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什么是數據科學？

隨著技術的發展，每時每刻都會產生并存儲大量數據。如何將這些數據轉化為有用的信息價值并為人類所使用，將通過一系列方法和技術（例如收集，統計，分類，分析和挖掘）來實現整個過程。數據科學是一門跨學科的學科，涉及許多領域，包括統計，數學，計算機，人工智能，機器學習，數據庫，模式識別，可視化技術和其他多學科知識。大數據時代的到來為各個科學領域帶來了新的變革。

數據科學專業的就業前景

全球頂級管理咨詢公司麥肯錫發布了詳細的分析報告。預計到2018年，對大數據或數據工作者的需求將急劇增加。其中，大數據科學家的缺口在14萬到19萬之間。知道如何使用大數據制定決策的分析師和管理人員的工作機會將達到150萬！

對大數據處理的需求最大的行業包括制藥業，計算機軟件，互聯網，科學研究，IT技術服務和生物技術。實際上，從國防部，互聯網初創公司到金融機構，大數據工作者可以使用廣泛的領域，到處都需要大數據項目來推動創新。數據分析或數據處理職位也很有意義。在硅谷，入門級數據科學家的收入已經達到6位數字（美元）。

數據科學的三個職業方向：機器學習，數據分析和數據科學家

1.機器學習工程師

它代表著更高技術含量的方向。工作內容主要是開發機器學習系統并使用這些系統解決實際問題。通常，需要船舶生產代碼，而生產的是數據產品。

2.數據分析師

工作內容通常稱為分析（產品分析或業務分析）。它從數據中提取見解，估計投資回報率，并提供產品方向建議。所使用的工具通常更為基礎，例如編寫SQL查詢以獲取數據以及使用R / Python進行簡單分析，使用Tableau / Excel制作圖形更為常見。能夠自行開發儀表板在分析師中被認為是一項強大的技術。工作需要產生各種形式的報告；在統計層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。

3.數據科學家

許多人說我想成為一名數據科學家，并且想進行機器學習，而這種職位正是您所想象的。此類職位的工作內容主要是高級建模，并且將為復雜問題設計技術解決方案.

美國數據科學專業的院校推薦：

1、哈佛大學專業名稱：SM Data Science課程長度：1年專業背景：自然科學，數學，或工程專業學士學位工作經驗：無注：不接受GMAT代替GRE，不接受IELTS代替TOEFL

2、哥倫比亞大學專業名稱：MS in Data Science課程長度：2年專業背景：定量課程 (微積分，線性代數等);計算機編程工作經驗：許多學生有工作經驗，但不是必須的

3、斯坦福大學專業名稱：M.S. in Statistics: Data Science課程長度：5 Quarters(1年3個Quarters)專業背景：較強的數學和計算機背景工作經驗：最好有但不強制注：不接受GMAT代替GRE，不接受IELTS代替TOEFL

4、杜克大學專業名稱：Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)課程長度：2年專業背景：歡迎任何年齡和背景的申請人, 包含(但不限于) 應屆定量學專業學院畢業生, IT領域工作數年的數據庫工程師, 想要將數據科學融入聯邦或地方辦事處的政府專員, 以及想將數據挖掘融入研究技能的新聞工作者。工作經驗：許多學生有工作經驗，但不是必須的注：每年大約招收25-35個學生

5、布朗大學專業名稱：Master's in Data Science課程長度：one academic year plus one summer專業背景：先修課要求為1年的微積分，1學期的線性代數，1學期的概率與統計，編程。我們也承認在線性代數、概率統計和計算機科學中未達到一個或多個最低要求的特殊學生。這四個部門(數學、應用數學、計算機科學和生物統計學)將在第一學期前的棕色夏季課程中為這三個主題中的每一個提供合適的課程。.工作經驗：不要求，但最好有

6、喬治城大學專業名稱：Master of Science in Data Science for Public Policy課程長度：2年專業背景：大學本科微積分課程，成績為B級或以上，并展示技術能力的證據，如計算機科學、高級統計或高等數學課程。也建議申請人完成介紹性微觀經濟學課程。.工作經驗：不要求

7、南加州大學專業名稱：Master of Science in Computer Science (Data Science)課程長度：32 units專業背景：工程學、數學或硬科學。背景不是計算機科學的申請人可以考慮計算機科學(科學家和工程師)的研究生學位。工作經驗：不要求注：不接受GMAT代替GRE

8、卡耐基梅隆大學專業名稱1：MSPPM Data Analytics track課程長度：1.5年專業背景：較強的數學基礎，有先修課要求工作經驗：不要求專業名稱2：MISM Business Intelligence & Data Analytics課程長度：16個月專業背景：要求：統計，數據庫，面向對象編程;建議：線性代數工作經驗：不要求

9、紐約大學專業名稱：MS in Data Science課程長度：2年專業背景：在數學、計算機科學和應用統計學方面有很強的背景。先修課要求：微積分I，線性代數，計算機科學入門(Python和R至少)工作經驗：不要求注：不接受GMAT代替GRE

10、羅徹斯特大學專業名稱：MS in Data Science課程長度：2學期專業背景：科學、工程、數學或商業工作經驗：不要求

11、東北大學專業名稱1：MS in Data Analytics Engineering課程長度：2年專業背景：無工作經驗：不要求注：不接受GMAT代替GRE專業名稱2：Master of Science in Data Science課程長度：2-3年專業背景：成功申請數據科學碩士學位的人將有一個事先接觸編程和統計或線性代數的領域。工作經驗：不要求

12、加州大學圣地亞哥分校專業名稱：MS in Advanced Study Degree for Data Science and Engineering課程長度：2年專業背景：工程、數學、物理或其他科學領域優先工作經驗：不要求

13、喬治華盛頓大學專業名稱：Master of Science in Data Science課程長度：10 three-credit graduate courses(10門課程)專業背景：先修課包括多變量微積分、統計、計算機編程工作經驗：不要求注：不要求GRE

14、華盛頓大學專業名稱：Master of Science in Data Science課程長度：1.5年專業背景：先修課包括數學(三類微積分序列和線性代數課程)，計算機編程(編程中的兩門課程介紹序列)工作經驗：不要求注：不接受GMAT代替GRE

15、福特漢姆大學專業名稱：Master of Science in Data Analytics課程長度：1-2年專業背景：計算機科學、信息科學、工程、數學、物理科學、健康科學、商業、社會科學或城市和城市規劃先修課包括計算機程序設計(C，C++，java，R和Python)，應用概率統計、包括基本組合論和圖論的離散數學工作經驗：不要

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