前言
随着大数据的发展，每天每时每刻都有大量数据被产生和存储下来，因而普遍意义下的有效性就会被人类所利用，并且通过一系列的收集、统计、整理、分析、挖掘等方法和技术来实现整个过程。应运趋势下，数据科学知识显得尤为重要，数据科学专业的就业需求大增。 接下来请跟着启思小编继续阅读，带你发现更多详情！
简介
数据科学是一门涉及到统计,数据分析及其相关方法的科学，借用数据去“理解和分析实际现象”。 数据科学可以应用在很多领域，比如金融与商业分析、医药分析或健康数据分析、社会科学研究、计算机网络安全、智慧城市等。
1、 概念：
在目前大数据时代，数据科学（Data Science）专业是大热门专业，越来越得到众多出国求学者的青睐。数据科学从学科角度出发，它是结合了应用数学，统计，模式识别，机器学习，数据可视化，数据仓库以及高性能计算的交叉学科。
为了符合工业界需求，专门的数据科学项目课程都很实际，侧重培养学生分析数据、解决问题的实际动手能力，理论性课程一般较少。
2、 专业详情：
1. 主要研究内容
(1) Predictive Analytics：分析数据来预测未来可能发生的事情。
(2) 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。
(3) Prescriptive Analytics：分析数据来找出最佳措施、取得最优化的结果。
2. 就业前景
事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数美元了。
3. 就业方向
数据科学 Data Science（数学 + 编程），DS的本质就是这两者的结合，这个方向的对口职业一般也需要这两者的结合。
(1) 机器学习工程师 Machine Learning Engineer
代表了技术含量较高的方向，工作内容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。
(2) 数据分析员 Data Analyst
工作内容俗称analytics (product analytics or business analytics)，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作图比较常见，能自己开发Dashboard算是analyst里面技术强的，工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上，懂基本t-test和线性回归即可。
(3) 数据科学家 Data Scientist
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、FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。
分析
1. 院校推荐：
(1) 斯坦福大学
斯坦福大学是全球著名的一流学府，2023年最佳数据科学硕士（MSDS）学院排行榜上，它名列第一。斯坦福大学的MSDS项目是一个跨学科的学术课程，旨在培养学生的数据科学和计算机技能，以便他们能够在现代社会的数据驱动的环境中成功地发挥作用。
课程也涵盖了一些非常重要的主题，如社会科学、商业智能、人工智能和数据科学实践。学生可以选择参加一个核心课程，也可以选择一些专业选修课程，以深入了解特定的知识领域。
(2) 加州大学伯克利分校
加利福尼亚大学伯克利分校是世界最顶尖的公立研究型大学之一，也是世界最重要的研究及教学中心之一，其在物理、化学、计算机科学、工程学等诸多领域均位列世界前十。
两个相关的学位项目：数据科学工程硕士Master of Engineering和信息与数据科学硕士Master of Information and Data Science。 伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能，立足现有最前沿的技术，扎实务实地培养学生成为领域内的佼佼者。
(3) 卡内基梅隆大学
卡内基梅隆大学，简称CMU，坐落在美国宾夕法尼亚州的匹兹堡，是美国25所新常春藤盟校之一。 卡内基梅隆大学的计算机科学专业排名在全美数一数二，与斯坦福、麻省理工起名，其数据分析与处理技术也名列前茅。
