为了解决专业人士和研究人员应对“数据浪潮”的需求,数据科学(DataScience,简称DS)这门学科应运而生。
数据科学的应用非常广泛,就比如说,以下这部电影,主角通过数据处理和数据模型的搭建打造了一支冠军球队。感兴趣的朋友可以看一下。
那么,在高校项目中,DS到底是怎么样的一个存在呢?本期,小游将带大家从学科介绍,就业方向以及院校申请了解数据科学的全方面内容。
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数据科学是什么?
以美国宾大为例,宾大官方对数据科学的介绍为:
“数据科学这门新兴学科已成为当今世界做出决策、理解观察和解决问题的关键。
无论我们是想将人工智能技术应用于问题、建立现实世界现象的计算模型、统计检验假设,还是分析结构化、文本或图像数据,数据科学和数据分析技术正在成为每个科学家、研究人员、工程师和政策制定者工具箱中的重要组成部分。”
作为一门交叉性的学科,数据科学涉及多个领域,包括数学、统计学和计算机科学。数据科学使用的一些技术包括机器学习、可视化、概率模型等。数据科学帮助人们从数据中发现有用的信息,从而来回答问题甚至预测未来或未知的情况。
数据科学做什么?
数据科学的周边职位非常多,主要的三类职业方向:数据科学家、数据工程师和数据分析师。
数据科学家DataScientist
?工作内容主要以建模为主,与数据分析员相比,对变成能力的较高。不仅需要熟练的SQL,还对Python和R等编程有较高要求。
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数据工程师DataEngineer
对编程技术要求相对较高
听听西游的行业导师是怎么说的
以上视频仅为片段
完整视频可以联系小助手Allen获取
数据分析员DataAnalyst
对建模能力要求较低,岗位所用的工具一般比较基础,最核心的是用SQL来获取整理数据,用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图,在统计和模型方面,懂得基本的回归预测模型。
例:宾大DS硕士项目毕业生的就业数据
从以上DS就业方向大家也会发现DS和CS的就业会有一定程度的交叉,这里也给大家科普一下两者的区别。
从专业设置的角度来说,数据科学(DataScience)和计算机科学(ComputerScience)的核心能力要求是一致的,都是数理分析和计算能力,所需要的学科基础都是数学+编程。
所以CS专业专业下会有数据科学相关的分支,例如Database,Datamining,Datascience等,数据科学的课程设置里面也很多CS相关课程。
DataScience更加偏向数据的收集、整理、分析等技能,CS更偏向学习编程等技能,但CS的范围更广。
这里附上CS专业解读的链接,感兴趣的同学们自行阅读。
最全「CS专业」解读(附名校分析)
DS研究生申请要求
专业背景
因为大多数数据工作都是通过编程和数据库的相关手段进行,更适合CS、统计、数学背景且有一定编程基础的学生申请。
如果同学们考虑申请DS,建议提前完成常见先修课。计算机方面比如Python/R语言、数据结构与算法、计算机原理、机器学习。数学统计方面比如微积分、概率论、线性代数、统计学。
以哈佛的DS项目为例,要求申请人有微积分、线性代数,统计等相关课程,能使用至少一种编程语言,了解计算机科学概念。录取学生的本科专业背景大多是CS、数学、统计学。
软实力要求
相关的经历非常重要。建议同学们安排和量化有关的research(科研),以及数据分析、统计量化或者计算机相关的实习。
项目示例
哈佛大学
哈佛大学的DS项目隶属于SEAS(SchoolofEngineeringandAppliedSciences)下的IACS(InstituteforAppliedComputationalScience)内。
该DS项目由统计系和计算机科学系联合开办。项目分为三个学期,共12门课程,包括4门技术核心课程、1门数据科学批判性思维课程、1门研究项目课程、1门CS选修课、1门统计学选修课以及4门其他选修课程。
该项目是年开的项目,Fall首届录取率5%,多申请人录取70来人,申请竞争激烈程度可见一斑!
哥伦比亚大学
哥大在U.S.News全美综排中名列第二,其DS由文理学院的统计系、工程学院的CS系和IEOR系(DepartmentofIndustrialEngineeringandOperationsResearch,工业工程与运筹学系)联合开设。哥大的IEOR系在U.S.News中排名11,工程学院在U.S.News中排名15。
哥大是最早开设专门的数据科学硕士项目的常青藤高校,DataScienceInstitute创立于年,拥有+校友网络,附属教职员工+。
哥大DS项目30学分,大部分学生会三学期完成。DS项目一共10门课,包括7门固定的必修课和3门选修课。核心课程以计算机和统计学相关的内容为主,包括算法、计算机系统、机器学习、概率统计等等。作为最早开设DS项目的先驱者之一,哥大的DS项目的实力有目共睹,不论是校友网络还是整体安排(求职,选课)都已经十分成熟。
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