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進入大數(shù)據(jù)時代,人們對數(shù)據(jù)的關(guān)注達到了前所未有的程度。在前幾年,大多數(shù)出國留學(xué)的工科生會選擇計算機科學(xué)之類的專業(yè)。但最近兩年,數(shù)據(jù)科學(xué)(Data Science)就躋身成為競爭最激烈的熱門專業(yè)。
近兩年的全美最佳崗位排行中,“數(shù)據(jù)科學(xué)家”已經(jīng)連續(xù)兩年名列前茅。甚至,有人喊出了“得數(shù)據(jù)者得天下”的口號,作為美國和英國近年來的大熱專業(yè),究竟數(shù)據(jù)科學(xué)是什么?前景又如何呢?今天,我們就來走進這個專業(yè)。
什么是數(shù)據(jù)科學(xué)?
我們所處的互聯(lián)網(wǎng)時代正在產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),人類或人類群體無法以足夠快的速度處理這些數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)泛濫有可能改變商業(yè),政府,科學(xué)和醫(yī)療保健的方式。為了解決處理“數(shù)據(jù)潮”的需要,從而出現(xiàn)了一門新學(xué)科,這個新興學(xué)科,我們稱之為“數(shù)據(jù)科學(xué)”。
可以說,數(shù)據(jù)科學(xué)就是從數(shù)據(jù)中提取信息知識,即是數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測分析的延伸,亦是發(fā)掘知識與數(shù)據(jù)的過程。所以,通俗來講,數(shù)據(jù)科學(xué),就是通過分析數(shù)據(jù),來挖掘獲得這些數(shù)據(jù)中的潛在信息。
數(shù)據(jù)科學(xué)是一項交叉學(xué)科主要由三大塊知識內(nèi)容構(gòu)成,它們分別是:統(tǒng)計學(xué)與機器學(xué)習(xí),計算機科學(xué)與軟件開發(fā),以及相關(guān)行業(yè)的商業(yè)知識。其主要研究內(nèi)容包括:數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)理論、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)計算和數(shù)據(jù)管理。
數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)什么?
數(shù)據(jù)科學(xué),Data science,在國外大學(xué)開設(shè)的專業(yè)中,其實還有其他幾個類似的稱呼,比如:Data Mining、Data Analytics、Data Studies、Data Science and Management、Predictive Analytics,以及Business Intelligence and Data Analytics 等等。當(dāng)然,不同的稱呼,所對應(yīng)的課程側(cè)重點也會有所不同。
根據(jù)對于一些數(shù)據(jù)科學(xué)項目的課程整合,數(shù)據(jù)科學(xué)的課程主要包括三個方面:模型和算法,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),以及可視化。核心的課程包括:數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論,數(shù)據(jù)挖掘,高級大數(shù)據(jù)系統(tǒng),大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)可視化等。
數(shù)據(jù)科學(xué)很重要的一個能力就是如何通過數(shù)據(jù)來解決問題其實,其實,只要你有數(shù)學(xué)基礎(chǔ),會用Python或Java等任意一種編程語言,而且,對某個行業(yè)了如指掌,完全有機會成為數(shù)據(jù)科學(xué)家。
數(shù)據(jù)科學(xué)就業(yè)前景?
數(shù)據(jù)科學(xué),可以說是當(dāng)下最賺錢的行業(yè)之一,2016年和2017年的全美最佳崗位排行中,“數(shù)據(jù)科學(xué)家”已經(jīng)連續(xù)兩年名列前茅。根據(jù)Glassdoor美國平均薪資數(shù)據(jù)顯示,數(shù)據(jù)科學(xué)家的年薪中位數(shù)達到$118,709,位于榜首。
此外,IBM的一項調(diào)查預(yù)計,到2020年,市場對于數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師的需求還將增加30%,屆時,每年開放的崗位將達到272萬個。毫不夸張地說,數(shù)據(jù)科學(xué)家會是未來50年最火爆的職業(yè)之一。
目前,國內(nèi)對數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求一直都在持續(xù)增長,人才缺口很大。企業(yè)也會比較青睞那些有留學(xué)背景的專業(yè)人才。數(shù)據(jù)科學(xué)本身也注重實踐,如果還有相關(guān)的實習(xí)經(jīng)歷,對將來就業(yè)也會有非常大的幫助。
數(shù)據(jù)科學(xué)申請條件?
