大数据时代的到来，为各个科学领域带来了新的改革。越来越多的同学选择去美国读数据科学研究生，那么什么是数据科学呢？
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。
数据科学家则是通过科学的方法，用数据挖掘工具寻找新的数据。数据科学家要求掌握数据库、软件开发等等，对于程序语言R, Python、C++，SQL和Hadoop等都要了解，对技能要求比较综合。
数据科学主要研究内容有以下三类：
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。
在美国,综合年薪、工作满意度以及在Glassdoor 开放的岗位数目,数据科学家在美国最大的求职网站之Glassdoor 美国最佳工作(Best jobs in America))排名,连续四年稳居第一,平均年持在10万美元之上,成为美国最为炙手可热的职业之一。据统计,数据科学家一般都具有高学历88%的数据科学家至少是硕士学位,46%的数据科学家是博士学位。有相关专业的硕士以上的学位将会是成为数据科学家的必备条件。很多人毕业以后到高科技企业，比如FLAG（Facebook, Linkedin, Amazon和Google）以及阿里巴巴、腾讯、京东等国内高科技企业。主要从事金融、计算机软件、科研、IT技术服务、生物技术等等各个行业。
美国的数据科学一般开设在三个学院下,一个是计算机所在的学院,计算机专业里的数据科学方向;一个是工程学院,一个是文理学院下的数学系。部分院校DS项目设立在多个学院是因为这个专业本身属于交叉学科,包含了计算机,统计,数学及相关的学科。而不同学院的要求和申请难度也不同，感兴趣的同学欢迎在线咨询。
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