统计学专业和数据科学专业有什么区别?
统计学专业和数据科学专业有什么区别?
统计学和数据科学这两个专业都要求数学能力和一定的计算机能力。有部分院校开设的 Data Science (DS)会设置在统计系或者数学系下,如UBC的Data Science, UCL的DS, NYU的 DS 和 University of Wisconsin, Madison 的 DS。
虽然这两个专业有很多相同的地方,但是也是区别很明显的两个项目: 从先修课程来说, 统计学会要求申请者在本科阶段学过基础的数学课程,如线性代数,微积分,数理统计,概率论等。高阶课程如回归分析,多元统计,时间序列也是建议学习的。对于计算机技能方面的考量要求并不是非常严苛,只要有过使用 R 或者 Python 就可以。而数据科学对于先修课程的要求主要集中在计算机技能方面,于此同时要求数学的背景。常规来说,要求的先修课程有:计算机课程和技能(计算机导论,SQL, Database, Programming, C/C++等),数学背景(微积分,数学建模,线性代数,概率论等)以及一定的工作经验是加分的。
从转专业的角度来说,这两个专业是可以互相转专业申请的。但是从专业技能 、要求的偏重来说,统计专业更加注重的是一些计算能力,数据处理能力以及根据数 、据得出的结果来预测和评估的能力,而数据科学更为倚重 computer science 的技能,是凭借计算机的操作来处理数据。
从专业设置的角度来看,统计学多数都有独立的系,归属于文理理学院或者商学院,而 DS 则多数没有自己独立的系,大部分都属于计算机学院和工学院下,少部分在统计或者数学系。
从深入学习的角度来看,统计学可以申请统计学的博士学位,而 DS 是以应用为导向的,如果要读博士,多数会转到 CS 的博士学位就读。