干貨：【專(zhuān)業(yè)解析】留美數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)申請(qǐng)

什么是數(shù)據(jù)科學(xué)(Data Science)？

隨著科技的發(fā)展，每天每時(shí)每刻都有大量數(shù)據(jù)被產(chǎn)生和存儲(chǔ)下來(lái)。如何才能把這些數(shù)據(jù)變成有用的信息價(jià)值被人類(lèi)所利用，就會(huì)通過(guò)一系列的收集、統(tǒng)計(jì)、整理、分析、挖掘等方法和技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)整個(gè)過(guò)程。數(shù)據(jù)科學(xué)是一門(mén)交叉的學(xué)科，涉及到很多的領(lǐng)域包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、可視化技術(shù)等多學(xué)科的知識(shí)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，為各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了新的改革。

數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)的就業(yè)前景

全球最頂尖管理咨詢(xún)公司麥肯錫(McKinsey)出具了一份詳細(xì)的分析報(bào)告，預(yù)計(jì)到2018年，大數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)工作者的崗位需求將激增，其中大數(shù)據(jù)科學(xué)家的缺口在140000到190000之間，對(duì)于懂得如何利用大數(shù)據(jù)做決策的分析師和經(jīng)理的崗位缺口則將達(dá)到1500000!

其中對(duì)大數(shù)據(jù)處理需求最旺盛的行業(yè)包括：制藥業(yè)、計(jì)算機(jī)軟件、互聯(lián)網(wǎng)、科研、IT技術(shù)服務(wù)、生物技術(shù)。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)工作者可以施展拳腳的領(lǐng)域非常廣泛，從國(guó)防部、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司到金融機(jī)構(gòu)，到處需要大數(shù)據(jù)項(xiàng)目來(lái)做創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的崗位報(bào)酬也非常豐厚，在硅谷，入門(mén)級(jí)的數(shù)據(jù)科學(xué)家的收入已經(jīng)是6位數(shù)了(美元)。

數(shù)據(jù)科學(xué)的三類(lèi)職業(yè)方向：機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)家

代表了技術(shù)含量較高的方向，工作內(nèi)容主要是開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和用這些系統(tǒng)解決實(shí)際問(wèn)題。一般需要ship prouction coe，做出來(lái)的是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

工作內(nèi)容俗稱(chēng)analytics (prouct analytics or business analytics)，從數(shù)據(jù)中提取insight，估計(jì)投資回報(bào)比，為產(chǎn)品方向提建議，所用工具一般較基礎(chǔ)，比如寫(xiě)SQL query取數(shù)據(jù)、用R/Python做簡(jiǎn)單的分析、用Tableau/Excel作圖比較常見(jiàn)，能自己開(kāi)發(fā)Dashboar算是analyst里面技術(shù)強(qiáng)的;工作需要產(chǎn)生各種形式的報(bào)告;在統(tǒng)計(jì)層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。

很多人說(shuō)，我想做數(shù)據(jù)科學(xué)家，我想做機(jī)器學(xué)習(xí)，而這類(lèi)職位就是大家想象中的那種。此類(lèi)職位工作內(nèi)容以高級(jí)建模為主，會(huì)針對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題來(lái)設(shè)計(jì)技術(shù)方案，比如Uber叫車(chē)的ETA、各種定價(jià)系統(tǒng)、Airbnb和金融行業(yè)的Frau Detection、Amazon物流管理，F(xiàn)B/Linkein的社交網(wǎng)絡(luò)或者ebay/Airbnb/Uber這樣供需雙方Marketplace市場(chǎng)規(guī)模的實(shí)驗(yàn)。這些例子，聽(tīng)上去就不是寫(xiě)SQL能解決的，也不是會(huì)寫(xiě)代碼就能做出來(lái)的，都需要比較深的領(lǐng)域知識(shí)。

美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)的院校推薦：

1、哈佛大學(xué)

專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)： SM Data Science課程長(zhǎng)度： 1年專(zhuān)業(yè)背景： 自然科學(xué)，數(shù)學(xué)，或工程專(zhuān)業(yè)學(xué)士學(xué)位工作經(jīng)驗(yàn)： 無(wú)注： 不接受GMAT代替GRE，不接受IELTS代替TOEFL

