美国大学数据科学专业详情解读

　　一、美国大学数据科学专业简介

　　从广义上来说，数据科学顾名思义：和数据相关的科学研究都是数据科学。

　　具体点说的话，数据科学是指通过挖掘数据，处理数据，分析数据从而得到有用信息的技术和研究。通过数据的表象，挖掘用户的深层次需求，从而准确地进行商业决策，实现盈利。

　　进入大数据时代，数据科学(data science)不管是在申请领域还是工作领域都是很火的专业，其主要基于Python为编程语言，研究、分析数据，并把数据作为重要的决策参考依据，涉及Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Data Visualization, Big Data Analytics等方向。

　　二、美国大学数据科学专业研究方向

　　数据科学的学习主要分为下面三个模块：数据处理、数据模型、数据可视化，专业方向和统计、计算机科学以及数学有着密切关系。

　　目前，DS专业主要以master项目为主，开设的PhD项目极少。DS本身比较就业导向，因此有志于走学术科研道路、明确将来要读PhD的同学，建议还是选统计、数学等方向深造。

　　美国院校的DS专业一般分支方向有：

　　数据科学

　　数据科学大数据

　　数据科学数学与数据

　　数据科学自然语言处理

　　数据科学物理

　　数据科学生物

　　数据科学-生物信息

　　想成为一个合格的DS方向人才，除了要知道怎么获取数据、数据维护、数据处理和分析之外，还需要懂得如何将数据中获取的价值传递给他人。

　　三、美国大学数据科学专业核心课程

　　数据科学一般会配置三至五门核心课程，覆盖编程语言、概率论与统计、数理统计、大数据分析、机械学习、数据挖掘等学科。

　　选修课的方向相当多，学生可以根据个人兴趣进行选择。

　　四、美国大学数据科学专业就业前景

　　按照近三年毕业生的数据来看，该专业的就业率达到了100%，可以说是供不应求的专业，“数据分析师”是美国成长第二快的职业。

　　简单来说，大数据时代的到来，标志着人类进入商务智能化时代。其特点是就业面广，行行需要，薪金高，职业稳定，并且可以在家里办公。

　　随着大数据在中国国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。

　　专业数据人才大体上可以分为四类——数据科学家、数据工程师、数据分析师和数据产品经理。

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