數(shù)據(jù)科學專業(yè)是當今最受學生歡迎的熱門專業(yè)， 尤其是在美國。在互聯(lián)網(wǎng)科技高速發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)正式來臨，分析大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)更好的進行產品制定與推廣規(guī)劃，從而很大程度幫助企業(yè)盈利，所以各大公司對于數(shù)據(jù)科學專業(yè)人才可謂是求賢若渴。而說到這一行業(yè)的領軍國家，美國自然成了很多同學的求學之地。

　　數(shù)據(jù)科學顧名思義，是指和數(shù)據(jù)相關的科學研究。具體點說的話，數(shù)據(jù)科學是指通過挖掘數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)從而得到有用信息的技術和研究。隨著科技的發(fā)展，每天每時每刻都有大量數(shù)據(jù)被產生和存儲下來。如何才能把這些數(shù)據(jù)變成有用的信息價值被人類所利用，這就需要通過一系列的收集、統(tǒng)計、整理、分析、挖掘等方法和技術來實現(xiàn)整個過程。數(shù)據(jù)科學的作用就體現(xiàn)于此。

　　數(shù)據(jù)科學是一門交叉的學科，涉及到很多的領域包括統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機、人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化技術等多學科的知識。大數(shù)據(jù)時代的到來，為各個科學領域帶來了新的改革。

　　這里很多同學會問，之前談到的BA(Business Analytics)商業(yè)分析不就已經(jīng)是利用數(shù)據(jù)分析來進行商業(yè)決策的科學了嗎它們二者不一樣嗎又有什么區(qū)別呢

　　其實二者性質上其實相差不大，數(shù)據(jù)科學是商業(yè)分析的整合，所以數(shù)據(jù)科學家做的部分不僅僅只有商業(yè)分析。如果說區(qū)別的話，你可以認為數(shù)據(jù)科學家是商業(yè)分析的plus版本。

　　專業(yè)課程

　　數(shù)據(jù)科學的學習主要分為下面三個模塊：數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化。很容易看出來，這些相關的知識和CS，統(tǒng)計學，數(shù)學都有密切聯(lián)系。因為數(shù)據(jù)科學屬于交叉類學科，所以學習數(shù)據(jù)科學就要學習很多其他方向的課程。

　　數(shù)學統(tǒng)計課程

　　數(shù)學和統(tǒng)計是必要的基礎，課程包括概率理論、算法、統(tǒng)計干涉和模型、科學計算、隨機過程、計算建模等。

　　計算機類課程

　　主要是學習如何用數(shù)據(jù)建立計算機模型，包括計算機系統(tǒng)、機器學習、數(shù)據(jù)分析和可視化。

　　其他方向課程

　　因為數(shù)據(jù)科學可用于各個行業(yè)，因此方向類課程也是每個學校的特色，據(jù)立思辰留學360介紹，例如哥倫比亞大學的MSDS有開金融量化大數(shù)據(jù)分析、可持續(xù)發(fā)展智慧城市大數(shù)據(jù)分析、生物信息大數(shù)據(jù);斯坦福大學開設數(shù)據(jù)驅動醫(yī)療課程，視覺識別神經(jīng)網(wǎng)絡、地理統(tǒng)計信息等。

　　當然，如果說要想申請DS方向的美國研究生，先修課是每個申請者必須要經(jīng)歷的，一般美國學校要求的DS方向先修課包括：數(shù)學中的微積分，線性代數(shù)，概率論，統(tǒng)計學，數(shù)學建模等;計算機背景知識(計算機導論， SQL， Database， Programming);除此以外，美國學校還希望申請者可以具備一定解決問題和與人溝通的能力。

　　全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)就出具過一份詳細的分析報告。報告中預測大數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)工作者的崗位需求將會激增，其中大數(shù)據(jù)科學家的缺口在14萬到19萬之間，對于懂得如何利用大數(shù)據(jù)做決策的分析師和經(jīng)理的崗位缺口則將會達到15萬。

　　對大數(shù)據(jù)處理需求最旺盛的行業(yè)包括：計算機軟件、互聯(lián)網(wǎng)、科研、IT技術服務、生物技術、制藥業(yè)等。事實上，大數(shù)據(jù)工作者可以施展拳腳的領域還不僅如此，從國防部、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司到金融機構，到處需要大數(shù)據(jù)項目來做創(chuàng)新驅動。

