2023數據科學專業硬核解析 附留學院校推薦+就業方向一覽

跟數據打交道的專(zhuan) 業(ye) 是當下最熱門的領域之一，也是出國留學競爭(zheng) 異常激烈專(zhuan) 業(ye) 。

申請數據科學專(zhuan) 業(ye) 不僅(jin) 需要具備優(you) 秀的計算機編程能力，還需要在數學和統計學方麵具備較高要求，要求具備高度的數據敏感度。

01、數據科學有哪些專(zhuan) 業(ye) 方向

數據科學涉及統計數據分析及相關(guan) 方法，通過一係列方法和技術來實現數據的收集、統計、整理、分析和挖掘，探尋數據背後的真相。

這門學科綜合了數學、統計學、信息科學和計算機科學等多個(ge) 學科的技術和理論，其中包括機器學習(xi) 、分類、聚類分析、數據挖掘、數據庫和可視化等重要分支。

/ 專(zhuan) 業(ye) 方向 /  

數據科學（Data Science）：該專(zhuan) 業(ye) 將數學和統計學課程作為(wei) 核心，並輔以SQL和Python等編程技能課程。涵蓋數據架構、計算機工程和編程等內(nei) 容。

商業(ye) 分析（Business Analytics）：商業(ye) 分析碩士學位專(zhuan) 注於(yu) 數據應用，研究消費者、市場和世界經濟趨勢。

信息係統（Information Systems）：大多數信息係統是基於(yu) 現有計算機架構、語言和係統進行信息收集、組織和整合的工作。信息係統碩士課程通常麵向商業(ye) 環境中的技術管理崗位。

運籌學和相關(guan) 工程學（Operations Research）：該專(zhuan) 業(ye) 的學習(xi) 涉及數學建模、統計分析和數學優(you) 化等內(nei) 容，旨在為(wei) 複雜的決(jue) 策問題找到最佳解決(jue) 方案。

“數據科學”與(yu) “數據分析”有什麽(me) 區別？

從(cong) 專(zhuan) 業(ye) 上看，這兩(liang) 個(ge) 都屬於(yu) 數據領域，但又有一點區別，數據科學偏向大數據處理，數據分析專(zhuan) 注分析功能，一般數據科學包括數據分析。

但我從(cong) 不建議大家僅(jin) 通過“專(zhuan) 業(ye) 名”判斷，一定要把項目放到學校中，看課程設置、培養(yang) 方向，才能更好地了解這個(ge) 專(zhuan) 業(ye) ，判斷自己適不適合這個(ge) 項目。從(cong) 就業(ye) 角度看，有的大企業(ye) 可能會(hui) 在招聘時區分數據分析師與(yu) 數據科學家，但其實大部分求職以及開展工作時，這兩(liang) 者的

邊界比較模糊。大家通過“數據科學”與(yu) “數據分析”的技能圖其實也能發現，兩(liang) 者有很多重合。

02、數據科學有哪些就業(ye) 方向

數據科學是一個(ge) 令人振奮且充滿無限可能的專(zhuan) 業(ye) 。畢業(ye) 生們(men) 在廣闊的就業(ye) 市場上，仿佛置身於(yu) 一片機遇的海洋中。以下是一些數據科學畢業(ye) 生可能找到的工作崗位：

崗位分布

Data Science

數據分析師：他們(men) 擅長收集、清洗和分析數據，猶如發現寶藏般挖掘出洞察力和數據驅動的決(jue) 策支持，為(wei) 企業(ye) 帶來蓬勃發展的希望。

機器學習(xi) 工程師：他們(men) 運用機器學習(xi) 算法和技術，解決(jue) 現實問題，如圖像識別、自然語言處理和預測模型等，為(wei) 世界注入了無限的智慧和創新。

數據工程師：他們(men) 致力於(yu) 構建和維護數據基礎設施，像雕琢一座座數據寶塔，包括數據庫、數據倉(cang) 庫和ETL（提取、轉換和加載）流程，為(wei) 數據的流動鋪設了堅實的橋梁。

人工智能工程師：他們(men) 努力開發人工智能係統，如智能推薦係統、自動駕駛技術等，讓科幻電影中的夢想成為(wei) 現實，為(wei) 人類的未來帶來了無限的想象力和可能性。

商業(ye) 分析師：他們(men) 將數據分析與(yu) 商業(ye) 智慧相結合，如同一位智者，為(wei) 企業(ye) 提供市場、產(chan) 品和競爭(zheng) 情報等洞察，點燃商業(ye) 世界中的明燈。

數據科學家：他們(men) 將統計學、機器學習(xi) 和領域知識融為(wei) 一體(ti) ，解決(jue) 複雜問題，建立預測模型，如同探險家般踏上未知的領域，為(wei) 科學進步和社會(hui) 發展貢獻著智慧和力量。

除上述職位之外，還有數據可視化專(zhuan) 家、量化分析師、數據治理專(zhuan) 業(ye) 、健康數據分析師、社交媒體(ti) 數據分析師、數據科學項目經理等職位可供選擇。

