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数据分析硕士专业详解
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。
数据科学可以应用在哪些领域？--以哥大的数据科学所的研究领域为例：
Financial and Business Analytics 金融与商业分析（例如数据科学帮助解决诈骗邮件的问题；数据科学帮助解决量化交易收益更大的问题；数据科学在大规模商业银行中的应用）
Health Analytics 健康分析（哥伦比亚大学数据健康分析中心的研究员和教授来自医学、生物、公共卫生、生物信息、计算机、应用数学与统计专业。目标是通过数据驱动的方法和对健康过程的理解来改善个人健康和医疗系统。案例： Real-time Monitoring and Data Visualization for the Management of Intracranial Hypertension in the Intensive Care Unit 重症监护病房颅内高压管理的实时监测和数据可视化）
Smart Cities 智慧城市(哥大智慧城市研究中心的研究涵盖面很广，例如检测和消除城市基础设施老化的问题，提高智能电网技术，计算和沟通交通拥挤时的更佳交通路线等)
Computational Social Science 计算社会科学（哥伦比亚大学计算社会科学研究中心，帮助缺少编程和技术背景的研究人员，解决社会科学的问题。例如利用移动电话和卫星数据绘制贫困地图，解决贫困问题（孟加拉地区））
Cybersecurity 网络安全（我们致力于开发在整个生命周期内保持数据安全和私有性的能力。该中心与计算机科学和电气工程系，以及商学院合作研究。）
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：分析数据来找出更佳的措施、取得最优化的结果。
常见的专业名称有Data Science，Data Analytics，Big Data，Computer Science/Statistics/Analytics (with concentration in Data Science)
数据科学和商业分析的区别：
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.应用的技能不一样
4.职业岗位不一样
课程设置
核心课程有 （以哥伦比亚大学数据科学项目为例）：
统计和计算机课程
Introduction to Data Science
Computer Systems for Data Science
Machine Learning for Data Science
Algorithms for Data Science
Probability Theory
Probability Theory
Exploratory Data Analysis & Visualization
Statistical Inference & Modeling
选修课
可选范围比较广泛，包括
Translational Bioinformatics
Topics in Computer Science: Applied Machine Learning
Topics in Computer Science: Causal Inference for Data Science
Topics in Computer Science: Elements of Data Science: A First Course
NLP: Computational Models of Social Meaning
Topics in Computer Science: Projects in Data Science: A First Course
Topics in Information Processing: Big Data Analytics