2、哥倫比亞大學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)： MS in Data Science課程長(zhǎng)度： 2年專(zhuān)業(yè)背景： 定量課程 (微積分，線性代數(shù)等);計(jì)算機(jī)編程工作經(jīng)驗(yàn)： 學(xué)生有工作經(jīng)驗(yàn)，但不是必須的

3、斯坦福大學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)： M.S. in Statistics: Data Science課程長(zhǎng)度： 5 Quarters(1年3個(gè)Quarters)專(zhuān)業(yè)背景： 較強(qiáng)的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)背景工作經(jīng)驗(yàn)： 最好有但不強(qiáng)制注： 不接受GMAT代替GRE，不接受IELTS代替TOEFL

4、杜克大學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)： Master in Interisciplinary Data Science (MIDS)課程長(zhǎng)度： 2年專(zhuān)業(yè)背景： 歡迎任何年齡和背景的申請(qǐng)人, 包含(但不限于) 應(yīng)屆定量學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)院畢業(yè)生, IT領(lǐng)域工作數(shù)年的數(shù)據(jù)庫(kù)工程師, 想要將數(shù)據(jù)科學(xué)融入聯(lián)邦或地方辦事處的政府專(zhuān)員, 以及想將數(shù)據(jù)挖掘融入研究技能的新聞工作者。 工作經(jīng)驗(yàn)： 學(xué)生有工作經(jīng)驗(yàn)，但不是必須的注： 每年大約招收25-35個(gè)學(xué)生

5、布朗大學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)： Master's in Data Science課程長(zhǎng)度： one acaemic year plus one summer專(zhuān)業(yè)背景： 先修課要求為1年的微積分，1學(xué)期的線性代數(shù)，1學(xué)期的概率與統(tǒng)計(jì)，編程。 我們也承認(rèn)在線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)科學(xué)中未達(dá)到一個(gè)或多個(gè)最低要求的特殊學(xué)生。 這四個(gè)部門(mén)(數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物統(tǒng)計(jì)學(xué))將在第一學(xué)期前的棕色夏季課程中為這三個(gè)主題中的每一個(gè)提供合適的課程。 .工作經(jīng)驗(yàn)： 不要求，但最好有

6、喬治城大學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)： Master of Science in Data Science for Public Policy課程長(zhǎng)度： 2年專(zhuān)業(yè)背景： 大學(xué)本科微積分課程，成績(jī)?yōu)锽級(jí)或以上，并展示技術(shù)能力的證據(jù)，如計(jì)算機(jī)科學(xué)、高級(jí)統(tǒng)計(jì)或高等數(shù)學(xué)課程。 也建議申請(qǐng)人完成介紹性微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)課程。 .工作經(jīng)驗(yàn)： 不要求

7、南加州大學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)： Master of Science in Computer Science (Data Science)課程長(zhǎng)度： 32 units專(zhuān)業(yè)背景： 工程學(xué)、數(shù)學(xué)或硬科學(xué)。 背景不是計(jì)算機(jī)科學(xué)的申請(qǐng)人可以考慮計(jì)算機(jī)科學(xué)(科學(xué)家和工程師)的研究生學(xué)位。 工作經(jīng)驗(yàn)： 不要求注： 不接受GMAT代替GRE

8、卡耐基梅隆大學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)1： MSPPM Data Analytics track課程長(zhǎng)度： 1.5年專(zhuān)業(yè)背景： 較強(qiáng)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，有先修課要求工作經(jīng)驗(yàn)： 不要求專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)2： MISM Business Intelligence & Data Analytics課程長(zhǎng)度： 16個(gè)月專(zhuān)業(yè)背景： 要求： 統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)庫(kù)，面向?qū)ο缶幊?建議： 線性代數(shù)工作經(jīng)驗(yàn)： 不要求

9、紐約大學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)： MS in Data Science課程長(zhǎng)度： 2年專(zhuān)業(yè)背景： 在數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方面有很強(qiáng)的背景。 先修課要求： 微積分I，線性代數(shù)，計(jì)算機(jī)科學(xué)入門(mén)(Python和R至少)工作經(jīng)驗(yàn)： 不要求注： 不接受GMAT代替GRE

10、羅徹斯特大學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)： MS in Data Science課程長(zhǎng)度： 2學(xué)期專(zhuān)業(yè)背景： 科學(xué)、工程、數(shù)學(xué)或商業(yè)工作經(jīng)驗(yàn)： 不要求