03、為(wei) 什麽(me) 選擇美國

數據科學家這個(ge) 職業(ye) 最早出現於(yu) 2008 年，隨著各行業(ye) 領域大數據應用主體(ti) 持續增加，個(ge) 性化、定製化大數據解決(jue) 方案日益受到青睞。

領英曾做過調查，數據科學領域出現非常嚴(yan) 重的人才短缺，美國當前數據科學家的人才缺口大約為(wei) 151,717人。

IBM也預測未來幾年，企業(ye) 對數據科學類崗位需求量將猛增28%。同時，數據科學類崗位H1B持有數也呈大幅上升趨勢。

美國數學科學方向熱門的城市有紐約市、芝加哥、舊金山、哥倫(lun) 比亞(ya) 特區等。像加州、紐約州、伊利諾伊州、德州、北卡羅來納州相關(guan) 崗位比較多。

就業(ye) 行業(ye) 也很廣泛，互聯網、製藥業(ye) 、金融、計算機軟件、科研、生物技術等都需要大數據項目。

/ 如何判斷自己是否適合數據科學 /

可以從(cong) 三個(ge) 方麵進行分析：數理基礎、軟件編程基礎和相關(guan) 經驗。   數理基礎：主要是指是否有線性代數、概率統計學基礎，可以通過相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 及課程看出來。

如果是理工科，可以默認其有較強的數學基礎；如果相關(guan) 課程中含有“高等數學、統計學、微積分、計量經濟學、Advanced Mathematics、Statitiscs、Calculus、Econometrics”等關(guan) 鍵詞，則可以判斷有數理基礎。  

軟件編程基礎：軟件編程基礎可以通過“相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) ”及“相關(guan) 技能”看出，一般而言如Excel，SQL，Python為(wei) 必備技能，此外如R、SPSS、SAS 這些工具也根據行業(ye) 不同各有要求。

04、數據科學院校推薦

1、卡耐基梅隆大學Master of Computational Data Science (MCDS)

開設在計算機學院下，比較偏學術的項目，很多學生畢業(ye) 就直接去讀博士，項目就是專(zhuan) 門為(wei) 計算機科學、計算機工程相關(guan) 背景學生設計，在項目開始前必須完成相應計算機課程。

2、杜克大學Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)

杜克的跨學科數據科學碩士為(wei) 期2年，有STEM認證，沒有專(zhuan) 業(ye) 和先修課、工作經驗申請要求，但被錄取的學生普遍有線性代數、統計學、計算機編程相關(guan) 背景。

3、紐約大學Master in Data Science

紐大的數據科學碩士開設在數據科學中心CDS下，CDS就附屬在庫郎數學科學研究所，所以對申請人的數學、計算機背景很看重，學習(xi) 過微積分、線性代數、計算機科學、統計學、概率論、計量經濟學等課程。

總而言之，優(you) 先考慮接觸過數據挖掘、運籌學、大數據計算、機器學習(xi) 等背景的申請人。NYU的這個(ge) 項目也是STEM專(zhuan) 業(ye) ，人氣很高。不接受GMAT，接受GRE但是可選，根據往年經驗，GRE還是蠻重要的，托福100+，雅思7.0+，錄取學生平均GPA3.8。

4、哥倫(lun) 比亞(ya) 大學Master of Science in Data Science

又是一個(ge) 高難度項目，哥大的數據科學開設在工程學院，同樣要求有微積分、線性代數、計算機編程等先修課程，3封推薦信，GRE可選，托福99+，雅思6.5+，多鄰國134+。

如何選擇高價(jia) 值數據科學專(zhuan) 業(ye) ？

05、如何準備申請？

申請數據科學專(zhuan) 業(ye) 最符合的本科專(zhuan) 業(ye) 自然是計算機、數統相關(guan) ，有些量化商科專(zhuan) 業(ye) 也可以。留學申請主要看硬實力和軟實力兩(liang) 方麵。

① 硬實力是門檻

硬實力主要包括本科GPA，本科專(zhuan) 業(ye) ，語言成績。

② 軟實力是拿到offer的關(guan) 鍵

推薦信：對推薦信來說，最重要的是推薦人的地位和可信度，一封來自於(yu) 有權威和深入了解你能力的推薦人的推薦信將對你的申請產(chan) 生積極的影響。

實習(xi) 經曆：實習(xi) 的價(jia) 值並不僅(jin) 僅(jin) 在於(yu) 其數量，更在於(yu) 其質量。擁有與(yu) 目標專(zhuan) 業(ye) 密切相關(guan) 的實習(xi) 經驗將展示你的專(zhuan) 業(ye) 能力和實踐技巧，有時甚至比實習(xi) 所在公司的聲譽更為(wei) 重要。

科研經曆：通過參與(yu) 科研項目，你能夠展示你在問題解決(jue) 、數據分析和創新思維方麵的能力。這樣的經曆將使你在眾(zhong) 多申請學生中脫穎而出，是申請加分項。