data science是什么專業(yè)
我來(lái)答 我要提問(wèn) 發(fā)布 2023-06-26 回復(fù) 1 點(diǎn)擊 1002
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# 1樓2023-06-26
data science譯為數(shù)據(jù)科學(xué)，是一門利用數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)知識(shí)的學(xué)科，其目標(biāo)是通過(guò)從數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的部分來(lái)生產(chǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。它結(jié)合了諸多領(lǐng)域中的理論和技術(shù)，包括應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及高性能計(jì)算。數(shù)據(jù)科學(xué)通過(guò)運(yùn)用各種相關(guān)的數(shù)據(jù)來(lái)幫助非專業(yè)人士理解問(wèn)題。
數(shù)據(jù)科學(xué)集合了計(jì)算機(jī)科學(xué)/信息技術(shù)、數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)學(xué)、軟件開(kāi)發(fā)、商科以及傳統(tǒng)研究方法等等領(lǐng)域。是一門非常綜合且實(shí)用的學(xué)科。數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)可以幫助我們正確地處理數(shù)據(jù)并協(xié)助我們?cè)谏飳W(xué)、社會(huì)科學(xué)、人類學(xué)等領(lǐng)域進(jìn)行研究調(diào)研。
此外，數(shù)據(jù)科學(xué)也對(duì)商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)有極大的幫助。各個(gè)行業(yè)的頭部公司，如今都會(huì)組辦自己的行業(yè)研究部門和通過(guò)大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)者行為與偏好的部門，例如：Netflix、迪士尼、國(guó)內(nèi)的BAT、京東小米等大廠。
補(bǔ)充材料：
1、data science專業(yè)就業(yè)方向：
Data science出來(lái)的學(xué)生未來(lái)可以成為data analyst（數(shù)據(jù)分析師）、data engineer（數(shù)據(jù)工程師）、data scientist（數(shù)據(jù)科學(xué)家）等。
就拿data analyst來(lái)說(shuō)，他們的工作主要是從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取有用數(shù)據(jù)，再將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榭衫斫獾奈淖?，并幫助公司做出決策。此外，data science 的有關(guān)職位現(xiàn)在是供不應(yīng)求。除了Google，F(xiàn)acebook這樣的信息技術(shù)公司，生物、醫(yī)療、投行等各行各業(yè)也急缺這樣的人才。每天客戶都會(huì)提供源源不斷的數(shù)據(jù)，如何處理這些數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)公司未來(lái)的發(fā)展就變成了目前重要的議題。總的來(lái)說(shuō)，如果你本科讀的是data science專業(yè)，那么你未來(lái)就業(yè)就會(huì)輕松許多。
2、data science專業(yè)申請(qǐng)要求：
（1）申請(qǐng)者專業(yè)背景。
由于這是一個(gè)數(shù)理背景和計(jì)算機(jī)能力要求非常高的專業(yè)，所以，并不是所有背景可以申請(qǐng)?jiān)搶I(yè)。而且大部分項(xiàng)目會(huì)有先修課的要求，常見(jiàn)的先修課程有：微積分、線性代數(shù)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)編程基礎(chǔ)（Python、R等）、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、概率論等。
