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数据科学：统计学的延伸？
先看定义：Data Science is an interdisciplinary field that uses scientific methods, processes, algorithms and systems to extract knowledge and insights from data in various forms, both structured and unstructured similar to data mining.
算法与统计工具为支持，挖掘数据，最终发现规律。
换句话说，统计在数据科学领域，更多是作为“工具”的作用，最终目的是通过数据，找出数字背后内在的意义。
先看定义：Data Science is an interdisciplinary field that uses scientific methods, processes, algorithms and systems to extract knowledge and insights from data in various forms, both structured and unstructured similar to data mining.
算法与统计工具为支持，挖掘数据，最终发现规律。
换句话说，统计在数据科学领域，更多是作为“工具”的作用，最终目的是通过数据，找出数字背后内在的意义。
数据科学课程设置
根据斯坦福大学官网的信息，数据科学必修的课程包括：
选修课程包括：
而同时，根据纽约大学官网的信息，数据科学专业的分支包括：
- Data Science（数据科学）
- Big Data（大数据）
- Natural Language Processing Track（自然语言处理）
- Mathematics and Data Track（数学与数据）
- Data Science Physics Track（物理数据科学）
- Biology Track（生物）
根据斯坦福大学官网整理的录取信息，整体录取的学生都是理工科学生；总体偏爱数学、统计、经济这三个学科。
但是也并不排除类似国际关系这样的偏文科专业的录取。
数据科学就业前景
就业好，而且收入高啊！
数据科学家的收入水平，跟一向以收入高著称的计算机科学专业相比，也并不落下风。
而职业中长期来看，鉴于我们正生活在数据时代，数据科学行业从业人员的需求还是有比较大的缺口；
同时，根据纽约大学的分支来进行延伸分析，将数据学科应用到各个细分学科领域，是必然的趋势；
因此，扎实数据分析能力、数据运算能力，并能够拥有将数据分析能力运用到细分领域的能力，将极可能是保证就业的根本要求。
或者说，专业能力+快速学习能力的结合，更加能够保证数据科学专业学生的就业。
本文由“壹伴编辑器”提供技术支持
另外，关于Data Science（数据科学）、Data Analysis（数据分析）以及Big Data的差别，图示给大家看：
