1、什么是数据科学
数据科学是一门涉及到统计，数据分析及其相关方法的科学，借用数据去“理解和分析实际现象”。它是以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科，以生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性的学科。美国大多数院校的ata science属于stem学科。
以纽约大学的ata science为例，我们来详细来了解一下数据科学专业。
nyu的mss项目非常适合专业背景为数学、计算机和应用统计的学生。
课程设置
项目时长为2年，需要修完36个学分。
项目要求完成六门必修课，分别为数据科学导论，数据科学概论与统计，机器学习，大总数和核心项目及展示。
第六门课程需要从六门课程里选择一门，其他的选修课要根据不同的方向选择。
共有7个分支方向：
数据科学
数据科学与大数据
数据科学数学与数据
数据科学自然语言处理
数据科学物理
数据科学生物（2018年秋季新开）
数据科学-生物信息（2019年秋季新开）
申请要求：
本科专业背景：成功申请到nyu mss的申请人本科背景为统计，计算机，数学，工程类，经济类，商科，生物，物理和心理学。
gpa: 2017年入学的申请人的平均gpa为3.69。
先修课：微积分i，线性代数，计算机编程类课程（python, r）。此外，还需要修过微积分ii，概率论，统计学或包含高级数学内容的高级物理，工程或计量经济学其中的一门课程。
工作经验：很多在读生为应届生，也欢迎有工作经验的申请者。
就业分析
以2017年入学的毕业生为例，93.5%的学生找到了工作，4.65%的学生继续攻读学位，没有没找到工作的毕业生。
工作地点
从官网数据可以看，大部分毕业生在纽约州和加州找到了工作。
工作岗位
大多数毕业生都在facebook，ibm，三星，aetna和nbcuniversal meia等公司担任数据科学家。9%是数据分析师，其次8.1%是google inc, uber avance technologies 和aig 的软件工程师，5.4%是factset，apple或亚马逊的机器学习工程师。
工作行业
工作行业也存在很大差异。在金融服务业（17.4%）和技术业（28.5%）工作的人数占主导地位。专业服务、旅游服务和媒体是学生选择的第二最常见的行业。1.7%的学生从事专业服务，主要在纽约大学的不同部门工作，如纽约大学朗贡医学中心、大学环境研究部或法学院。
多年来，毕业生所在的工业类型发生了重大变化。尽管金融服务和科技公司仍然受到毕业生的青睐，但在教育，社会和环境部门相关行业的工作人数日益增加。最后一个部门others是一些组织wylan energy（环保服务），纽约犯罪实验室和civitas learning（基于大数据分析的教育机构）。
2、数据科学与商业分析的区别
很多学生会选择同时申请两个专业，但是实际上，两个专业还是有区别的：
s一般在工学院或文理学院，ba一般在商学院
s的课程设置一般偏向于计算机和数学，ba的课程一般还有商科
应用的技能不一样
想申请美国s硕士，但是不清楚如何做最充分的准备的同学，欢迎随时联系我哦！
