数据科学
Data Science
数据科学,顾名思义即数据相关的科学研究,它是一门利用数据学习知识的学科,包含两方面——用数据的方法来研科学和用科学的方法来研究数据。
其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品,结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学,统计,模式识别,机器学习,数据可视化,数据库,以及高性能计算。
数据科学的应用覆盖了医学与公共卫生、工程、法律、教育、设计、商业、经济、政策规划等广泛的领域,也将为这些领域带来巨大的变革与发展。
相比起主要研究数据收集、分析和诠释的传统统计学,数据科学则同时以数学、统计学、计算机为支撑学科,侧重于借助计算机对数推进行处理并以此来解决实际问题。数据科学并不局限于大数据,但是数据量的扩大诚然使得数据科学的地位越发重要,
专业分支
1.数据挖掘与机器学习
关注如何在大规模数据中发现隐藏模式和规律,以及如何构建机器学习模型来预测未知情况。
2.数据可视化与交互设计
关注如何将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户,以及如何设计用户友好的交互界面,使用户能够更好地理解和分析数据。
3.数据工程与大数据管理
关注如何处理和管理大规模的数据集合,包括数据清洗、数据存储和数据处理等方面的技术。
4.统计学与数据分析
关注如何运用统计学的方法和技术来分析和解释数据,以及如何从数据中发现相关性和推断因果关系。
5.数据科学应用领域
数据科学在各个领域都有广泛的应用,如金融领域的风险评估和投资决策,医疗领域的健康数据分析和疾病模型建立,社交媒体领域的用户行为分析和推荐系统等。
不同的分支需要不同的技能和知识,但都涉及数据分析、统计学、机器学习、编程和数据可视化等方面的知识和技术。
专业课程设置
Data Science是新兴专业,U.S.News综排靠前的学校只有少数,诸如斯坦福大学、卡内基梅隆大学、哥伦比亚大学、纽约大学、西北大学、加州大学伯克利分校等开设了相关学位项目。
以斯坦福大学为例,数据科学专业,提供两种学课程:
B.S.数学科学(B.s.in Data Science)和 B.A.数据科学与社会系统(B.A.in Data Science and Social Systems)。
B.S.和B.A.学位课程的学生将完成数学、计算机科学,统计学、优化和伦理学等一系列核心课程,并完成一个Capstone Project,以应用他们在学习期间获得的知识和技能。
未来就业方向
1.数据分析师
2.机器学习工程师
3.数据工程师
4.数据科学研究员
5.业务分析师式
6.数据可视化专家
7.市场营销分析师
8.金融数据分析师
9.健康数据分析师
10.社交媒体分析师
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