数据科学(Data Science)是一个新兴的留学专业，随着互联网的发展，越来越多的数据产生，而能够有效分析这些数据并将它们应用于商业的人才却极其短缺，在这种趋势下，数据科学专业就应运而生。数据科学专业源自于处理每日产生的海量信息流，她是一门交叉学科，一个数据科学家同时需要是一个统计学家、计算机科学家，并且要是一个具有创造性思维的思想家。该专业涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、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。
一、美国数据科学专业发展方向
数据科学的三类职业方向：机器学习、数据分析和数据科学家
1. 机器学习工程师 Machine Learning Engineer
代表了技术含量较高的方向，工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要ship prouction coe，做出来的是数据产品。
2. 数据分析员 Data Analyst
工作内容俗称analytics (prouct analytics or business analytics)，从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提建议，所用工具一般较基础，比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图比较常见，能自己开发Dashboar算是analyst里面技术强的;工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上，懂基本t-test和线性回归即可。
3. 数据科学家 Data Scientist
很多人说，我想做数据科学家，我想做机器学习，而这类职位就是大家想象中的那种。此类职位工作内容以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Frau Detection、Amazon物流管理，FB/Linkein的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子，听上去就不是写SQL能解决的，也不是会写代码就能做出来的，都需要比较深的领域知识。
二、就业前景
Data Science 是一个相当新的领域，虽然“大数据”时代的概念已经有些年头，但对于DS来讲，未来依旧很光明。无论是从Finance、Energy、Travel，还是到Government，都应用到了这个学科。
具体岗位可以是：
1.Business Analyst：业务分析师
2.Data Analyst：数据分析师
3.Data Architect：数据架构师
4.Data Engineer：数据工程师
5.Data Scientist：数据科学家
6.Marketing Analyst：市场分析员
7.Quantitative Analyst：定量分析
三、美国数据科学学校推荐
1、哥伦比亚大学Columbia University
项目：MS in Data Science
哥伦比亚大学的MS in Data Science 项目处于美国数据科学硕士申请难度的第一梯队。该项目为期1年，学生共需修读30个学分，无需撰写毕业论文。该项目开设获得专业成就认证必需的四门基础课程，学生可以在此课程基础上将数据科学技术运用于各自的兴趣领域。
该项目要求申请者拥有一定的数学及编程基础，最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程，没有强制性的工作经验要求，有的话也会为申请者加分。需要递交GRE成绩，托福100、雅思7.0，不可使用GMAT代替GRE成绩。
项目的学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究，并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动。毕业生可以选择金融等服务领域工作，也可以选择偏向技术的IT企业。
2、杜克大学Duke University
项目：Master in Interisciplinary Data Science (MIDS)
杜克大学的Master in Interisciplinary Data Science (MIDS)项目为期2年，该项目致力于培养一批能够使用计算策略来激发创新能力和洞察力，并且善于定量思考的新型领导者。旨在培养学生成为能给任何领域做出贡献的数据科学家，通过跨学科训练与团队合作科学实验的经验促进学生更好地利用数据的力量。项目规模不大。
申请要求方面，不强制要求申请者有数学、计算机等专业背景，但是最好要学过微积分、线性代数、统计等数学方面的课程。需要递交GRE成绩，托福90，雅思7。毕业生去向良好，实习就业机会较多，从事的领域以计算机科学，金融，生物科学等领域居多。
3、宾夕法尼亚大学University of Pennsylvania
项目：MSE in Data Science
宾夕法尼亚大学数据科学硕士项目为期一年半至两年，将有关机器学习、大数据分析与统计学等核心课题的前沿课程与多样化的选修课有机结合，给予学生选择在特定的目标专业领域内应用技能的机会。项目包括基础课程及数据科学应用领域的实习。要求提供GRE，无最低分数要求。托福100，雅思7.5。毕业生就业形势良好，就业率较高，可以进入工程技术、咨询、决策等领域。
4、西北大学Northwestern University
项目：Master of Science in Analytics
西北大学分析学理学硕士项目（MSiA program）由西北大学工业工程与管理科学学院开设，为期15个月。该项目的核心课程由统计学、机器学习、优化、数据库、数据处理组成，每一门课都已之前的课程为基础，强调在商业实际中的学术研究。
申请要求方面，需要提供GRE分数，要求托福95，雅思7.5。适合本科工程、商学、计算机科学、数学、信息科学技术专业背景的人士。该项目面向商业，加上课程时间较短，有很多的实习机会，大部分学生毕业后选择直接工作，毕业生多进入金融领域。
5、康奈尔大学Cornell University
项目：Master of Engineering in Operations Research an Engineering（Data Analytics ）
康奈尔大学运筹学与信息工程硕士项目（数据分析方向）为期1年，共计30个学分，要求申请者拥有数学、工程、物理、化学、数学经济学等本科背景，且已经修读过微积分、概率论、统计、计算机编程、数据结构等课程。
申请者需要托福100（写作不低于20，听力不低于15，阅读不低于20，口语不低于22）；雅思7；GRE数学不低于166，阅读不低于165，写作不低于3.5；不接受GMAT。毕业生2015年平均起薪达到83925美元，大部分学生进入苹果，微软，甲骨文，Facebook等互联网公司。
6、佐治亚理工学院Georgia Institute of Technology
项目：MS in Data Analytics
佐治亚理工学院的MS in Data Analytics项目是2015 Fall新开设的项目，有三个Track:Analytical Tools Track、Business Analytics Track、Computational Data Analytics Track。是跨学科硕士项目，根据以往的经验，这个学校的所有研究生项目都不太好申请，跟UC-Berkeley类似，申请难度较大。
申请者需要提供GRE，且托福100，不接受雅思。学生有机会直接向顶级的国际商业智能权威机构、统计学与运筹学尖端分析技术的开发者，以及大数据与高性能计算领域的世界级领导者学习。毕业去向主要面向商业智能与决策支持。
7、纽约大学New York University
项目：MS in Data Science
纽约大学的MS in Data Science 以其超高的就业率一直人气颇高。这是一个2年制的项目，且拿到了STEM资质。一般为期4个学期，要求学生有足够优秀的数学知识背景和一定的计算机科学基础知识，并且学习过微积分、线性代数、统计学、概率论以及计算机科学等课程。
要求托福100，雅思7，接受GRE/GMAT。该项目跟CMU类似，有很多细分的项目，跟不同的院系合作设立，从偏技术到偏商业的都有，偏技术的相对好申请。
8、罗切斯特大学University of Rochester
项目：MS in Computer Science with a concentration in Data Analytics
罗切斯特大学数据科学研究所开设的研究生学位项目有数据分析硕士。该项目为期1年，共需修读至少30个课程学分，属于STEM。研究生学位均通过艺术与科学学院授予，要求申请者本科毕业，拥有科学、工程学、数学或商学等专业背景，无高等统计统计学或数据分析等前置课程要求，如有编程经验则更受欢迎。
该项目开设的核心课程有：计算与统计学概论、中级计算统计学入门、数据库系统、数据科学实践和数据挖掘。数据分析硕士不提供TA奖学金，但授予Merit-base奖学金。该项目主要面向美国本土学生提供就业，国际学生名额非常有限。该项目要求托福105+，雅思7，提交GRE可以加分哦。此文章来自网络，如有侵权请联系我删除。
