数据科学专业简介

　　数据科学是一门涉及到统计,数据分析及其相关方法的科学，借用数据去“理解和分析实际现象”。数据科学使用到数学、统计、信息科学和计算机科学等各个学科的技术和理论，特别是以下分支：机器学习, 分类, 聚类分析，数据挖掘，数据库和可视化。大多数院校的Data Science属于STEM学科。

　　数据科学主要研究内容有以下三类：

　　1. Predictive Analytics：分析数据来预测未来可能发生的事情。

　　2. 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。

　　3. Prescriptive Analytics：分析数据来找出最佳措施、取得最优化的结果。

　　常见的专业名称有Data Science，Data Analytics，Big Data

　　Computer Science/Statistics/Analytics (with concentration in Data Science)

　　数据科学项目设置

　　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，专门的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。

　　数据科学课程设置

　　核心课程有 (以哥伦比亚大学数据科学项目为例)：

　　统计和计算机课程

　　Introduction to Data Science

　　Computer Systems for Data Science

　　Machine Learning for Data Science

　　Algorithms for Data Science

　　Probability Theory

　　Probability Theory

　　Exploratory Data Analysis & Visualization

　　Statistical Inference & Modeling

　　选修课

　　可选范围比较广泛，包括

　　Translational Bioinformatics

　　Topics in Computer Science: Applied Machine Learning

　　Topics in Computer Science: Causal Inference for Data Science

　　Topics in Computer Science: Elements of Data Science: A First Course

　　NLP: Computational Models of Social Meaning

　　Topics in Computer Science: Projects in Data Science: A First Course

　　Topics in Information Processing: Big Data Analytics

　　数据科学硕士申请要求

　　1、 专业背景

　　常见的本科专业有 Computer Science/Technology; Engineering; Business Management; Finance; Math; Statistics, etc.

　　各大学对申请学生有较为明确而统一的要求，数学背景包括微积分、线性代数、概率论、统计学、数学建模等等;计算机背景包括计算机导论、SQL、Database和编程等。

　　大多数项目倾向录取数学、统计等计量学科背景的学生，同时希望申请人有软件编程基础、会写程序分析数据。仅仅上过高数、线性代数和概率统计这三门基础课是不够的。如果没有非常强的数理基础，建议申请BA等要求没有这么强的专业。

　　除此之外，希望申请人有比较强的解决问题和交流沟通能力。如果有工作经验，申请时候会是加分项。文书中注意结合工作体现对这个专业的理解和看法。如果没有工作经验，建议文书中设计相关内容强调背景和能力可以胜任这个专业。

　　2、先修课要求

　　以Harvard的Master of Science in Data Science为例：

　　Prerequisites we expect from applicants include knowledge of calculus and linear algebra, familiarity with probability and statistical inference, fluency in at least one programming language such as python or R, and an understanding of basic computer science concepts.

　　Columbia的 Data Science要求：

　　Prior quantitative coursework (calculus, linear algebra, etc.)

　　Prior introductory computer programming coursework (Python, Java, R, C++, etc.)

　　美国大多数院校的数据科学硕士要求：

　　1、修过计算机基础

　　2、数学基础(比如微积分、线性代数)

　　3、熟悉概率论、或者统计

　　4、如果没有这些先修课程甚至会开始预科夏季课程给学生，不计入学分当中，比如布朗大学。

　　如果有转专业的同学可以尽可能的修习以上课程，提升自己的竞争力，通过二学位、辅修学位、暑期课程、网课等方式多修课程。或者多参与实践实习科研也对申请数据科学有很大帮助.

　　3、科研实习建议

　　建议科研类型：

　　l 计算机数据挖掘、深度学习、人工智能机器学习、数据分析等专业方向为主。

　　l 可选择远程和实地这两种，以个人时间为主，平时可以参加远程，假期可参与实地。

　　l 新东方科研项目，CMU、哈佛、伯克利的项目，可一对一、一对三。背景提升产品

　　建议实习岗位：

　　l 互联网公司、电商公司、金融公司、银行、证券公司等

  编辑：翁晓兰