*耐基卡**梅隆大学Heinz学院下设两个数据科学硕士项目：MSPPM Data Analytics track和MISM Business Intelligence & Data Analytics。一个偏技术导向，一个偏商科导向。
(4) 哥伦比亚大学
哥伦比亚大学，简称为哥大，是一所位于美国纽约曼哈顿的世界顶级私立研究型大学，为美国大学协会的十四所创始院校之一，常春藤盟校之一。 哥伦比亚大学有一个世界顶尖的大数据科学与工程研究室，学生在此参与实验与科研项目。哥伦比亚大学的MS in Data Science 项目处于美国数据科学硕士申请难度的第一梯队。
该项目为期1年，学生共需修读30个学分。该项目开设获得专业成就认证必需的四门基础课程，学生可以在此课程基础上将数据科学技术运用于各自的兴趣领域。
(5) 纽约大学
纽约大学，简称NYU，建立于1831年，是一所位于美国纽约市的世界顶尖私立研究型大学，全美办学规模最大的私立名校之一。
纽约大学的数据科学顶级硕士课程是专为在数学、计算机科学和应用统计学领域有突出表现的学生设计的两年制高选择性课程。该计划的一个关键特点是顶石项目。学生将使用他们的知识和技能来开发和实现一个解决方案来解决一个现实世界的问题。学生可以全日制或非全日制攻读数据科学方面的顶级认证硕士学位。
(6) 弗吉尼亚大学
弗吉尼亚大学（University of Virginia），简称UVa，是美国公立大学；为最初的8所“公立常春藤”成员之一，25所“新常春藤”成员之一。
弗吉尼亚大学数据科学研究所提供顶级数据科学硕士学位课程。它可以在短短11个月内完成。该计划每年7月开始，并在接下来的5月结束。课程由来自各个领域的教师讲授，包括：计算机科学、统计及系统和信息工程。每年会招收45-50名学生，属于STEM项目。
(7) 罗彻斯特大学
罗彻斯特大学Master of Science in Data Science该项目可以通过两个学期(秋季/春季)或三学期(秋季/春季/秋季)的全日制完成，两学期的时长适合进入计算机科学和数学背景很强的学生，并可以承担相对繁重的课程压力(每学期四门课程)，以便迅速毕业。
许多学生在学期之间获得实习机会，以获得额外的专业经验。未来的学生应该有编程经验，可以来自不同的背景，包括科学、工程、数学和商业。
(8) 华盛顿大学西雅图
华盛顿大学西雅图提供数据科学方面的顶级硕士学位。Master of Science in Data Science的特点是综合性，跨学科的课程。
该项目课程由由学校六个top院系的教授共同设置，只在晚上上课，教授学生管理、模型以及大数据可视化等知识，以满足工业、政府、非盈利组织、科研等组织日益增长的需要。
(9) 乔治城大学
乔治城大学的顶级分析硕士学位是通过与计算机科学系和数学与统计系的合作而授予的。Master of Science in Analytics-Data Science这个严谨的项目为学生提供数学、计算和统计方法方面的培训。
该项目面向应届毕业生和寻求晋升或新职业的专业人士。全日制学生只需两年就能拿到学位(转学学分或暑期课程更少)。课程通常在下午晚些时候或晚上提供，以适应职业人士。学生有机会参与独特的活动，如数据可视化挑战，德勤核心咨询系列和分析学生展示。
(10) 旧金山大学
旧金山大学艺术与科学学院的数据科学专业的顶尖硕士学位只需要12个月就能完成。MS in Data Science这个严格的项目使用了最先进的开放源码课程，为学生发展所需的技能，以成功在世界上增长最快的领域之一。
2. 技能提升：
一个成功的数据科学家的职业需要战略性思考、统计知识和编码技能。 除此之外，对于获得充足的职业机会还有其他一些重要技能的需求：
(1) 行业知识与创新思维能力
(2) 深度学习框架能力：Pytorch、Keras、TensorFlow
(3) 神经网络和机器学习
(4) 数据库：NoSQL 和 SQL
(5) Spark 和 Hadoop 中的工作知识
(6) 应用与统计数学
(7) 编程语言：Java、Python、R
建议
由于每天都会产生 2.5 万亿字节的数据，因此每个企业都需要合格且熟练的专业人员来组织和维护数据，并对其进行分析以提供强大的业务解决方案。 作为 21 世纪最性感的职业，能够通过分析趋势来制定可靠的策略，用以协助公司做出正确的决策，不仅熟悉某个特定行业领域，同时具备较强的数据处理能力的复合型人才更是不可多得。