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几年前Data Science还是个小众专业，申请者很多是主申Management Information Systems、Computer Science、Statistics顺便申请一下Data Science，觉得是个比较水的新专业。到了现如今，Data Science已经成为竞争最激烈的专业之一，主要是学校选择少，申请人数多。
英国大学开设Date Science专业的学校包括：
1.格拉斯哥大学 2.伦敦大学国王学院 3.兰卡斯特大学 4.谢菲尔德大学 5.南安普顿大学 6.伦敦大学学院 7.华威大学 8.威斯敏斯特大学
首先简单回答几个扫盲问题：
1. 本科不是CS专业读Data Science是否吃力？
其实大部分读Data Science的都不是CS出身，主要来自各种理工科专业：数学、自动化、机械工程等等，因此理工科出身应该不会有太大问题；来自商科或文科背景的会比较吃力，需要弥补相关专业知识，或者申请相对偏商科的Business Analytics。
2. 数据科学人才需要还会继续增长吗？会不会是三分钟热度？ 我的不少同学和校友都在从事数据科学相关工作，根据他们的反馈，目前人才缺口还是非常大，大部分招来的人没有经过数据科学的专业训练，需要公司自主培养，时间和机会成本很高，他们非常希望能招到更多具备专业技能的对口毕业生。因此，我感觉未来几年内找工作应该不难。当然，数据科学是靠本事吃饭，要是没学明白，哪怕从哥大出来也不好找工作。
3. 数据科学跟机器学习、人工智能是什么关系？ 现在人工智能、阿法狗、机器人等概念被媒体炒的越来越火，人人自危，无人超市、无人驾驶、智能投资经理等等，感觉大家的饭碗要被抢了。那么数据科学专业会学习如何做人工智能吗？一般来说是不会的，数据科学虽然会涉及到一些机器学习、数据挖掘的算法，但主要是在应用层面，不会深入到研发新算法或开发人工智能系统的程度，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。如果是想研究机器人或者人工智能，请申请专门的机器人硕士项目或者人工智能方向比较强的计算机系。
下面谈谈如何提高自己的申请竞争力： 1. 如果你还是大一大二，再苦再累要把GPA提上去，至少3.5以上（百分制的话85分以上），GPA是很难通过其他经历弥补的。 2. 雅思7分，最少也要6.5分。3. 相关课程：统计与概率论，计算机程序设计，数据结构与算法，数据库系统如果不是本科专业内的课，可以上相关选修课.
实用技能：Python编程，SQL，R，Excel Python是最实用的，推荐两个学习资源，一是：pythonprogramming.net，另一个是小象学院的Python数据科学网课。SQL比较简单，主要用来查询数据库，可以跟Python配合使用，零基础有一周左右就能上手。R是做数据分析画图用的比较多的，时间不多的话建议还是先学Python，应用更广一些，Excel的话，学商科的可能用的多一些，有时间可以花一周把基本的建模和数据分析功能学习下，但数据量稍微大一点Excel就不好用了。 5.相关实习：数据科学是非常注重实践的专业，可以说是先有相关的工作，然后才开设了这个专业，因此就业导向很强。也就是说，与其投入时间在学校做科研或者参加相关学科竞赛，还不如直接找个数据分析的实习岗位有用。要找到实习，先得自己有点技术，至少上过Python数据分析的网课再去投简历，毕竟对于一个只工作两三个月的实习生，公司不可能花很多时间培训你，能用就用，不能用就别招过来占着工位。因此，你至少得有一项直接能用的技能，哪怕只会SQL，用的熟，也可能会有公司做项目刚好需要。 此外，提醒一点，找实习面试的时候，就跟对方说清楚之后出国需要推荐信，希望公司方面能用负责人的公司邮箱来提交，否则干了两个月人家告诉你不能用公司邮箱发推荐信，你就傻眼了。 有了以上的前期准备，申请阶段应该是有条不紊地把文书和网申搞好，数据科学专业一般没有面试，硕士也不需要套词（教授不管具体的录取），临门一脚大家不要掉链子就好。
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张媛
