究竟什么样的背景才能申请ata science呢？要申请ata science需要做哪些准备呢？
在大家申请的专业里，目前最火的一个是数据科学ate science，它由statistics和computer science两个热门专业交叉演变而成，主要是为了适应现在工业的发展。因为数据市场很广，这方面的需求量也大，所以ata science现在非常热门。在申请中，一般申请ate science的machine learning program会比申请statistics或operations research要难。
在operations research和statistics方面，其中生物统计也是一个非常好的专业，而且目前竞争没有那么激烈。生物统计和统计没太大区别，学的课程基本一样，技能也大致相同。如果学生物统计，将来大部分会在药厂工作。药厂每年对生物统计的毕业生需求非常大，行业薪资很高，工作也比较轻松。
学ata science可以干什么？
学完ata science可以进很多行业，可以进大的tech公司像谷歌，可以进药厂，还可以去finance an banking，很多知名大银行，都需要可以做模型、分析数据、处理数据的专业人士，像risk management就是做模型的一个职业。
此外还有很多小公司或者start-up，也有很多需要s相关技能的工作。例如business intelligence，去分析某公司市场定位，和其他公司相比有怎样的优势劣势；还可以做销售和市场，分析客户行为；可以做社交媒体上的数据分析等等。即使你在比较小的公司工作，也可以有很好的发展。此外，如果真的愿意继续深造的话，你也可以继续学ph。
什么背景的人适合申请ata science？
量化量化量化！
任何背景的人都可以申请ata science，只要你对数据感兴趣。但如果想要确保申请成功，就一定要有量化的背景！
从专业角度看，常推荐的本科专业比如engineering，mathmatics, statistics和computer science比较合适。但如果是其他专业想转到ata science，就务必要突出自己有很强的量化背景了，尤其是在写cv和ps这两项非常重要的申请材料的时候。如果直接硬转，而在材料里面没有量化方面的体现的话，想转成功就十分困难。
统计相关技能的重要性
如果是申请统计方向，教授会希望能看到学生学过calculus微积分，线性代数，还有概率论，最好还学过一些统计。像regression/machine learning/bayesian statistics/multivariate statistics/time series等，这些是你将来会在master program里面要学的，所以如果学生已经提前学过一些的话，那就会在这个领域变得更强，学起来更加轻松。
但是如果说这前面三项﹙calculus/linear algebra/probability﹚都没有上过，那就需要提前抓紧时间去学习了。
哪些实操技能和课程学习最有用？
从技能方面，现在最火的就是python, r。如果在resume里面出现这些字眼，或者上过相关课程，或者是拿它做过project，那么整体背景会增添不少亮点。不能只是宽泛的说我会什么语言，不够有信服力。
申请数据科学时，学过以上这些课会有很大的帮助，但这些确实也不是必须的。但最基本的你应该学过basic programming。
最好上过一些training、ata science program、computer science program和ata science等领域的相关课程，因为这些课程是你将来要学习的。还有一些课例如system aministration和linux系统，你要思考自己会不会管理，会不会编软件。另外数据库算法数据结构和云计算等这些课程你将来都要去学习。如果申请时有一定储备的话会是优势。
consulting技能是加分项
将来去公司工作，本质上还应该能够通过数据来解决实际业务问题。一般来说比较好的ata science program都有这样一门课。所以如果你能体现出自己在consulting方面是有潜力的，也会比较有优势。
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