李老师带你走进老美都要读的DS专业-新东方前途出国

1.1 专业简介

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”。数据科学使用到数学、统计、信息科学和计算机科学等各个学科的技术和理论，特别是以下分支：机器学习, 分类, 聚类分析，数据挖掘，数据库和可视化。大多数院校的Data Science属于STEM学科。

1.2 数据科学专业课程

必需/核心课程：

概率论
数据科学算法

统计推断和建模

数据科学计算机系统

机器学习数据科学

探测数据分析和可视化

数据科学概念和道德

哥伦比亚大学DS详细课程参考：

http://datascience.columbia.edu/course-inventory

1.3 学数据科学的学生是做些什么？

出自哈佛大学的数据科学项目网站

https://www.seas.harvard.edu/programs/graduate/applied-computation/master-of-science-in-data-science

 1.4 数据科学（Data Science）和商业分析（Business Analytics）的区别

美国开设DS和BA专业的所有院校:

https://analytics.ncsu.edu/?page_id=4184

很多学生会选择同时申请两个专业，但是实际上，两个专业还是有区别的：

1. DS一般在工学院或者文理学院，

    BA一般在商学院

2. DS的课程设置一般偏向于计算机和数学，

    BA的课程一般还有商科

3. 受教育程度略有不同

4. 应用的技能不一样

5. 职业岗位不一样

关于两个专业的更多区别可以参考该链接：

http://it.sohu.com/20151116/n426658031.shtml

2.1 专业背景

An undergraduate degree in a field emphasizing quantitative skills is expected, such as a degree in computer science, information science, engineering,math, physical science, health science, business, social science or city and urban planning, strong quantitative and computational background。

2.2申请要求

美国大多数院校的数据科学硕士要求：

1、修过计算机基础

2、数学基础（比如微积分、线性代数）

3、熟悉概率论、或者统计

4、如果没有这些先修课程甚至会开始预科夏季课程给学生，不计入学分当中，比如布朗大学。

如果有转专业的同学可以尽可能的修习以上课程，提升自己的竞争力，通过二学位、辅修学位、暑期课程、网课等方式多修课程。或者多参与实践实习科研也对申请数据科学有很大帮助

2.3 实习or科研

建议科研类型：

1、计算机数据挖掘、深度学习、人工智能机器学习、数据分析等专业方向为主。

2、可选择远程和实地这两种，以个人时间为主，平时可以参加远程，假期可参与实地。

3、新东方项目，CMU、哈佛、伯克利的项目，可一对一、一对三。

建议实习岗位：

1、运营岗位 -百度运营。

2、审计、商业数据分析，数据处理、智能检索系统，证券研究部门。

想申请好学校，建议找以下两类科研：

1、含金量高的科研，参与课题周期时间略长一些，有产出。

2、大数据、数据挖据，机器学习方面，或者编程类的实习，学校对学生的实际操作还是比较看重的，特别是转专业的学生，想申请DS，建议科研涉及编程方面。