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数据科学 (Data Science) 是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从数据中提取信息进而形成“知识”。数据科学集成了多种领域的不同元素，包括信号处理，数学，概率模型技术和理论，机器学习，计算机编程，统计学数据工程，模式识别和学习，可视化，不确定性建模，数据仓库，以及从数据中析取规律和产品的高性能计算。
数据科学主要是学习一些成熟的数据分析方法和工具，学习跟数据分析相关的编程技术，在工作中帮企业分析商业数据、市场数据、运营数据，或者帮金融机构分析金融数据，做投资决策等。
数据科学的主要研究内容分以下三类：1.描述性分析 (Descriptive Analytics) : 分析数据找出过去事件的特征和正在发生事件的趋势。
2.预测性分析 (Predictive Analytics)：分析数据来预测未来可能发生的事情。
3.决策建议性分析 (Prescriptive Analytics)分析数据来找出最佳措施、取得最优化的结果。
数据科学项目主要是面向职业培训、侧重工业界需求，所以设置博士学位的学校比较少。为了符合工业界需求，数据科学项目课程都很实际，侧重培养学生分析数据、解决问题的实际动手能力，课程一般不涉及理论知识
如果要读博士，申请统计和生物统计专业最对口，其次是计算机或者电子工程里做机器学习、数据挖掘这些相关方向的。另外，数学IEOR、经济等专业也有少数博士生做的方向可以转到数据科学上，比如做优化。
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郝飞达
