【专业推荐】美国数据科学专业全解！岗位缺口大，毕业起薪高！-新东方前途出国

　　数据科学是近段时间里炙手可热的专业方向，很多赴海外留学的同学们都会把它划入自己的考虑范围。数据科学专业不光起薪高，就业前景又好，国内国外的企业都继续这种类型的人才。毕业后被各大企业抢着送offer的感觉不要太好~  

　　但是，随着申请人数越来越多，DS的竞争也越来越激烈，申请门槛逐渐变高。只有提前了解这个专业，才能让大家在准备的过程中更有针对性和方向。下面，小编就来带大家一起解读一下DS专业及其未来的职业发展。  

　　想了解相关项目的申请难度、录取偏好及留学规划的同学也可以免费咨询北京前途留学顾问老师哦~  

　　01.什么是数据科学？  

　　随着科技的发展，每天每时每刻都有大量数据被产生和存储下来。如何才能把这些数据变成有用的信息价值被人类所利用，就会通过一系列的收集、统计、整理、分析、挖掘等方法和技术来实现整个过程。  

　　数据科学是一门交叉的学科，涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。大数据时代的到来，为各个科学领域带来了新的改革。  

　　02.数据科学就业前景  

　　麦肯锡出具了一份详细的分析报告，预计大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000！  

　　其中对大数据处理需求最旺盛的行业包括：制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术。  

　　事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。  

　　数据科学的三类职业方向：机器学习、数据分析和数据科学家。  

　　1.机器学习工程师  

　　代表了技术含量较高的方向，工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要ship production code，做出来的是数据产品。  

　　2.数据分析员  

　　工作内容俗称analytics (product analytics or business analytics)，从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提建议，所用工具一般较基础，比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图比较常见，能自己开发Dashboard算是analyst里面技术强的;工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上，懂基本t-test和线性回归即可。  

　　如果同学们有问题或是需要免费规划，可以在线咨询北京新东方留学顾问老师。

　　3.数据科学家  

　　很多人说，我想做数据科学家，我想做机器学习，而这类职位就是大家想象中的那种。  

　　此类职位工作内容以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理，FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。  

　　这些例子，听上去就不是写SQL能解决的，也不是会写代码就能做出来的，都需要比较深的领域知识。  

　　03.美国数据科学专业推荐  

　　1.哈佛大学  

　　SM Data Science  

　　课程长度：1年  

　　专业背景：自然科学，数学，或工程专业学士学位  

　　注：不接受GMAT代替GRE，不接受IELTS代替TOEFL  

　　2.哥伦比亚大学  

　　MS in Data Science  

　　课程长度：2年  

　　专业背景：定量课程 (微积分，线性代数等);计算机编程  

　　工作经验：许多学生有工作经验，但不是必须的  

　　3.斯坦福大学  

　　M.S. in Statistics: Data Science  

　　课程长度：5 Quarters(1年3个Quarters)  

　　专业背景：较强的数学和计算机背景  

　　工作经验：最好有但不强制  

　　注：不接受GMAT代替GRE，不接受IELTS代替TOEFL  

　　4.杜克大学  

　　Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)  

　　课程长度：2年  

　　专业背景：欢迎任何年龄和背景的申请人,  

　　工作经验：许多学生有工作经验，但不是必须的  

　　注：每年大约招收25-35个学生  

　　5.布朗大学  

　　Master's in Data Science  

　　课程长度：one academic year plus one summer  

　　专业背景：先修课要求为1年的微积分，1学期的线性代数，1学期的概率与统计，编程  

　　工作经验：不要求，但最好有  

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　　6.乔治城大学  

　　Master of Science in Data Science for Public Policy  

　　课程长度：2年  

　　专业背景：大学本科微积分课程，成绩为B级或以上，并展示技术能力的证据，如计算机科学、高级统计或高等数学课程。也建议申请人完成介绍性微观经济学课程。  

　　7.南加州大学  

　　Master of Science in Computer Science (Data Science)  

　　课程长度：32 units  

　　专业背景：工程学、数学或硬科学。背景不是计算机科学的申请人可以考虑计算机科学(科学家和工程师)的研究生学位。  

　　注：不接受GMAT代替GRE  

　　8.卡耐基梅隆大学  

　　MSPPM Data Analytics track  

　　课程长度：1.5年  

　　专业背景：较强的数学基础，有先修课要求  

　　MISM Business Intelligence & Data Analytics  

　　课程长度：16个月  

　　专业背景：要求：统计，数据库  

　　9.纽约大学  

　　MS in Data Science  

　　课程长度：2年  

　　专业背景：在数学、计算机科学和应用统计学方面有很强的背景。  

　　先修课要求：微积分I，线性代数，计算机科学入门(Python和R至少)工作经验：不要求注：不接受GMAT代替GRE  

　　10.罗彻斯特大学  

　　MS in Data Science  

　　课程长度：2学期  

　　专业背景：科学、工程、数学或商业  

　　从中我们需要特别注意的是，不管哪一个学校的项目，对于申请者的本科专业偏好还是比较强的，最少也是需要补充过数理相关的先修课程。有两点不同的是，以上的部分项目是不接受雅思成绩和GRE成绩的，想申请这类项目的同学在准备考试时需要特别注意。  

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　　如果大家对此类问题有疑惑，欢迎大家在线咨询专业老师，或有任何相关疑问，请进入答疑中心留言，会有留学专家为您解答。如果您对自己是否适合出国留学还有疑虑，欢迎参与前途出国免费评估，以便给您进行准确定位。

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