什么是数据科学?

什么是数据科学？

数据科学就是挖掘、分析数据，并获取数据中潜在信息，主要学习数学、统计以及一些算法和数据结构之类的计算机课程，是一门交叉的学科。主要通过利用预测因果分析、规范性分析和机器学习，来用于决策和预测。

比如说，如果从事信用贷款，那么客户是否能按时支付未来的信用贷款，就是你需要考虑的问题。在这里，你可以构建一个模型，该模型可以对客户的付款历史进行预测分析，以预测未来的付款是否准时。而这就是预测因果分析（preictive causal analytics），即通过对历史数据进行建模，对未知情况和状况进行准确的预测。

又比如说，谷歌的自动驾驶汽车。车辆收集的数据可以用来训练自动驾驶汽车。你可以对这些数据运行算法，使它变得智能。这将使你的汽车作出决定，如何时转弯，走哪条路，何时减速或加速。这就是规范性分析﹙prescriptive analytics﹚，即通过模拟和优化等找出最佳商业决策。

面对这么一个就业面积广又高薪的专业。今天就来为想去美国读数据科学专业的同学来推荐一波学校（主要是本科项目），有的是仅提供辅修，有的是certificate program，有的是 concentration项目，有的是 ata science方向。

哈佛大学（egree track within statistics major）

2019本科录取率：4.5%
sat 中位分数：1460-1580
act 中位分数：33-35

哈佛大学共有50个本科专业，开设近3,900门本科课程。专业属于跨学科的交叉性专业。而数据科学项目，它是哈佛大学统计学本科学位里的其中一个方向。

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