数据科学是一门交叉学科，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，同时也涉及到很多的领域包括人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。
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，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。
数据科学与商业分析的区别
作为同样都是以分析为主，以数据为载体，且技术性、实用性较强的超热门专业，DS与BA自然会被很多申请者拿来做对比，因此蒙圈儿还是很有必要给大家普及下两个专业的区别。
学科内容设置及申请背景
DS = 30% Statistics + 50% CS + 20% Application
对申请人背景要求较高，适合于理工科背景的同学申请，有一定编程基础的同学也可以申请，量化背景较强的商科专业，比如金工、BA，同样也适合于申请DS专业。
BA = 40% Statistics + 30% CS + 30% Business
对于申请人的背景要求没有过多限制，文科、商科、理工科背景的同学都可以申请。
课程设置
DS：注重于数学、统计学以及计算机科学的融合，更侧重于培养学生利用计算机进行数据的解读分析，基础课程包含：统计理论、线性代数、分析算法、数据库系统等。拓展课程包含：信息科学、人工智能、机器学习等。
BA：课程设置包含了统计学、计算机以及商业三门学科的融合，基础课程包含：统计学、数据分析、数据可视化、商业决策等。拓展课程包含：数据库、数据挖掘等。
就业方向
DS：就业面非常广，最常见的三类职业方向为：机器学习、数据分析和数据科学家。主要的工作内容包含数据模型的建立、数据架构、数据监管与存储等，目的是为了将数据整理好，使其存储成本最小化，查询的效率更高。
从就业数据来看，DS在美国更容易找到工作，并且项目一般设在工程学院下，属于STEM项目，在OPT期限长度和工作签证方面都受到政府的青睐，加上偏技术的工作对语言交流的要求也不是很高。
BA：就业方向主要在投行、四大、咨询、科技公司等，在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析，并通过数据对相应行业进行调研，就业前景也非常广阔。
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