数据科学的时代已来临！

2023年7月，芝加哥大学物理科学部的分析项目，正式更名为MS in Applied Data Science；西北大学工学院的分析项目，从2023年9月起也正式启用新名字MS in Machine Learning and Data Science。这两个学校都正式明确其分析项目是“数据科学”专业。

01.什么是数据科学？

数据科学（Data Science）是近几年被独立分割出的新兴专业，是一门交叉学科，涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。

早前，Data Science一直被默默无闻地嵌入BI (Business Intelligence)或 Business Analytics、Computer Science。但是随着大数据无限膨胀，人们越来越认识到如何处理大数据将成为一门非常有用且高深的学问，于是它渐渐从Business School 或CS 大院中剥离出来。

大数据时代的到来，为各个科学领域带来了新的改革，数据科学也渐渐成为出国留学申请最为火热的专业之一。数据分析师的职责，就是从大数据库中提取信息，通过数据挖掘和数据存储为人力资源、市场营销、客户服务和运营等多个业务领域的决策提供信息。而其交叉学科的性质和未来广阔的不同专业的就业面，使得众多学科背景的人群都可以参加学习这个专业。

02.涉及的专业背景

●数学相关专业

Data Science无法避免的就是算法，而算法的基础就是数学。因而数学系的学生申请Data Science是非常有竞争力的，虽然数学专业的学生可能没有很强的计算机基础，但是其逻辑思维能力说明其将有很好的处理大数据的能力。

●计算机相关专业

计算机专业在申请Data Science 方向自然是**竞争力的。这个专业除了巩固自身的编程能力，更要着重了解更多的处理数据的方法。因此，学计算机的学生，建议在数学方向要有一定的基础。如果申请的方向与经济有关，则还能通过该项目学习到基础的经济发展知识。

●经济学相关专业

在大数据环境下，申请人如果有经济学基础，那么一定比其他专业的学生更懂得什么数据才是有利于预估经济发展行情的。因此如果有很好的经济学基础和逻辑思维的能力，申请人完全可以再学习一些基础的计算机知识和编程，不仅有助于适应社会发展，也能让学生在今后就业方面如鱼得水。

03.就业前景

目前，不止像Facebook这样的科技公司需要Data人才，越来越多的投行和咨询公司对Data人才的需求也日渐增长。

数据科学的三类职业方向：机器学习、数据分析和数据科学家。

●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 production code，做出来的是数据产品。

●数据分析员 Data Analyst

工作内容俗称analytics (product analytics or business analytics)，从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提供建议。Data Analyst的基本工资中值为58777美元。能够影响薪资的技能包括：数据分析、Microsoft Excel、SQL、数据库管理与报告、Microsoft Office、数据挖掘/数据仓库、统计分析、数据建模、数据录入、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Microsoft Word、R、Tableau Software、SAS。

●数据科学家 Data Scientist

IT数据科学家工作内容以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案。它的任务是为建模、数据挖掘和生产目的设计和构建新的数据集流程。确定改进数据和搜索质量以及预测能力的新方法。执行和解释关于新数据源或现有数据源的新用途的数据研究和产品实验。开发原型、概念证明、算法、预测模型和分析。

营销数据科学家负责构建和调整转换算法和数据挖掘策略，以利用消费者数据，通过数据来给出营销方面的战略建议，以确保在线营销策略与公司更广泛的营销计划相结合，并使用比如Adobe Analytics /Google Analytics这类分析工具，及时向公司管理层和客户提供综合报告。

04.数据科学课程内容

数据科学项目里会学到哪些课程呢？我们以哥伦比亚大学DSI数据科学项目为例来看一下。

哥大数据科学项目是由研究生文理学院Graduate School of Arts and Sciences和傅氏基金工程和应用科学学院Fu Foundation School of Engineering and Applied Science联合授课，是世界上评价最高、****的高级数据科学项目之一。

最后一个学期的capstone项目是哥大数据科学硕士项目中最受赞誉的构成部分之一，作为学生在哥大数据科学项目学习的最后一步。capstone项目是由教员提供支持的。每个DSI的教员提出一个研究项目，并对该项目的学生团队提供建议。

Core Courses主要是CS课程、统计课程以及capstone项目。同时，学生需要完成至少9个学分的选修课程。除了DSI选修课程外，学校还鼓励学生积极选修哥大提供的其他课程，充分利用充分各学科的专业知识。

哥大数据科学项目招生量还是比较可观的，每年录取200人左右。录取对陆本学生较为友好。重视学生的理工背景。有两个轮次的截止，建议一定要早申请~

Priority Deadline: January 15

Final Deadline: February 15

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