不論是國內(nèi)還是美國本土,本科就開設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的學(xué)校并不多,因此,大部分學(xué)生申請數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)都會是轉(zhuǎn)專業(yè)申請。通常來說,本科背景為數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、管理、計算機和市場營銷等專業(yè)的學(xué)生會更有優(yōu)勢。
跨專業(yè)申請申請數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè),需要修過相關(guān)課程,包括:擁有完整的數(shù)學(xué)背景(微積分,線性代數(shù),概率論,統(tǒng)計學(xué),數(shù)學(xué)建模),以及計算機背景知識(計算機導(dǎo)論,SQL,Database,Programming)。
除此以外,還需要具備一定對于市場、行業(yè)和產(chǎn)品的分析能力,解決問題的能力和與人溝通的能力,如果有相關(guān)實踐會是加分項,如果沒有,建議文書里要提供一些經(jīng)歷,以體現(xiàn)自己的背景和基礎(chǔ)可以勝任這個專業(yè)。并且,建議考出理想的GRE,因為大部分項目只接受GRE。
數(shù)據(jù)科學(xué)院校推薦
美國
Master of Science in Data Science
哥倫比亞大學(xué)專門開設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)研究所,Data Science Institute,可見哥大對于這一專業(yè)的重視。哥大的數(shù)據(jù)科學(xué)研究所擁有250多名從事各種研究的教師,致力于推進收集和解釋數(shù)據(jù)的技術(shù),并解決社會面臨的問題。
哥大的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程讓學(xué)生通過專業(yè)的學(xué)習(xí),從而能將數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于他們感興趣的領(lǐng)域。哥大的數(shù)據(jù)科學(xué)提供四門基礎(chǔ)課程,學(xué)生有機會進行基礎(chǔ)和深入研究,包括在頂尖項目中,并有機會與學(xué)校的行業(yè)合作伙伴和行業(yè)大牛進行互動。
學(xué)生還可以選擇專注于創(chuàng)業(yè)的選修課程或在學(xué)校的七個中心其中之一的領(lǐng)域進行深入研究。學(xué)校有世界頂尖的大數(shù)據(jù)科學(xué)與工程研究室,還與業(yè)界密切合作,將有前途的創(chuàng)意推向市場。學(xué)生可以在此參與各種實驗與科研項目。
MS in computational Data Science
提起CS相關(guān)專業(yè),不得不提的就是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)。而CMU的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)同樣走在了行業(yè)前列,該項目開設(shè)于2004年,在計劃中,學(xué)生將深入研究數(shù)據(jù)庫,分布式算法和存儲,機器學(xué)習(xí),語言技術(shù),軟件工程,以及人機交互設(shè)計等主題。
必修的核心課程包括:云計算,機器學(xué)習(xí),交互式數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)研討會,通過核心課程和選修課程的學(xué)習(xí),學(xué)生將形成對大型信息系統(tǒng)的熟練掌握,而CMU提供的實習(xí)和研究項目將確保學(xué)生擁有在職業(yè)生涯中取得成功所需的知識和經(jīng)驗。
CMU的數(shù)據(jù)科學(xué)項目吸引了學(xué)校頂尖的計算機科學(xué)學(xué)院的教職員工,包括計算機科學(xué)系,機器學(xué)習(xí)系和人機交互學(xué)院。該專業(yè)的很多畢業(yè)生,已經(jīng)成為亞馬遜,蘋果,谷歌和雅虎等公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家和項目經(jīng)理。
MS in Information and Data Science
伯克利的信息與數(shù)據(jù)科學(xué)碩士,同樣走在了行業(yè)的最前沿。該項目旨在幫助學(xué)生掌握大規(guī)模處理數(shù)據(jù)所需要的獨特的技能和工具,并且通過各種實踐和研究,使之能夠成為精通數(shù)據(jù)的專業(yè)人士和管理人員。
伯克利的這個項目以其學(xué)科廣度而著稱,與僅關(guān)注高等數(shù)學(xué)和建模的課程不同,該課程為學(xué)生提供社會科學(xué)和政策研究以及統(tǒng)計學(xué),計算機科學(xué)和工程學(xué)的見解。所需的核心課程側(cè)重于:提出好的研究或商業(yè)問題,以大規(guī)模處理數(shù)據(jù)集的方式傳達結(jié)果,注重信息可視化; 以及需要深入了解信息隱私和安全的法律和道德層面 。
