大数据时代的到来，让数据科学——这个在美国研究生热门又高薪的专业受到了越来越多的关注，大数据时代每天都会产生海量的数据，如何从这些数据中提取信息知识就是数据科学的主要任务。如何才能把这些数据变成有用的信息价值被人类所利用，就需要通过一系列的收集、统计、整理、分析、挖掘等方法和技术来实现整个过程。
专业简介
从学科角度来讲，数据科学是结合了应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库等多学科的交叉学科，简单来说，在科技不断更新的现在，人们的一举一动都被记录下来，而这个记录就是数据，公司并不怕产生的数据量大，他们怕的是有哪些东西没有被记录，对于公司来讲，任何细节记录都有可能赚到钱，于是，数据科学诞生了。
数据科学并不是单一的学科，学习数据科学的过程中，会学到统计学、数学、计算机、人工智能、可视化等多学科的知识，可以说，大数据时代的到来，为各个科学领域都带来了新的改革。
课程设置
根据每个学院和专业的开设情况，数据科学专业一般开设在计算机相关院系或商学院下。
其主要课程为 C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理、 大数据实践等课程，可以看到，这些课程和计算机密切相关，因此在整个学习过程中，都需要学生具备一定的计算机能力，比如编程、算法等，对于打算申请美国研究生数据科学专业的学生来说，具备一定的数学、统计分析基础，更有利于申请成功。
就业方向
大数据相关的行业或岗位都是比较广泛的，相关数据报告显示，未来几年，大数据科学家的缺口将达到十几万，懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到上百万，其中对大数据处理需求最旺盛的行业有制药业、计算机软件、互联网、科研、生物技术等，可以说，在未来，大数据或数据工作者的岗位将会越来越紧缺。
事实上，有很多领域都可以让大数据工作者一展拳脚，从国防、互联网到金融机构，凡事会产生大量数据且对数据信息提取有较高要求的行业，都会用到大数据工作者。
