21世纪最性感的工作 数据科学专业解析！

根据美国劳工统计局(BLS)预测，在2019年至2029年之间，许多与数据科学（Data Science）相关的职业将有高增长率，包括市场研究分析师(18%)、计算机和信息研究科学家(15%)、计算机系统分析师(7%)和运营研究分析师(25%)，预计增长率远高于美国全国平均水平（4%）。

《哈佛商业评论》曾把数据科学家称为“21世纪最性感的工作”。

随着人工智能越来越贴近生活，数据科学专业也逐渐成为出国留学的“抢手项目”。今天就来讲一讲Data Science吧~

学科简介

数据科学Data Science是一门横跨数学、计算机及相关专业领域的交叉学科，涉及的内容包含但不仅限于统计学，运筹学，计算机编程，机器学习，数据库，人工智能，可视化技术等。

简单地说，这是一门“为决策做数据支撑”的学科。通过对数据的挖掘、处理和分析，获取其中潜在的信息，提取和分析结果，最终帮助企业做相关决策、发现模式等。

数据科学主要研究以下内容：

Predictive Analytics：分析数据来预测未来可能发生的事情。

Descriptive Analytics：分析数据找出过去事件的特征和正在发生事件的趋势。

Prescriptive Analytics：分析数据来找出最佳措施、取得最优化的结果。

大部分学校将DS专业开设在计算机学院、工程学院和数学学院、理学院，极少数会开设在商学院下。
课程方面，最主要为数学和计算机两大板块的课程。数学类课程包含概率论与数理统计，计算统计，统计建模等；计算机类课程包含自然语言处理，推断与表示，深度学习，文本分析等。另外还涉及有商科类的知识。

就业方向

数据科学工作是技术领域中，增长最快、需求最大的工作之一。

在互联网遍布全球的今天，大量的数据需要被处理、分析、做出解释、解决相应问题。从传统的制造业、服务业，还是金融业、高新产业，都越来越离不开数据分析。除了企业，越来越多的政府组织也选择招收DS相关的人才，进行做出科学、合理的分析、以便正确决策。所以从各方面来看，这一专业的毕业生在求职市场中机会多，且容易获得高薪工作。

求职的岗位可包括数据科学家、数据工程师、机器学习工程师、数据分析师等。另外随着科学技术不断发展和需求增加，也有人选择深造攻读博士学位。

机器学习工程师

主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要ship production code，做出来的是数据产品。

数据分析师

主要工作是从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提建议，所用工具一般较基础。比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图，能力较强的通常能自己开发Dashboard。

数据科学家

数据科学家需要能够分析大量复杂的原始信息和处理后的信息，能够组织并帮助制定战略业务决策。工作内容以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理等，通常需要比较深的领域知识。

申请背景

计算机科学CS

数据工作大都是通过编程和数据库的相关手段进行的，因此计算机科学背景的同学，在申请上的优势非常大，如果有学过统计、微积分、高级语言，那更是贴合专业要求。

例如，哈佛大学对于 MSDS 的本科背景要求是：希望有微积分、线性代数，熟悉概率和统计干涉、能使用至少 1 种编程语言，例如 Python 或 R，了解计算机科学概念。

数学、统计学

Data Science无法避免的就是算法，而算法的基础就是数学，数学的逻辑思维决定了申请人将会具备很好的处理大数据的能力。因而数学背景的同学申请DS，再加上有一定编程基础，也同样有很大的竞争力。

商科类

对于量化背景较强的商科专业（如金融工程），申请DS也是个不错的选择，毕竟商科背景的同学，更懂得什么数据才是有利于预估经济发展行情的，大数据叠加商科的buff在未来就业上或许还有更大的优势。但同样，还是要有一定的编程基础。如果编程或者数学方面的能力不足，选择商业分析BA更好一些。

院校项目分享

芝加哥大学：

应用数据科学 Applied Data Science

项目原来叫Analytics，今年6月刚更改了名字。

GPA：3.8+，托福102+，雅思7.0+，GRE不强制

宾夕法尼亚大学：

数据科学Data Science

建议GPA3.8+，托福100+，GRE：330+，更青睐学术背景强的学生。

约翰霍普金斯大学：

数据科学 Data Science

建议GPA3.5+，TOEFL105左右，GRE325

西北大学：

分析学 Analytics

建议GPA：3.0+，G无最低分数要求，托福平均分数95，ielts：7.5

杜克大学：

数据分析 Interdisciplinary Data Science

建议GPA3.8+、GRE325+（optional for 2023），官网Toefl最低要求90+，雅思7，陆本学生谨慎申请

华盛顿大学：

数据科学 Data Science

国际生友好，转专业友好，但整体偏理工科，少量商科

哥伦比亚大学：

数据分析 Data Science

项目时长1.5年，建议GPA：3.5+、托福：100+，平均录取成绩106；GRE：平均录取成绩166 (Q)， 157 (V)， 3.8 (W)。

加州洛杉矶分校：

数据科学 MEng-Data Science

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

加州伯克利分校：

分析学 Analytics

项目时长11个月，22fall为第一届录取，标化成绩平均GPA3.8

纽约大学：

数据科学 Data Science

建议国内本科gre 320+ /325+， 托福100以上 。美本背景的不需要托福成绩，GPA3.3以上。更青睐学习过机器学习、计算统计、数据挖掘、大规模科学计算、运筹学，以及接触过更多数学、计算机训练的申请者，通过课程或职业经历学习的知识都算。

南加州大学：

应用数据分析 Applied Data Science

分析学 Analytics

应用数据分析项目为期2年，设置偏向CS，转码友好。

分析学项目为期3-4学期，转码不友好，双非背景可尝试。

-图文资料整理自网络-