伯克利的課程設(shè)計獨特,除了提供所需的知識和關(guān)系,還結(jié)合了在線教育,強調(diào)教師和同學(xué)的互動。每周一次的在線課程,讓教師制作清晰的講課解題視頻,以便為學(xué)生在每周實時課程中進行更豐富的討論。此外,還提供密集的職業(yè)服務(wù)和面試機會,以及與伯克利專家的面對面的研討會和小型課程。
MS in Computer Science with specialization in Data Science
南加大的數(shù)據(jù)科學(xué)項目是其計算機科學(xué)碩士的一個方向,屬于學(xué)校的工程學(xué)院旗下。學(xué)校及其研究中心在相關(guān)領(lǐng)域取得過許多成績,包括:域名系統(tǒng)和TCP / IP協(xié)議,DNA計算的發(fā)明,以及與大腦,機器和數(shù)學(xué)相關(guān)的歷史性跨學(xué)科研究。
南加大在計算機科學(xué)和跨學(xué)科領(lǐng)域都有深刻而多樣的研究,學(xué)校為學(xué)生提供計算機科學(xué)的核心背景下的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的學(xué)習(xí)。學(xué)生將掌握統(tǒng)計和系統(tǒng)等專業(yè)知識,用于對數(shù)據(jù)的獲取,存儲,訪問,分析和可視化。
南加大還注重數(shù)據(jù)與各種實際相關(guān)的大型,異構(gòu)和實時問題的結(jié)合,以及在實際領(lǐng)域的運用,包括能源,環(huán)境,健康,媒體,醫(yī)藥和運輸。此外,學(xué)生可以充分利用學(xué)校提供的豐富的資源和多元的實踐機會。
MS in Data Science
紐約大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)隸屬于紐約大學(xué)克朗數(shù)學(xué)研究所,在2013年第一次招生。美國頂級的數(shù)據(jù)科學(xué)的項目本身數(shù)量不多,NYU借助學(xué)校數(shù)學(xué)優(yōu)勢以及強大的師資力量,在數(shù)據(jù)科學(xué)項目里名列前茅。
NYU的克朗數(shù)學(xué)研究所名聲顯赫,其應(yīng)用數(shù)學(xué)研究全美第一,擁有18位美國國家科學(xué)院成員,超過美國的任何其他數(shù)學(xué)系。因此,NYU的數(shù)據(jù)科學(xué)項目的競爭也是非常激烈的。甚至,坊間還有傳說,“能進哥大Data的,卻只能進NYU Data的waitlist。”
NYU的數(shù)據(jù)科學(xué)項目作為學(xué)校的高度重視的項目之一,學(xué)校單獨給分配了一棟樓的6、7層做教學(xué)和研究。師資很強,很多都是數(shù)學(xué)界的大拿,在全美學(xué)術(shù)界都赫赫有名。NYU的數(shù)據(jù)科學(xué)項目是具有高度選擇性的項目,面向具有數(shù)學(xué),計算機科學(xué)和應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)背景的學(xué)生,課程側(cè)重于開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)的新方法。
MS in Data Science
弗吉尼亞大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項目,通過為期11個月的專業(yè)課程,用跨學(xué)科方法幫助學(xué)生掌握走在數(shù)據(jù)科學(xué)的前沿領(lǐng)域所需具備的知識。并且,會將課堂作業(yè)與其在行業(yè),學(xué)術(shù)和政府等領(lǐng)域的合作伙伴的項目相結(jié)合。
弗吉尼亞的數(shù)據(jù)科學(xué)研究與類似的數(shù)據(jù)科學(xué)課程不同,其重點是協(xié)作,是基于項目的學(xué)習(xí)。學(xué)生在參與到實踐項目的過程中,教師和行業(yè)以及政府代表會在解決實際問題的過程中給予學(xué)生大量的指導(dǎo)。
MS in Statistics-Data Science
威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的統(tǒng)計科學(xué)碩士 - 數(shù)據(jù)科學(xué)方向以培養(yǎng)專業(yè)人才為理念,使畢業(yè)生能夠相關(guān)領(lǐng)域中獨當(dāng)一面。這個為期12個月的課程是在秋季和春季學(xué)期開設(shè)的,而夏季學(xué)生還有機會參與到大型企業(yè)的實習(xí)。
