申请指南|美国数据科学专业解析

　　一、专业介绍

　　数据科学专业涉及统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。

　　大数据时代的到来，为各个科学领域带来了新的改革。

　　大家概念中的“数据分析”或者“数据科学”，通常指的就是定量地定义问题，并基于历史观测数据(而不是实验数据)和定量方法解决问题，让数据自己讲故事而不是通过经验或者通过实验讲故事。

　　并且，随着大数据无限膨胀，人们越来越认识到如何处理大数据将成为一门非常有用且高深的学问，于是它渐渐从Business School 和 CS 大院中剥离出来。

　　数据科学专业基本上由计算机科学，数学统计和商业领域知识三个部分课程组成。

　　这个专业应用的领域非常广阔，科技行业，传媒行业， 以及体育行业都有很大的需求。下图就很好的展现出了数据科学的综合性以及实用性。

　　二、专业背景要求

　　1、数学

　　Data Science 无法避免的就是算法，而算法的基础就是数学。

　　因而数学系的同学如果申请 Data Science 的话是非常有竞争力的，虽然你可能没有计算机基础，但是你的逻辑思维直接导致了你有很好的处理大数据的能力。

　　2、计算机相关专业

　　计算机在 Data Science 方向自然是最具竞争力的。但是，这个专业除了巩固自身的编程能力，更偏重了解更多的处理数据的方法。

　　因此，学计算机的同学们，建议在数学方向有一定的基础，不然学的时候会很费脑。

　　3、经济学相关专业

　　在大数据环境下，你有经济学基础，那么恭喜你，你一定比其他专业的同学们更懂得什么数据才是有利于预估经济发展行情的。

　　因而，如果你有很好的逻辑能力的话，你完全可以学习一些基础的计算机知识和编程，这不但是适应社会发展的知识，也是能让你在今后就业方面如鱼得水的专业。

　　三、就业前景

　　关于数据科学项目的就业前景，全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具了一份详细的分析报告，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000!

　　其中对大数据处理需求最旺盛的行业包括：制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术。事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。

　　DATA就业方向非常广，数据支持类行业：比如去一些公司的数据分析、决策分析。依据这些分析做一些解决方法，公司的话比如说IBM、互联网行业。

　　做数据挖掘，客户数据分析，市场数据分析，如 Amazon，Facebook这些公司。

　　像咨询，银行&投资行业就是去做行业分析，企业战略分析，决策分析，公司的话如 McKinsey&Company。

　　在医药行业，主要是是去做生物统计分析，制药研究，生物科技，公司如Ellis Medicine。

　　政府部门做人口社会保险数据统计，经济数据分析，决策，公司如DRC。

　　保险行业做产品设计，产品分析，公司如Prudential。

　　游戏娱乐部门做产品分析，游戏设计，数值策划，公司如Blizzard 。

　　物流相关行业做运筹分析，物流分析，公司如UPS。

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