　　同樣，數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的崗位報酬也非常豐厚。在硅谷，入門級的數(shù)據(jù)科學家的收入已經(jīng)是6位數(shù)了(單位是美元

　　數(shù)據(jù)科學的三類職業(yè)方向：機器學習、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學家

　　1. 機器學習工程師 Machine Learning Engineer

　　機器學習工程師代表了技術含量較高的方向，工作內容主要是開發(fā)機器學習系統(tǒng)和用這些系統(tǒng)解決實際問題。一般需要ship production code，做出來的是數(shù)據(jù)產品。

　　2. 數(shù)據(jù)分析員 Data Analyst

　　工作內容俗稱analytics，從數(shù)據(jù)中提取insight，估計投資回報比，為產品方向提建議，所用工具一般較基礎，比如寫SQL語言、用R/Python做簡單的分析、用Tableau/Excel作圖比較常見。

　　3. 數(shù)據(jù)科學家 Data Scientist

　　此類職位工作內容以高級建模為主，會針對復雜的問題來設計技術方案，比如Uber叫車的ETA、各種定價系統(tǒng)、Airbnb和金融行業(yè)的Fraud Detection等這樣供需雙方Marketplace市場規(guī)模的實驗。這些例子，聽上去就不是寫SQL能解決的，也不是會寫代碼就能做出來的，都需要比較深層次的知識。

　　紐約大學

　　紐約大學(New York University)簡稱“NYU”，是一所位于紐約的世界著名私立綜合性研究型大學。紐約大學由18個學院和研究所組成，已經(jīng)成為全美國境內規(guī)模非常大的私立非營利高等教育機構之一，同時也是美國僅此一座位于紐約心臟地帶的私立名校。

　　數(shù)據(jù)科學碩士MS in Data Science屬于數(shù)據(jù)科學中心Center for Data Science，學制為2年。申請人數(shù)最多，競爭激烈。學校培養(yǎng)方向主要有深度學習、自然語言處理和數(shù)據(jù)庫。

　　羅切斯特大學

　　羅切斯特大學(University of Rochester，U of R)是一所美國著名的私立研究型大學，“新常春藤”聯(lián)盟之一，北美大學協(xié)會(AAU)成員、世界大學聯(lián)盟成員。

　　羅切斯特大學商業(yè)和科學碩士-發(fā)現(xiàn)信息學和數(shù)據(jù)科學 MBS-Discovery Informatics and Data Sciences學制為1.5-2年，綜合了數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計、機器學習與計算等諸多領域的內容，培養(yǎng)學生成為各行各業(yè)的預測建模專家、數(shù)據(jù)挖掘工程師、分析師等。據(jù)立思辰留學360介紹，核心課程包括8門分析類課程和6門商學院課程，大致如下兩類：統(tǒng)計學、分析學與數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)與編程等。

　　羅切斯特大學要求申請者本科畢業(yè)，擁有科學、工程學、數(shù)學或商學等專業(yè)背景，但沒有統(tǒng)計學或數(shù)據(jù)分析等先修課程要求。

　　哥倫比亞大學

　　哥倫比亞大學有一個世界頂尖的大數(shù)據(jù)科學與工程研究室(Institute for Data Sciences and Engineering)，學生在此參與實驗與科研項目。下設的數(shù)據(jù)科學碩士(MS in Data Science)學制兩年。

　　哥大的申請條件是申請人需要有理工科的背景，托福要求不得低于99，雅思不得低于6.5。GRE要求310，其中數(shù)學要求159+。

　　康奈爾大學

　　康奈爾大學的運籌學與信息工程學院下設運籌與信息工程碩士(M.Eng. in Operations Research and Information Engineering)，學制1-1.5年。要求要完成一個課程設計。該項目需要申請者在本科階段修過案例分析，運籌學或統(tǒng)計學等課程。

　　康奈爾大學數(shù)據(jù)科學專業(yè)對申請者托福成績有單項的要求，寫作20，聽力15，閱讀20，口語22，在托�？偡稚弦�求100。