相比起击票研究数据收集，分析和诠释的传统统计学，数据科学则同时以数学、统计学、计算机为支撑学科，側重于借助计算机对数据进行处理并以此来解决实际问题。数据科学并不局限于大数据，但是数据量的扩大诚然使得数据科学的地位越发重要。
- 数据科学专业主要有以下几个分支：
1.数据挖掘与机器学习：关注如何在大规模数据中发现隐藏模式和规律，以及如何构建机器学习模型来预测未知情况。
2.数据可视化与交互设计：关注如何将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户，以及如何设计用户友好的交互界面，使用户能够更好地理解和分析数据。
3.数据工程与大数据管理：关注如何处理和管理大规模的数据集合，包括数据清洗、数据存储和数据处理等方面的技术。
4.统计学与数据分析：关注如何运用统计学的方法和技术来分析和解释数据，以及如何从数据中发现相关性和推断因果关系。
5.数据科学应用领域：数据科学在各个领域都有广泛的应用，如金融领域的风险评估和投资决策，医疗领域的健康数据分析和疾病模型建立，社交媒体领域的用户行为分析和推荐系统等。
不同的分支需要不同的技能和知识，但都涉及数据分析、统计学、机器学习、编程和数据可视化等方面的知识和技术。
- 数据科学专业的就业方向
1.数据分析师：负责收集、清洗、分析和解释数据，为企业提供数据驱动的决策支持。
2.机器学习工程师：负责设计和开发机器学习模型，用于解决自然语言处理、计算机视觉、预测分析等问题。
3.数据工程师：负责构建和维护大规模数据处理和存储系统，以支持数据分析和机器学习的需求。
4.数据科学研究员：从事数据科学领域的研究和创新工作，推动数据科学的发展和应用。
5.业务分析师：将数据分析的结果转化为实际业务洞察，通过数据驱动的方式改进业务流程和决策。
6.数据可视化专家：负责将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户，以帮助用户更好地理解和分析数据。
7.市场营销分析师：利用数据分析技术，在市场营销中进行客户数据分析、市场趋势分析和市场策略制定等工作。
8.金融数据分析师：在金融领域应用数据科学技术，进行风险评估、投资决策以及金融模型开发等工作。
9.健康数据分析师：在医疗领域应用数据科学技术，处理和分析健康数据，发现疾病模式和提供个性化的医疗建议。
10.社交媒体分析师：负责分析用户行为和社交网络数据，提供推荐系统、广告定向和用户调研等支持。
