美国读研当下最火专业-数据科学DS解析
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季永杰

美国读研当下最火专业-数据科学DS解析

2021-06-13...

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美国读研当下最火专业-数据科学DS解析

大数据时代的到来,利用数据分析进行商业决策已是大势所趋。这些数据有什么用?如何从数据中分析事物未来的发展趋势?窥见新的商机?这就是最直接的数据科学应用案例,所谓数据科学(atascience)。


专业介绍
从广义上来说,数据科学顾名思义:和数据相关的科学研究都是数据科学。

具体点说的话,数据科学是指通过挖掘数据,处理数据,分析数据从而得到有用信息的技术和研究。通过数据的表象,挖掘用户的深层次需求,从而准确地进行商业决策,实现盈利。

进入大数据时代,数据科学(atascience)不管是在申请领域还是工作领域都是很火的专业,其主要基于python为编程语言,研究、分析数据,并把数据作为重要的决策参考依据,涉及machinelearning,eeplearning,naturallanguageprocessing,atavisualization,bigata
analytics等方向。

研究方向
数据科学的学习主要分为下面三个模块:数据处理、数据模型、数据可视化,专业方向和统计、计算机科学以及数学有着密切关系。

典型课程

数据科学一般会配置三至五门核心课程,覆盖编程语言、概率论与统计、数理统计、大数据分析、机械学习、数据挖掘等学科。

选修课的方向相当多,学生可以根据个人兴趣进行选择。


先修课程

大部分学校对申请者有数学、统计先修课要求和编程能力要求,比如哈佛大学、东北大学等,当然也有学校为那些本科专业非计算机科学的同学们专门设计的数据科学硕士项目,比如南加州大学的应用数据科学(applieatascience)硕士项目。

因为数据科学相当于是计算机科学和统计学(数学)的结合,一开学大家上的课就会用到相关的知识。

如果在这两方面中的任何一个没有基础,这个学位读起来会非常吃力。

就业前景
按照近三年毕业生的数据来看,该专业的就业率达到了100%,可以说是供不应求的专业,“数据分析师”是美国成长第二快的职业。

简单的来说,大数据时代的到来,标志着人类进入商务智能化时代。其特点是就业面广,行行需要,薪金高,职业稳定,并且可以在家里办公。

随着大数据在中国国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一。”

就业方向
据tu和美世共同发布的《专业数据人才教育报告》中提到:专业数据人才分为四类——数据科学家、数据工程师、数据分析师和数据产品经理在大数据时代各行各业都需要专业数据来分析市场需求,因此数据科学专业毕业后的就业方向和领域还是很广泛的。


美国学校推荐

1、哥伦比亚大学
学校:哥伦比亚大学
专业:ms in ata science
课程设置:项目为2年,课程包括计算机编程、统计学、数据分析等课程。
招生要求:申请者需要有微积分或线性代数背景,同时具有一定计算机编程能力,gpa3.5+,托福100+,gre320+

2、伊利诺伊大学香槟分校
学校:伊利诺伊大学香槟分校
专业:master of computer science in ata science
课程设置:该项目在计算机科学、数据可视化、机器学习、数据挖掘和云计算四个核心领域建立专业知识,同时学习统计学和信息科学方面的关键能。
招生要求:申请者需要精通至少一种编程语言,gpa3+,托福100+(单项不低于22分),gre320+

3、卡耐基梅隆大学
学校:卡耐基梅隆大学
专业:master of computational ata science
课程设置:
项目设置在计算机学院下,设有三个track,分别是systemtrack﹙系统方向),analyticstrack(分析方向)和hcitrack(人机交互方向),每个被录取的学生可以在第一学期后选择自己感兴趣的track进行相应的选课并毕业。
招生要求:申请者需要有编程基础,gpa3.5+,托福105+(单项不低于22分),gre320+

4、西北大学
学校:西北大学
专业:master of science in analytics
课程设置:项目设置在工程学院下,同时statistics和calculus的要求相对较高,也需要大量
的精力学习各种统计软件编程语言(r,sas,spss等等)。
招生要求:申请者需要有工程、商学、计算机科学、数学、信息科学技术专业背景,gpa3.5+,托福100+,雅思7.5+,gre320+

5、杜克大学
学校:杜克大学
专业:master in interisciplinary ata science
课程设置: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,每年招收25-35名学生。
招生要求:申请者需要微积分、线性代数、统计等数学方面的等先修课程,gpa3.5+,托福105+,雅思7.5+,gre320+  

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