01什么是数据科学？
数据科学是使用现代工具和技术处理大量数据的研究领域，以寻找未见的模式 ，得出有意义的信息，并用于做出商业决策。
数据科学专业是一门新兴的 交叉学科 ，它基于计算、统计、数学、心理学和工程等领域，专注于富含数据的技术和应用。
如图所示，数据科学的生命周期由五个不同的阶段组成，每个阶段都有自己的任务：
02数据科学可以运用于哪些行业？
在一些行业中，企业通过利用数据科学进行 创新 ，创造新产品，使周围的世界变得更高效。比如：
- 医疗保健行业
数据科学促进了医疗行业的一些突破性进展。现在，从EMR到临床数据库再到个人健身追踪器，都有一个庞大的数据网络，医疗专业人士正在寻找新的方法来了解疾病，进行预防医学，更快地诊断疾病，并探索新的治疗方案。
- 自动驾驶汽 车
特斯拉、福特和大众都在其新一轮的自动驾驶汽车中实施预测分析。这些汽车使用数以千计的微型 摄像头和传感器来实时传递信息，利用机器学习、预测分析和数据科学，自动驾驶汽车可以根据速度限制进行调整，避免危险的变道，甚至以最快的路线载客。
- 物流
UPS利用数据科学，以最大限度地提高内部和配送路线的效率。该公司的在途综合优化和导航（ORION）工具使用数据科学支持的统计建模和算法，根据天气、交通、建筑等为送货司机创建最佳路线。据估计，数据科学每年为该物流公司节省多达3900万加仑的燃料和超过1亿英里的运送里程。
- 娱乐
利用数据科学，各类娱乐APP可以根据你目前喜欢的音乐类型或乐队或者你喜欢观看的视频等，精心策划推荐清单。
- 金融业
机器学习和数据科学为金融业节省了数百万美元，以及无法量化的时间。例如，摩根大通的合同智能（COiN）平台使用自然语言处理（NLP）来处理和提取每年约12000份商业信贷协议中的重要数据。
得益于数据科学，原本需要约36万个人工小时才能完成的工作，现在几个小时就能完成。此外，像Stripe和Paypal这样的金融科技公司正在大力投资于数据科学，以创建机器学习工具，快速检测和防止欺诈活动。
- 网络安全
数据科学在每个行业都很有用，但它在网络安全方面可能是最重要的。国际网络安全公司卡巴斯基正在利用数据科学和机器学习，每天检测超过36万个新的恶意软件样本，能够通过数据科学即时检测和学习网络犯罪的新方法，对我们未来的安全和保障至关重要。
03数据科学DS和计算机科学CS的区别？
- 研究领域不同
计算机科学和数据科学是不同但相关的技术领域。
计算机科学的领域相对更广泛，它包括对计算机功能组件的理论和应用研究，包括硬件、软件、操作系统、网络协议以及信息技术（IT）系统架构的其他要素。
数据科学是一个较新的、范围较窄的跨学科领域，它将编程技能与统计建模和数据分析方法相结合。
- 课程不同
计算机科学课程包括应用程序开发、操作系统和网络安全方面的高级课程，而数据科学课程则是以数据分析、数据挖掘和概率建模方面的课程为特色。
尽管一些计算机科学硕士课程提供了数据科学和分析的分支方向，但数据科学课程比一般的计算机科学课程更窄、更专业。
例如，虽然计算机科学家和数据科学家通常会学习使用几种编程语言（Python、Java和C），但数据科学会侧重在一些统计编程语言，如R和SAS，但这可能不会是计算机科学课程的一部分。
以下是一些典型的计算机科学课程和数据科学课程对比：
需要注意 的是，一些计算机科学硕士的课程也可能是数据科学硕士课程的一部分，一些数据科学硕士的课程可能是作为计算机科学课程的选修课提供。
- 知识和技能的应用方式不同
虽然计算机科学和数据科学相关的知识有所重叠，但计算机科学家和数据科学家以不同的方式应用其技术知识和编程技能。
计算机科学家主要关注计算机的内部工作，他们编写和调试代码，开发和修改软件应用程序，设计和优化计算机系统和网络。
数据科学家则研究数据库系统和概率模型，以解决涉及收集、分类和分析大型数据集的复杂问题。
数据科学专业 对申请人的计算机编程能力相比CS专业的要求更低，本科为统计、数学或应用数学背景，加上一定的编程基础，可以申请数据科学硕士项目。另外，本科为量化背景较强的商科专业，如金融工程，也可以尝试转码申请数据科学
