data science是什么專業(yè)

data science譯為數(shù)據(jù)科學(xué)，是一門利用數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)知識的學(xué)科，其目標(biāo)是通過從數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的部分來生產(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)、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)倉庫以及高性能計(jì)算。數(shù)據(jù)科學(xué)通過運(yùn)用各種相關(guān)的數(shù)據(jù)來幫助非專業(yè)人士理解問題。

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)助我們在生物學(xué)、社會科學(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)也對商業(yè)競爭有極大的幫助。各個(gè)行業(yè)的頭部公司，如今都會組辦自己的行業(yè)研究部門和通過大數(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出來的學(xué)生未來可以成為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來說，他們的工作主要是從數(shù)據(jù)庫中提取有用數(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)測公司未來的發(fā)展就變成了目前重要的議題?？偟膩碚f，如果你本科讀的是data science專業(yè)，那么你未來就業(yè)就會輕松許多。

2、data science專業(yè)申請要求：

（1）申請者專業(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?jiān)搶I(yè)。而且大部分項(xiàng)目會有先修課的要求，常見的先修課程有：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)，是最符合申請條件的，因?yàn)榇蠖鄶?shù)數(shù)據(jù)工作都是通過編程和數(shù)據(jù)庫的相關(guān)手段進(jìn)行的，同時(shí)學(xué)過統(tǒng)計(jì)、微積分、高級語言；例如哈佛大學(xué)對于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，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，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)，那你就很有競爭力；而純商科背景的同學(xué)，如果沒有強(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，因?yàn)樯虡I(yè)分析更加偏商科，開在商學(xué)院，對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。但相對來說，競爭力可能沒有計(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：

對于GPA當(dāng)然是越高越好，對于申請TOP50的DS專業(yè)而言，GPA至少在3.3+，建議能夠到3.5+。而申請top 30的學(xué)校，建議能夠有3.8+的GPA。這樣子才會有更大的競爭力。

②TOEFL/IELTS：

申請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：

美國數(shù)據(jù)科學(xué)碩士一般要求申請者提供GRE成績。綜合排名TOP50之前的學(xué)校，對于GRE 的區(qū)間在310-325，單是顯然只有310的話競爭力顯然是不夠的，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)申請不要求工作經(jīng)驗(yàn)，但有相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)會對申請有幫助，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重要，基本不會招實(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)在沒有，可以把相關(guān)的課程大作業(yè)拿來用。再退而求其次，也可以是計(jì)算機(jī)軟件、數(shù)據(jù)庫相關(guān)。如果沒有科研經(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)的競賽。