数据科学：数据科学（Data Science）专业解析

2024-03-31 11:39:45 0 0

一、专业定义

一般来讲，数据科学就是从数据中提取信息知识，即是数据挖掘与预测分析的延伸，亦是发掘知识与数据的过程。所以通俗来讲，数据科学，就是通过分析数据，来挖掘获得这些数据中的潜在信息。Data science还有其他几个类似的别称，比如Data Mining(NJIT)、Data Analytics(Cornell University)、Data Stuies、Data Science an Management(Imperial College (Lonon, UK))、Preictive Analytics(DePaul University)、Business Analysis（NYU/Forham University）、Business Intelligence an Data Analytics (Carnegie Mellon University)等等。

二、课程设置
数据科学的课程主要是这三方面：1.模型，算法；2.数据结构；3.visualization（可视化）。仔细观察，可以看出这些课程，都是与计算机密切相关的。比如可视化，目前应用比较多的，当属machine learning，也就是通过计算机图形与图像处理，从而将我们所需要的数据在电脑屏幕上显示出来。所以，整个过程，需要一定的计算机技能，如编程、算法。另一方面，通过数据，分析挖掘出有用信息，因此，如果申请者具有一定的数学、统计分析基础的话，更有利于获得申请成功。因此，该专业一般是开设在计算机相关院系下，或者商学院下，所以其就业方向，大多是计算机领域，或者商业领域。

三、学校推荐
Columbia University哥伦比亚大学

项目名称：Master of Science in Data Science
该学校专门开设了Data Science Institute，由此可见其对于这一专业的重视，该项目是2014年秋季新开的。

课程设置：一共需要修完30学分，其中21学分为必修课：
STAT W4105 PROBABILITY
CSOR W4246 ALGORITHMS FOR DATA SCIENCE
STAT W4702 STATISTICAL INFERENCE AND MODELING
COMS W4121 COMPUTER SYSTEMS FOR DATA SCIENCE
COMS W4721 MACHINE LEARNING FOR DATA SCIENCE
STAT W4701 EXPLORATORY DATA ANALYSIS AND VISUALIZATION
ENGI E4800 DATA SCIENCE CAPSTONE AND ETHICS
申请要求：
要求申请者本科学历以上，具有计算机、数学、商业等相关背景，具备先前的定量课程（微积分、线性代数等）、计算机程序设计课程导论。其他材料：
*官方成绩单
*三封推荐信
*个人陈述
*个人简历
*官方研究生记录考试（GRE）一般考试成绩
*85美元不可退还的申请费
*托福、雅思或PTE学术考试成绩

截止日期：2月15日