美國熱門研究生項目數據科學專業解析

大數據時代的到來，利用數據分析進行商業(ye) 決(jue) 策已是大勢所趨。

這些數據有什麽(me) 用？如何從(cong) 數據中分析事物未來的發展趨勢，窺見新的商機？這就是最直接的數據科學應用案例，所謂數據科學（DataScience）。

專(zhuan) 業(ye) 介紹

從(cong) 廣義(yi) 上來說，數據科學顧名思義(yi) ：和數據相關(guan) 的科學研究都是數據科學。

具體(ti) 點說的話，數據科學是指通過挖掘數據，處理數據，分析數據從(cong) 而得到有用信息的技術和研究。通過數據的表象，挖掘用戶的深層次需求，從(cong) 而準確地進行商業(ye) 決(jue) 策，實現盈利。

進入大數據時代，數據科學（data science）不管是在申請領域還是工作領域都是很火的專(zhuan) 業(ye) ，其主要基於(yu) Python為(wei) 編程語言，研究、分析數據，並把數據作為(wei) 重要的決(jue) 策參考依據，涉及Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Data Visualization, Big Data Analytics等方向。

研究方向

數據科學的學習(xi) 主要分為(wei) 下麵三個(ge) 模塊：數據處理、數據模型、數據可視化，專(zhuan) 業(ye) 方向和統計、計算機科學以及數學有著密切關(guan) 係。

目前，DS專(zhuan) 業(ye) 主要以master項目為(wei) 主，開設的PhD項目極少。DS本身比較就業(ye) 導向，因此有誌於(yu) 走學術科研道路、明確將來要讀PhD的同學，建議還是選統計、數學等方向深造。

美國院校的DS專(zhuan) 業(ye) 一般分支方向有：

◆數據科學

◆數據科學大數據

◆數據科學數學與(yu) 數據

◆數據科學自然語言處理

◆數據科學物理

◆數據科學生物

◆數據科學-生物信息

想成為(wei) 一個(ge) 合格的DS方向人才，除了要知道怎麽(me) 獲取數據、數據維護、數據處理和分析之外，還需要懂得如何將數據中獲取的價(jia) 值傳(chuan) 遞給他人。

1、典型課程

數據科學一般會(hui) 配置三至五門核心課程，覆蓋編程語言、概率論與(yu) 統計、數理統計、大數據分析、機械學習(xi) 、數據挖掘等學科。

選修課的方向相當多，學生可以根據個(ge) 人興(xing) 趣進行選擇。

2、先修課程

大部分學校對申請者有數學、統計先修課要求和編程能力要求，比如哈佛大學、東(dong) 北大學等，當然也有學校為(wei) 那些本科專(zhuan) 業(ye) 非計算機科學的同學們(men) 專(zhuan) 門設計的數據科學碩士項目，比如南加州大學的應用數據科學（Applied Data Science）碩士項目。

因為(wei) 數據科學相當於(yu) 是計算機科學和統計學（數學）的結合，一開學大家上的課就會(hui) 用到相關(guan) 的知識。

如果在這兩(liang) 方麵中的任何一個(ge) 沒有基礎，這個(ge) 學位讀起來會(hui) 非常吃力。

申請要求

基本先修課程要求：