目。
通过这一系列严谨的课程学习和实践训练，学生将培养扎实的实用性与逻辑性技能，为未来在学术界、研究机构从事基础研究，或在政策制定、市场研究等领域开展应用型社会研究工作做好充分准备。学生将能够运用所学的新技能，有效分析社会科学领域的实际数据。
该项目特别适合处于职业生涯早期、具备基础统计学和社会科学研究背景的学生申请，要求申请者修读过一学期的入门统计学、一学期更高级的统计学（或微积分）以及一学期的研究方法课程。
时长：1年
托福要求：105分
雅思要求：8分
GRE要求：需要
面试：/
成绩单认证：需要
截止日期：2月1日
【哥伦比亚大学】
专业：MA in Quantitative Methods in the Social Sciences
学院：Graduate School of Arts and Sciences
项目介绍：该项目是一个创新、灵活且高度跨学科项目，专注于定量研究的技术和策略。它独特地融合了经济学、历史学、政治学、心理学、社会学、计算机科学和统计学七个学科的研究视角与方法。项目旨在通过严格的定量研究训练，培养学生运用定量方法解决商业、政府及非营利组织中出现的社会复杂问题的能力，同时也为有志于攻读社会科学博士学位的学生奠定坚实的学术基础。本项目特别适合具备社会科学或定量方法背景，并希望深化分析技能、拓展社会科学知识的学生。
项目共计要求完成30个学分的学习。其核心包括5门必修课程：定量理论与方法、社会科学数据分析、研究研讨会I、研究研讨会II以及硕士论文。此外，学生需完成至少2门数据分析或研究方法选修课，以及至少2门研究生水平的定量或社会科学选修课。核心课程为学生打下社会科学研究所必需的定量技能基础，而灵活的选修机制则鼓励学生进行跨学科探索。学生既可从本项目（QMSS）提供的丰富选修课中选择，也可选修哥伦比亚大学众多院系的相关课程。项目还设立了一系列强化的学科学习重点，覆盖范围广泛，从最具开放性的“灵活学习重点”（QMSS的传统方向），到数据科学、经济学和实验方法等更具体的主题学习重点。这些学习重点为学生提供了围绕特定兴趣领域进行更有条理和深度学习的结构化路径。
申请方面，申请者应具备一定的统计学或高级分析经验。录取学生来自多元学术和专业背景，涵盖经济学、金融/管理、政治学、心理学、统计学、数学以及人文社科等多个领域，其平均GRE成绩通常达到语文90%、数学92%的水平。
时长：2-3个学期
托福要求：100分
雅思要求：7.5分
GRE要求：optional
面试：/
成绩单认证：/
截止日期：1月15日
【加州大学伯克利分校】
专业：Master of Computational Social Science
学院：College of Letters & Science
项目介绍：该项目专为拥有社会科学背景的学生设计，特别鼓励本科专业为人类学、人口学、经济学、地理学、历史学、语言学、心理学、政治学、社会学等传统社会科学，或传播学、民族研究、性别与性研究、全球研究、政治经济学等跨学科社会科学项目背景的申请人申请，旨在提供前沿的计算教育。为确保所有学生具备必要的技术基础，项目要求所有学生参加暑期线上学期，强化计算机技能和应用统计学能力；如学生若能在入学前的5月份通过MaCSS统计和计算方法豁免考试，则可免除此要求。
课程设计注重实际应用，有机整合了三大核心部分：计算工具与技术、数据分析的统计方法以及社会科学理论与研究成果。这一结构旨在为学生提供严格的统计和计算方法训练，同时深化其对个人、社区及整个社会的理解，并特别强调这些知识在现实世界中的运用。学生将学习编程（如Python）、机器学习策略、计算与数据分析以及统计建模，并掌握如何设计并实施各类组织领导者所需的实际计算项目。
贯穿整个项目期间，学生将以小组形式完成一个毕业设计项目，通过分析项目合作机构提供的真实数据，将课程所学知识应用于解决当前现实问题。这一实践不仅锻炼了学生的协作与领导能力，也为他们未来的求职做好了充分准备。毕业生将具备竞争力，可胜任数据分析师、商业智能专家、产品分析专家、人力数据分析师、客户服务分析师、用户体验/用户界面研究员以及营销策略专家等多种岗位。
时长：1年
托福要求：90分
雅思要求：7.0分
GRE要求：optional
面试：申请时需递交Video
成绩单认证：/
截止日期：1月6日
【纽约大学】
专业：MS in Applied Statistics for Social Science Research
学院：Steinhardt School of Culture, Education, and Human Development
项目介绍：该项目旨在培养学生在社会、行为和健康科学领域开展并理解复杂定量研究的能力。通过系统学习，学生将掌握高级统计学和数据科学技术的原理与基础，将这些方法应用于相关领域的关键议题，并能够有效地将研究成果及其影响传达给外部受众。该项目为学生未来成为应用统计学家、数据科学家或在多个领域继续攻读博士学位做好充分准备。
项目核心课程涵盖概率论、统计推断和编程等基础知识，并着重培养学生运用回归模型、机器学习、因果推理、数据清理和数据库等关键工具的实践经验。课程的核心在于深入理解这些方法的适用性及其有效推理所依赖的假设，同时学生也有机会探索伦理、成果转化和测量等相关主题。
为满足学生不同的学术和职业兴趣，项目提供四个专业方向供选择：计算方法方向提供方法论理论、算法与设计开发及评估研究策略有效性的严格训练；社会影响数据科学方向则侧重于数据收集与使用的伦理考量、研究者与实践者的合作，以及简洁有效传达研究成果及其现实挑战；测量、方法与设计方向旨在培养学生确保数据意义、恰当收集并有效、可靠、可操作地进行分析的技能，学习内容包括调查研究方法、实验与准实验设计以及测量理论；通用应用统计学方向提供最大的灵活性，允许学生从广泛的统计学及相关领域课程中定制个性化的学习路径。
该项目专为已具备一定统计和数据分析技能的学生设计，更青睐主修或辅修过数学、统计学或计算机科学等定量学科，或已完成相关定量核心课程的学生。一般而言，申请者应熟悉非微积分类入门统计学课程所涵盖的概念。申请时需提交一篇不超过40页的写作样本，用以评估申请者的写作和分析能力。
时长：34-43学分
托福要求：100分
雅思要求：7.0分
GRE要求：optional
面试：/
成绩单认证：需要
截止日期：1月15日
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
