热门专业-数据科学专业解析

专业介绍

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。

各大高校的数据科学项目也都立志于培养可以独立分析问题，独立收集数据，处理数据，数据管理，以及数据分析，解决问题的全能型人才。

美国本科的数据科学专业基本上是近两年新开设的学位。数据科学是一个交叉性极强的学科，对于数理统计，计算机，经济学都有一定的要求。因此大部分本科项目一半的课程重心放在计算机，数学等基础培训上，之后再进行专业核心课程的培训。并且本科生可以根据自己的兴趣爱好，选择商科，计算机科学，数学和电子工程方面的选修课程。

以约翰霍普金斯大学为例，了解一下数据科学硕士都学什么：

5门核心课程：
① Introuction to Data Science 数据科学简介
② Statistics – Introuction to Statistics, Bayesian Statistics, Statistical Theory I, Statistical Theory II 统计学介绍（贝叶斯统计学，统计学理论1, 统计学理论2）
③ Machine Learning 机器学习
④ Optimization – Nonlinear Optimization I, Nonlinear Optimization II, Convex Optimization
⑤ Computing – Data Processing, Parallel Programming
和专业方向相关的课程选择3门：
① Computational Meicine药学计算 ② Computational Machine Learning计算机器学习
③ Computer Vision计算机视觉 ④ Computational Finance计算金融
⑤ Mathematics of Data Science数据科学
⑥ Language an Speech语言和言语
⑦ Statistical Theory统计学理论
一门选修课：

Capstone Experience - 1 course/final project：

申请要求

一般是申请研究生需要相应的本科课程背景。
不论是陆本还是美本，在本科阶段就开设ata science这个专业的学校并不多，所以大家不要一看自己专业名字和数学科学不搭边，就觉得是转专业申请，首先本科是计算机科学的同学是最符合申请条件的，因为大多数数据工具都是通过编程和数据库的相关手段进行的，同时学过统计微积分高级语言。

以约翰霍普金斯大学为例，数据科学硕士录取要求：

本科背景：工程、数学，理科学士学位会比较理想。
申请先修要求：
① Calculus, through multivariable calculus微积分、多变量微积分
② Linear algebra线性代数
③ Differential equations偏微方程
④ Probability an statistics概率论与统计学
⑤ Computer programming (e.g., in C++)编程
⑥ At least two proof-writing courses写作课程
申请要求：
① 申请费75美金
② 个人陈述
③ GRE（不接受GMAT），TOEFL 100+,IELTS 7.O
④ 建议考GRE subject Mathematics（如果本专业是相关的，就不用考）
⑤ 三封推荐信
⑥ 非官方成绩单（录取之后才需要邮寄成绩单）（不是在美国读的本科，强烈建议做成绩单认证）

如果背景不够，又想申请数据科学，如何加强背景？
1）科研
2）竞赛（Kaggle、阿里的天池，SODA,WID, 数据嗨客等）
3）实习

就业方向

数据科学的三大类职业方向：机器学习、数据分析和数据科学家。
（1）机器学习工程师machine learning engineer
代表了技术含量较高的方向，工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题，一般需要ship prouction coe, 做出来的是数据产品。
（2）数据分析员 Data Analyst
工作内容俗称analytics(prouct analytics or business analytics)，从数据中提取insight，估计投资回报比, 为产品方向提建议,所用工具一般较基础，比如写SQL query取数据用、用R/Python做简单的分析、用Tableau、Excel作图比较常见，能自己开发Dashboar, 算是analyst里面技术强的。工作需要产生各种形式的报告，在统计层次上，懂基本t-test和线性回归即可。
（3）数据科学家 Data Scientist
很多人说，我想做数据科学家，我想做机器学习，而这类职位就是大家想象的那样，此类职位工作内容一高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Frau Detection、Amazon物流管理、FB/Linkein的社交网络或者ebay/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子。听上去不是写SQL能解决的，也不是写代码能做出来的，都需要比较深的领域知识。

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