芝加哥大學將MS in Analytics 更名為 Applied Data Science

近日，芝加哥大學通過郵件通知已錄取 MS in Analytics專(zhuan) 業(ye) 的學生，該項目將於(yu) 6 月 12 日更名為(wei) Applied Data Science。

據悉，盡管項目名稱發生了變化，但課程內(nei) 容和教學重點可能仍然相似，並繼續涉及數據科學、數據分析和機器學習(xi) 等領域。對於(yu) 已被錄取的學生來說，該項目的更改可能不會(hui) 對他們(men) 的學習(xi) 和職業(ye) 發展產(chan) 生太大影響。

01、關(guan) 於(yu) 改名前的

MS in Analytics項目

該項目是開設於(yu) 2014年，設立在格萊姆繼續教育學院下，屬於(yu) STEM項目。該項目時長為(wei) 一年或者一年半，是為(wei) 那些想要成為(wei) 數據科學家推動技術、營銷、金融和谘詢領域創新的人而設計的。而實際上學校是更傾(qing) 向於(yu) 招收具有一定技術背景、至少2年的工作經驗的職場人士。

按照錄取的情況來看，錄取者有25%是國際學生。錄取背景各異，38%是商科或者經濟背景，37%是工程或者科學背景，7%來自數學/統計背景。

項目申請要求

該項目的申請要求會(hui) 針對申請者的不同有所區別。如果你是應屆畢業(ye) 生，則申請要求會(hui) 相對較高一點：

較高的學術背景和高GPA，一般要求3.8+
要求托福至少104（每小項都不能低於26），或者雅思至少7分（每小項不低於7）
不強製要求GRE/ GMAT，但該成績是你展示競爭力很重要的一項
對數統背景的要求比較高，例如學過微積分Ⅰ和微積分Ⅱ以及一些編程方麵的基礎課程，

如果你是職場人士：

有一定的技術背景，比如從事信息技術、計算機科學、數學和統計學等領域，或商業、經濟、醫學和化學等社會或生物科學背景
兩年及以上的相關工作經曆
02、芝加哥大學為何采取更名

首先一個(ge) 原因是，盡管MS in Analytics設立在格萊姆繼續教育學院下，但實則目前是由物理科學係的數據科學研究所進行授課，且課程設置更加偏向於(yu) 數據科學，因此不如就直接更名為(wei) Applied Data Science。

其二，改名是為(wei) 了適應數據科學領域近年來的就業(ye) 市場趨勢和實踐性需求。隨著數據科學的興(xing) 起，Data Science已經成為(wei) 了熱門專(zhuan) 業(ye) ，若更名為(wei) Applied Data Science，則強調了該專(zhuan) 業(ye) 的實踐性質，表明該專(zhuan) 業(ye) 注重將數據科學理論應用於(yu) 實際問題解決(jue) 中。因此，學校可能認為(wei) 更名將有助於(yu) 吸引更多的學生和雇主。

同時我們(men) 也猜測到，該項目在新一年的申請季中麵對更多的競爭(zheng) 者，申請難度也即將上升一個(ge) 難度。

03、Data Science為(wei) 何如此火爆？

Data Science 如今如此火爆的原因是多方麵的。隨著互聯網和移動設備的普及，我們(men) 產(chan) 生的數據量呈爆炸式增長，這些數據包括文本、圖像、音頻、視頻等多種形式。這些數據的潛在價(jia) 值非常高，因此各個(ge) 公司都在尋找Data Scientist來幫助他們(men) 理解和利用這些數據。

另外，Data Science對於(yu) 許多行業(ye) 的重要性也在不斷提高。例如，在金融、保險、醫療、製造等領域中，數據分析已成為(wei) 關(guan) 鍵的競爭(zheng) 力和創新驅動力。Data Scientist 可以幫助這些公司優(you) 化業(ye) 務流程、提高產(chan) 品質量、減少成本、提高客戶滿意度等。

如果以後想從(cong) 事相關(guan) 的Data Science工作或學習(xi) Data Science專(zhuan) 業(ye) ，需要具備以下一些技能：

01、數據處理和分析技能

熟練掌握 Python、R 等編程語言，能夠使用各種數據處理和分析工具，例如Pandas、NumPy、Scikit-learn、SQL等。

02、統計學和數學知識

了解概率論、統計學、線性代數、微積分等數學知識，能夠運用這些知識解決(jue) 實際問題，提升數統背景。

03、機器學習(xi) 算法和深度學習(xi) 技能

了解各種機器學習(xi) 算法，例如監督學習(xi) 、無監督學習(xi) 、強化學習(xi) 等，並能夠使用相關(guan) 工具庫，例如 TensorFlow、PyTorch 等。

04、可視化和報告展示能力

能夠使用可視化工具，例如 Matplotlib、Seaborn 等，將數據分析結果展示出來，並能夠撰寫(xie) 報告，向非專(zhuan) 業(ye) 人士解釋數據分析結果。

05、商業(ye) 理解和溝通能力

了解業(ye) 務流程和行業(ye) 背景，能夠與(yu) 非技術人員進行溝通，理解他們(men) 的需求和問題，並能夠提出解決(jue) 方案。

06、創新思維和解決(jue) 問題的能力