目前为止关于数据新闻并没有一个大家公认的明确清晰的定义，所以我们暂且先使用《数据新闻手册》中的说法，该教材将数据新闻描述为“用数据处理新闻”，并认为“数据新闻能让记者通过数据和信息图表来报道一个复杂的事件的过程。”
说白了，就是通过数据的分析处理将上万字的新闻材料以可视化的形式清晰地呈现在大家面前。
大家可以看看下面的两张数据新闻报道的截图，直观感受一下。
数据新闻专业主要学习的就是如何在新闻学中运用编程语言以及数据分析的工具。课程涵盖数据获取、数据处理分析、数据可视化报道等，另外，学生还会学习新闻工作者的基础技能。
在去年，谷歌新闻实验室（Google News Lab）联合 PolicyViz 推出了《2017 年数据新闻报告》（Data Journalism in 2017），报告中指出，数据技能正在成为必备技能，4/5 以上的受访对象都认为，所有记者都应该能流畅地对数据进行报道写作。数据带来的好处是显而易见的：数据可视化等方式简化了新闻，降低了阅读的复杂性；数据使得我们的描述变得更加可靠；数据新闻和可视化的发展也提升了媒体的收入潜力。
所以之后想要在新闻领域有所建树的同学不妨了解一下数据新闻专业方向，在目前国内新闻教学还以传统新闻为主的情况下，率先掌握数据新闻的报道技能无疑是一个巨大的加分项。
下面小编就来给大家理两个开设相关硕士专业的美国院校。
哥伦比亚大学
新闻与计算机科学双硕士学位项目（Dual M.S. in Journalism and Computer Science）是哥伦比亚大学一个较为成熟的数据新闻教学项目。该项目由哥伦比亚大学的新闻学院和工程学院（Engineering schools）联合创办，课程由两个学院共同设定，为期四个学期。
在哥大新闻学院下面有两个独立的研究中心，一个是 Tow Center for Digital Journalism，在 2010 年成立，是数字媒体新闻的科研中心；其中，这个机构开设了一个 The Lede Program for Data Journalism, 提供更多的 coding 和数据分析的训练，这不仅仅针对于新闻工作者，也适用于政策制定者、研究人员等等。
这是一个针对本科生到研究生的衔接项目，并不强调学术外经历。只要你对人文理工交叉领域感兴趣，可以作为竞争力提升的一个途径，专业背景并非受限于新闻或者编程。
根据官方网站信息显示，哥伦比亚大学将在 2018 年夏季学期开设独立的数据新闻硕士专业。新的专业的课程设置不再只是涉及数据新闻基础，而是涵盖了数据、计算机及其他创新性的高级课程。这也意味着哥大的数据新闻教学实践将更加深入且专业化。
雪城大学
和哥伦比亚大学的新闻与计算机科学双硕士学位项目一样，雪城大学的计算新闻学硕士学位（Computational Journalism Master’s Program）也涉及到跨学科教学。
该项目由雪城大学的纽豪斯公共传播学院（Newhouse School）和工程与计算机科学学院（Syracuse University College of Engineering and Computer Science）联合办学。
不同的是，雪城大学这个项目依据申请学生不同的本科专业背景，提供了两套不同的课程体系。
计算语言
计算语言学硕士（MS in Computational Linguistics），也可以叫自然语言处理,是语言学和计算机交叉的跨学科专业。课程是由语言学系、计算机系和统计系等相关科系的课程共同组成的。有一些学校的 Computational Linguistics 是在语言学系下面的，但有些学校是在计算机系下面的。
棕榈计算语言学的专业导师告诉小编，Computational Linguistics 专业出来的学生目前是非常抢手的，同学毕业后都去了比如亚马逊、微软、Google、Facebook、Apple 等相关的企业，做自然语言处理、Software Engineer 相关的工作。
有一些人计算机技术比较好，了解机器学习，可以做 Data Scientist、Machine Learning Scientist；计算机基础不太好的人，也能找到比较基础的计算机和语言学交叉领域的工作，比如 Language Engineer。
专业导师本身是对外汉语专业，后来跨专业申请了计算语言学，目前他工作下来的感受就是：把文科和计算机结合可以做的事情非常多，跨专业背景的人也是很多公司最需要招收的人才。
那么下面小编就来给大家梳理两个计算语言学的学校。
布兰迪斯大学