11、東北大學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)1： MS in Data Analytics Engineering課程長(zhǎng)度： 2年專(zhuān)業(yè)背景： 無(wú)工作經(jīng)驗(yàn)： 不要求注： 不接受GMAT代替GRE專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)2： Master of Science in Data Science課程長(zhǎng)度： 2-3年專(zhuān)業(yè)背景： 成功申請(qǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士學(xué)位的人將有一個(gè)事先接觸編程和統(tǒng)計(jì)或線性代數(shù)的領(lǐng)域。 工作經(jīng)驗(yàn)： 不要求

12、加州大學(xué)圣地亞哥分校專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)： MS in Avance Stuy Degree for Data Science an Engineering課程長(zhǎng)度： 2年專(zhuān)業(yè)背景： 工程、數(shù)學(xué)、物理或其他科學(xué)領(lǐng)域優(yōu)先工作經(jīng)驗(yàn)： 不要求

13、喬治華盛頓大學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)： Master of Science in Data Science課程長(zhǎng)度： 10 three-creit grauate courses(10門(mén)課程)專(zhuān)業(yè)背景： 先修課包括多變量微積分、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)編程工作經(jīng)驗(yàn)： 不要求注： 不要求GRE

14、華盛頓大學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)： Master of Science in Data Science課程長(zhǎng)度： 1.5年專(zhuān)業(yè)背景： 先修課包括數(shù)學(xué)(三類(lèi)微積分序列和線性代數(shù)課程)，計(jì)算機(jī)編程(編程中的兩門(mén)課程介紹序列)工作經(jīng)驗(yàn)： 不要求注： 不接受GMAT代替GRE

15、福特漢姆大學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)： Master of Science in Data Analytics課程長(zhǎng)度： 1-2年專(zhuān)業(yè)背景： 計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、工程、數(shù)學(xué)、物理科學(xué)、健康科學(xué)、商業(yè)、社會(huì)科學(xué)或城市和城市規(guī)劃先修課包括計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)(C，C++，java，R和Python)，應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì)、包括基本組合論和圖論的離散數(shù)學(xué)工作經(jīng)驗(yàn)： 不要

資深留學(xué)顧問(wèn)咨詢(xún)師個(gè)人資料：

本站美國(guó)部資深首席海歸金牌顧問(wèn)咨詢(xún)師，美國(guó)華盛頓大學(xué)傳媒專(zhuān)業(yè)畢業(yè)。2014年畢業(yè)后回國(guó)投身于本站留學(xué)北京總公司美國(guó)部，以海外留學(xué)背景、出色的英語(yǔ)能力、精湛的美國(guó)業(yè)務(wù)知識(shí)、耐心的服務(wù)態(tài)度，強(qiáng)烈的責(zé)任感贏得家長(zhǎng)學(xué)生的一致好評(píng)。從業(yè)至今，每年獲得“本站留學(xué)——零投訴服務(wù)之星”。

咨詢(xún)師極富責(zé)任心，耐心的對(duì)待每一位客戶，作為留學(xué)行業(yè)咨詢(xún)顧問(wèn)中的領(lǐng)先者，多年來(lái)積累了豐富的業(yè)務(wù)知識(shí)跟疑難案例。擅長(zhǎng)從考試規(guī)劃、背景提升、選校、文書(shū)撰寫(xiě)等各方面指導(dǎo)幫助學(xué)生，為學(xué)生量身制定獨(dú)一無(wú)二的申請(qǐng)材料，提供細(xì)心周到的個(gè)性化服務(wù)。咨詢(xún)師曾多次代表公司參加美國(guó)院校主辦的全球代理會(huì)議進(jìn)行申請(qǐng)最新信息的研討交流，更深入全面的了解美國(guó)高中，本科以及研究生等最新錄取要求。作為高端申請(qǐng)?jiān)u估組的核心成員，4年來(lái)為幾百名學(xué)生申請(qǐng)到美國(guó)夢(mèng)想的學(xué)府，其中不乏耶魯、哈佛、哥大、賓大、加州伯克利、加州藝術(shù)學(xué)院等世界名校，更對(duì)疑難留學(xué)案例有著豐富的申請(qǐng)經(jīng)驗(yàn)。

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