21世紀最性感的工作 數據科學專業解析！

根據美國勞工統計局(BLS)預測，在2019年至2029年之間，許多與數據科學（Data Science）相關的職業將有高增長率，包括市場研究分析師(18%)、計算機和信息研究科學家(15%)、計算機系統分析師(7%)和運營研究分析師(25%)，預計增長率遠高于美國全國平均水平（4%）。

《哈佛商業評論》曾把數據科學家稱為“21世紀最性感的工作”。

隨著人工智能越來越貼近生活，數據科學專業也逐漸成為出國留學的“搶手項目”。今天就來講一講Data Science吧~

學科簡介

數據科學Data Science是一門橫跨數學、計算機及相關專業領域的交叉學科，涉及的內容包含但不僅限于統計學，運籌學，計算機編程，機器學習，數據庫，人工智能，可視化技術等。

簡單地說，這是一門“為決策做數據支撐”的學科。通過對數據的挖掘、處理和分析，獲取其中潛在的信息，提取和分析結果，最終幫助企業做相關決策、發現模式等。

數據科學主要研究以下內容：

Predictive Analytics：分析數據來預測未來可能發生的事情。

Descriptive Analytics：分析數據找出過去事件的特征和正在發生事件的趨勢。

Prescriptive Analytics：分析數據來找出最佳措施、取得最優化的結果。

大部分學校將DS專業開設在計算機學院、工程學院和數學學院、理學院，極少數會開設在商學院下。
課程方面，最主要為數學和計算機兩大板塊的課程。數學類課程包含概率論與數理統計，計算統計，統計建模等；計算機類課程包含自然語言處理，推斷與表示，深度學習，文本分析等。另外還涉及有商科類的知識。

就業方向

數據科學工作是技術領域中，增長最快、需求最大的工作之一。

在互聯網遍布全球的今天，大量的數據需要被處理、分析、做出解釋、解決相應問題。從傳統的制造業、服務業，還是金融業、高新產業，都越來越離不開數據分析。除了企業，越來越多的政府組織也選擇招收DS相關的人才，進行做出科學、合理的分析、以便正確決策。所以從各方面來看，這一專業的畢業生在求職市場中機會多，且容易獲得高薪工作。

求職的崗位可包括數據科學家、數據工程師、機器學習工程師、數據分析師等。另外隨著科學技術不斷發展和需求增加，也有人選擇深造攻讀博士學位。

機器學習工程師

主要是開發機器學習系統和用這些系統解決實際問題。一般需要ship production code，做出來的是數據產品。

數據分析師

主要工作是從數據中提取insight，估計投資回報比，為產品方向提建議，所用工具一般較基礎。比如寫SQL query取數據、用R/Python做簡單的分析、用Tableau/Excel作圖，能力較強的通常能自己開發Dashboard。

數據科學家

數據科學家需要能夠分析大量復雜的原始信息和處理后的信息，能夠組織并幫助制定戰略業務決策。工作內容以高級建模為主，會針對復雜的問題來設計技術方案，比如Uber叫車的ETA、各種定價系統、Airbnb和金融行業的Fraud Detection、Amazon物流管理等，通常需要比較深的領域知識。

申請背景

計算機科學CS

數據工作大都是通過編程和數據庫的相關手段進行的，因此計算機科學背景的同學，在申請上的優勢非常大，如果有學過統計、微積分、高級語言，那更是貼合專業要求。

例如，哈佛大學對于 MSDS 的本科背景要求是：希望有微積分、線性代數，熟悉概率和統計干涉、能使用至少 1 種編程語言，例如 Python 或 R，了解計算機科學概念。

數學、統計學

Data Science無法避免的就是算法，而算法的基礎就是數學，數學的邏輯思維決定了申請人將會具備很好的處理大數據的能力。因而數學背景的同學申請DS，再加上有一定編程基礎，也同樣有很大的競爭力。

商科類

對于量化背景較強的商科專業（如金融工程），申請DS也是個不錯的選擇，畢竟商科背景的同學，更懂得什么數據才是有利于預估經濟發展行情的，大數據疊加商科的buff在未來就業上或許還有更大的優勢。但同樣，還是要有一定的編程基礎。如果編程或者數學方面的能力不足，選擇商業分析BA更好一些。

院校項目分享

芝加哥大學：

應用數據科學 Applied Data Science

項目原來叫Analytics，今年6月剛更改了名字。

GPA：3.8+，托福102+，雅思7.0+，GRE不強制

賓夕法尼亞大學：

數據科學Data Science

建議GPA3.8+，托福100+，GRE：330+，更青睞學術背景強的學生。

約翰霍普金斯大學：

數據科學 Data Science

建議GPA3.5+，TOEFL105左右，GRE325

西北大學：

分析學 Analytics

建議GPA：3.0+，G無最低分數要求，托福平均分數95，ielts：7.5

杜克大學：

數據分析 Interdisciplinary Data Science

建議GPA3.8+、GRE325+（optional?for?2023），官網Toefl最低要求90+，雅思7，陸本學生謹慎申請

華盛頓大學：

數據科學 Data Science

國際生友好，轉專業友好，但整體偏理工科，少量商科

哥倫比亞大學：

數據分析 Data Science

項目時長1.5年，建議GPA：3.5+、托福：100+，平均錄取成績106；GRE：平均錄取成績166 (Q)， 157 (V)， 3.8 (W)。

加州洛杉磯分校：

數據科學 MEng-Data Science

官網最低要求GPA80+，托福87以上（W25，S24，R21，L17），雅思7以上

加州伯克利分校：

分析學?Analytics

項目時長11個月，22fall為第一屆錄取，標化成績平均GPA3.8

紐約大學：

數據科學?Data Science

建議國內本科gre 320+ /325+， 托福100以上 。美本背景的不需要托福成績，GPA3.3以上。更青睞學習過機器學習、計算統計、數據挖掘、大規?？茖W計算、運籌學，以及接觸過更多數學、計算機訓練的申請者，通過課程或職業經歷學習的知識都算。

南加州大學：

應用數據分析 Applied Data Science

分析學 Analytics

應用數據分析項目為期2年，設置偏向CS，轉碼友好。

分析學項目為期3-4學期，轉碼不友好，雙非背景可嘗試。

-圖文資料整理自網絡-

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