學(xué)生將主要學(xué)習(xí)理解上下文中的數(shù)據(jù),匯總和可視化數(shù)據(jù)以引出見解,使用模型分析,進一步掌握統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)的理論,通過復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析獲得計算專業(yè)知識,以及解釋并傳達數(shù)據(jù)分析。
利用統(tǒng)計思維的力量,學(xué)生將掌握把數(shù)據(jù)的意義傳達給他人的方法,并將在現(xiàn)實的問題中建立分析,并提高推理和溝通技巧。因此,該項目將提供在專業(yè)人士和業(yè)務(wù)團隊中工作的強大技能,以及基于數(shù)據(jù)推理的主要討論。
英國
MSc Data Science
巴斯大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè),旨在培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)科學(xué)理論和實踐方面的堅實基礎(chǔ),學(xué)生將學(xué)習(xí)到具有普遍相關(guān)性的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)、獲得機器學(xué)習(xí)技術(shù)及軟件技術(shù)方面的專業(yè)知識,還提供額外實習(xí)1年的機會。
申請要求:數(shù)學(xué),統(tǒng)計學(xué),或工程數(shù)學(xué)或其他相關(guān)專業(yè)背景,要求有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)并有編程能力;均分75以上;雅思6.5,單項不低于6.0
MSc Big Data and High Performance Computing
利物浦大學(xué)的這個專業(yè)開設(shè)在計算機系,由大學(xué)和科學(xué)與技術(shù)設(shè)施委員會哈特里超算中心合作開設(shè),旨在讓學(xué)生深入了解如何運用高性能計算技術(shù)進行大數(shù)據(jù)分析和處理。學(xué)生還可選擇額外實習(xí)1年。
申請要求:計算機科學(xué)或相關(guān)專業(yè)背景;均分75以上;雅思6.5,單項不低于5.5
MSc Data Science
倫敦城市大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè),提供額外實習(xí)6個月的機會,實習(xí)項目包括BBC、Google和IBM等大企業(yè)的項目。該專業(yè)經(jīng)由英國計算機協(xié)會IT特許機構(gòu)認證,側(cè)重于數(shù)據(jù)技術(shù)和機器學(xué)習(xí)。
申請要求:計算機科學(xué)、工程、物理、數(shù)學(xué),或相關(guān)專業(yè)背景;有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和編程經(jīng)驗;均分75以上;雅思6.5,單項不低于6.0
MSc Big Data Science
倫敦瑪麗女王大學(xué)的大數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)同樣經(jīng)由英國計算機協(xié)會IT特許機構(gòu)認證,學(xué)生可額外選擇實習(xí)1年,必修課有:應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)、大數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)挖掘等。
申請要求:電子工程、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)背景,可考慮無專業(yè)背景但有相關(guān)工作經(jīng)驗的申請者;均分75以上;雅思6.5,單項不低于6.0
MSc Data Science
埃塞克斯大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)旨在培養(yǎng)學(xué)生計算機科學(xué)、編程、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、概率等方面扎實的理論和實踐基礎(chǔ),也提供額外實習(xí)1年的機會。必修課有:應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)、信息檢索和機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘等。
申請要求:數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、運籌學(xué)、金融、經(jīng)濟學(xué)或計算機等專業(yè);非相關(guān)專業(yè)背景,需要修過微積分、代數(shù)、統(tǒng)計或其他數(shù)學(xué)課程;均分74-80以上;雅思6.0,單項不低于5.5。
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