布兰迪斯大学的计算语言学硕士（ MA in Computational Linguistics）为期 2 年（研二可参加实习），要求申请者本科毕业，不限专业背景，但适合拥有语言学、计算机科学、语言学习或与之相关专业背景的人士申请，如申请者未有上述背景，可能会被要求在入学前补修语言学或计算机科学的必修课程。
本科未设定有最低 GPA 要求，要求递交 GRE 成绩，但未设定有最低分数要求。
该项目为学生继续攻读计算或理论语言学 PhD 项目奠定了坚实的知识基础，主要在以下领域：语言识别、自动文本分析、信息检索、机器翻译、网络搜索、大数据。
学生可有机会获得 Merit－based 奖学金，还有机会获得 TA 或 RA 的时薪工作
华盛顿大学
华盛顿大学的计算语言学是在语言学下的专业，为期 12 个月。该专业要求申请者拥有语言学和计算机科学相关专业背景，熟练掌握计算机编程、C＋＋ 语言，并有一定的语言学基础，熟练掌握概率论和统计学课程。该项目分带毕业论文和 6－10 周实习两种模式。
目前有三名专职负责该项目的教授，另外还有一些其他院系的教授参与进来授课。这三位教授的功底都很强，在业界也比较出名，他们做的分支正好是不同的方向，所以三位教授基本上是涵盖了这个领域所涉及全部的知识。一位是 Stanford 的博士，另一位是 MIT 的博士。第三位是一名华人教授 Xia Fei，他论文产量相对比较多，主要研究的是 Statistical Modelling，Biochemical Informatics，Machine Translation。
毕业生可以走上以下的工作岗位：
商业分析（BA）
商业分析也就是我们常说的 BA 专业，相信大家都不陌生了，作为一个结合了数学、计算机、商业管理等知识的交叉学科，BA 无疑是时下最火的一个专业之一。
从其就业前景上来看，据麦肯锡报告显示，至 2018 年，美国将面临 200000 个数据分析人才的空缺，不管是金融咨询业，还是快消零售业，都缺少 BA 专业的人才。同时据美国劳工部统计数据显示，2016 年 BA 专业的岗位平均薪酬约为 81330 美元，简直就是高需求+高薪酬的代表专业了。
作为文科生如果想跨专业申请 BA 不是完全没有可能，就算你直到现在一门数学课都没有学过，你也有非常多的途径去补救，比如今年的好多文科棕榈宝宝们，就从语言学、社科类等专业成功申请到 BA 专业。
申请 BA 的理想状态需要会编程、会数据处理软件如 SAS，Python 以及一些语言，比如 R 语言。同时，很多的 BA 项目对申请者都表现出很强的包容性。即便没有编程、数据处理软件的相关知识，但是能够让学校看到你的学习能力也是可以的。
有些学校项目对背景要求比较严格（如 UT Austin），推荐网站 Coursera，可以修 BA 的相关课程来提升自己的背景。
那么下面小编就来给大家梳理两个 BA 专业的牛校。
南加州大学
南加大的 BA 硕士 2014 年才开设，虽然较为年轻但却已经在 2016 TFE 美国商业分析硕士排名中已位列第一了。学制三学期共 18 个月，学费 53340 美金，秋季入学，设在商学院下面，属于 STEM，有 29 个月的 OPT。
申请者最好有一定的工作经验，但不强制要求。南加州大学因为地处洛杉矶，地理位置非常优越，再加上综排专排都非常不错，吸引了大批中国学生申请，竞争很激烈。每年招收 24 个学生左右，想入读该校的 BA 项目，建议早点准备。
申请者的 GPA 至少达到 3.5 以上。托福要求至少 100 分以上，单项不能低于 20，GMAT 和 GRE 成绩都可以接受，分数线控制在 700+。
另外最好利用大一大二大三寒暑假以及大四参加专业相关实习，积累一定的工作经验，虽然学校明确说了不强制要求有工作经验，但如果没有的话，就是申请者的一个短处。
伦斯勒理工学院
伦斯勒理工学院是美国第一所理工学院，作为理工强校，BA 专业也是一流。其 BA 专业设在商学院下，9 个月的项目，秋季入学。不要求学生有工作经验，应届本科毕业生可直接申请，大约录取 10 个中国人。
提供 Merit-based 奖学金（Scholarship），该奖学金无需申请，自动随 Offer 发放。申请截止日期 4 月15日。 更喜欢 GMAT 成绩，托福口语要求 22 分以上，雅思口语要求 6.5 分以上。
好啦，那今天关于文科生可以申请的跟大数据、计算机相关的专业就先罗列到这里，相信大家也看到了，只要前期准备做得好，文科生申请上这些专业也是完全没有问题的！