首先，本科是計(jì)算機(jī)科學(xué)CS的同學(xué)，是最符合申請(qǐng)條件的，因?yàn)榇蠖鄶?shù)數(shù)據(jù)工作都是通過(guò)編程和數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)手段進(jìn)行的，同時(shí)學(xué)過(guò)統(tǒng)計(jì)、微積分、高級(jí)語(yǔ)言；例如哈佛大學(xué)對(duì)于MSDS的本科背景要求是：希望有微積分、線性代數(shù)，概率和統(tǒng)計(jì)等相關(guān)課程，能使用至少1種編程語(yǔ)言，例如Python或R，了解計(jì)算機(jī)科學(xué)概念。其次，本科背景是統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)或應(yīng)用數(shù)學(xué)，且有一定編程基礎(chǔ)的同學(xué)也可以申請(qǐng)，這都是很好的匹配專業(yè)。最后，商科背景出身，但量化背景較強(qiáng)的商科專業(yè)，比如金工，但又希望能選擇一個(gè)STEM專業(yè)的同學(xué)，那DS顯然也是個(gè)非常好的選擇。所以說(shuō)，如果你有比較強(qiáng)的編程背景，又有比較好的數(shù)理基礎(chǔ)，那你就很有競(jìng)爭(zhēng)力；而純商科背景的同學(xué)，如果沒(méi)有強(qiáng)的量化背景，或者不懂編程，那建議還是數(shù)據(jù)科學(xué)DS和商業(yè)分析BA混合申請(qǐng)，因?yàn)樯虡I(yè)分析更加偏商科，開(kāi)在商學(xué)院，對(duì)商科背景接納程度大很多。
此外，其他理工科或者商科也可以申請(qǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)，如：物理、生物、MIS、電子信息工程、經(jīng)濟(jì)學(xué)等等。但相對(duì)來(lái)說(shuō)，競(jìng)爭(zhēng)力可能沒(méi)有計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生那么大。
（2）硬件條件。
①GPA：
對(duì)于GPA當(dāng)然是越高越好，對(duì)于申請(qǐng)TOP50的DS專業(yè)而言，GPA至少在3.3+，建議能夠到3.5+。而申請(qǐng)top 30的學(xué)校，建議能夠有3.8+的GPA。這樣子才會(huì)有更大的競(jìng)爭(zhēng)力。
②TOEFL/IELTS：
申請(qǐng)U.S News的綜合排名TOP50之前的學(xué)校的學(xué)生需要IELTS至少要達(dá)到7.0，TOEFL至少達(dá)到100。而申請(qǐng)TOP30之前的，IELTS至少要達(dá)到7.5，TOEFL必須達(dá)到100以上。
③GRE：
美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士一般要求申請(qǐng)者提供GRE成績(jī)。綜合排名TOP50之前的學(xué)校，對(duì)于GRE 的區(qū)間在310-325，單是顯然只有310的話競(jìng)爭(zhēng)力顯然是不夠的，因此，這里建議學(xué)生為自己設(shè)立的初步目標(biāo)在320+。而申請(qǐng)top 30的學(xué)校，建議能夠在325+，Q部分建議能夠拿滿分。
（3）軟件要求（實(shí)習(xí)，科研，工作等等）。
大部分學(xué)校的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)申請(qǐng)不要求工作經(jīng)驗(yàn)，但有相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)會(huì)對(duì)申請(qǐng)有幫助，建議有2-3段實(shí)習(xí)或項(xiàng)目經(jīng)歷。實(shí)習(xí)最優(yōu)選擇應(yīng)該是數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)崗，然而現(xiàn)實(shí)是這樣的崗位由于太過(guò)重要，基本不會(huì)招實(shí)習(xí)生。所以建議找一些統(tǒng)計(jì)量化相關(guān)的或者計(jì)算機(jī)相關(guān)的實(shí)習(xí)。
至于科研方面，在大學(xué)期間最好找和量化相關(guān)的科研，如果實(shí)在沒(méi)有，可以把相關(guān)的課程大作業(yè)拿來(lái)用。再退而求其次，也可以是計(jì)算機(jī)軟件、數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)。如果沒(méi)有科研經(jīng)歷，那將是極大的硬傷。此外，可以參加一些數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的競(jìng)賽。
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湯歆
環(huán)俄留學(xué)首席顧問(wèn)、高級(jí)培訓(xùn)講師、顧問(wèn)部總監(jiān)
圣彼得堡國(guó)立大學(xué)教育學(xué)學(xué)士、社會(huì)心理學(xué)碩士，2011年圣彼得堡國(guó)立大學(xué)優(yōu)秀畢業(yè)生，2017年入圍出國(guó)留學(xué)中介行業(yè)領(lǐng)軍人物。
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