随着互联网的发展，数据爆发式增长，当今社会发展的核心和内在驱动力已经转变为数据，数据正在为世界创造前所未有的盈利机遇。与数据相关的专业都是当下高校的热门专业，是时代的当红“炸子鸡”。尽管数据科学（DATA SCIENCE）专业已经推出了好些年，竞争越来越大，但是对于很多学生来说，还是不了解这个专业具体是学什么的，未来是做什么的。
今天，我们就来解析【数据科学专业（DATA SCIENCE）】。
1.数据科学专业，学什么？
数据科学，包括两部分：一个是研究数据本身；另一个是利用工具和技术挖掘数据的根本，为社会研究提供一种新方法。对数据的研究和挖掘，需要涉及多方领域，例如：统计学、计算机科学、社会学、政治学等，因此数据科学是一个跨学科的专业。
一般而言，每所高校的数据科学教授重点有所不同，但基本涵盖数据分析概述、统计学概述、数据库基本概念、撰写分析报告、制作可视化分析报表、描述性统计分析、SQL数据库应用基础等。
完成相关课程后，学生将可以：
了解数据分析概念和技能要求
掌握基础数据分析工具的使用
综合使用可视化分析方法、业务分析方法和模型
塑造统计分析思维
掌握数据科目类的编程语言，包括Python，R，和SQL等
2.数据科学专业，毕业做什么？
未来5年数据类岗位的需求总量在2000万人左右，包含纯数据与数据赋能两大类，数据赋能类岗位（如数据职能财务、数据职能会计、数据职能人力，等）将爆发更大需求。可以知道，数据科学硕士毕业后的就业领域非常广，例如：互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等。众多领域都迫切需要专门从事数据采集、处理、分析并能制作专业报告、提供决策支持的新兴数据分析人才。
截至2020年5月，数据统计显示，数据科学专业毕业后从事的五大行业（软件发行、计算机系统设计与相关服务、政府机构、高校、科学研究）的平均年薪为$126,830，而在美国拥有最高年平均工资的数据人员集中在加利福尼亚州、弗吉尼亚、马里兰州、华盛顿和德克萨斯州，其中弗吉尼亚的数据科学家年平均工资达到$143,360，其次是加州$140,020。
与万金油专业不同，数据科学专业是一个专业性非常强的学科，因此尽管相关的数据岗位薪资非常高，但是缺口还是非常大。
身处数据时代的我们，能够清楚地感受到数据的力量。
3.数据科学专业，哪家强？
数据科学涉及的领域非常广，美国对开设相关学科的院校要求非常高，并且每个院校教授的方向和侧重点均有所不同，因此学生在选择数据科学专业的时候需要谨慎了解。
