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吕安琪美国部后期组长

大数据时代的新宠:统计学与大数据专业
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随着大数据时代的来临,很多和大数据分析、数据科学相关的研究生专业越来越受到留学生的喜爱。统计与DS的申请人数也逐渐增多。对于美国的统计专业DS大数据专业研究生的庐山真面目到底是怎样的呢?本文将从项目介绍、就业趋势、申请要求、案例分享四大方向来与同学们分享~


项目介绍


统计专业(Statistics)最早作为数学专业的一个分支,通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,来进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考对数据的研究和分析。统计学的应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域,从美国大学的设置来看,统计已经慢慢从数学系中独立出来,成为单独的统计系。

 

相比之下,数据科学是一个相对新的概念了,data science本身是一个合成词,最早于2001年出现在一篇很著名的文章:Data Science:An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics。从这里我们能看出,其实一开始,DS便被定义为统计科学的一个延申。数据科学起源于统计学,就好比电子工程学是起源于物理学一样。当然他之所以可以这么发展,本质上还是计算机技术大发展的结果。

 

大约从2009年开始,“大数据”就成为了互联网信息技术行业的流行词汇,无论是手机、平板电脑还是各种设备的数据传感器,以及物联网、云计算、移动互联网这些概念都与大数据有关。数据科学这个概念,也是自从大数据概念崛起成为了数据领域的讨论热点。

 

笼统的讲,data science基本上等于stat+CS,比如你是一个数学major,计算机minor的学生,申请背景就非常合适。当然这个概念也对也不对。因为如果真正要做data science,其实是data science=stat+CS+domain knowledge(领域知识)。比如你要用大数据去搞金融,就一定要懂一些金融。如果要用它搞工业制造,就一定要懂些工业制造。你不懂金融,自然不知要采何数据,而且这些数据之间如何去建模。

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