留学申请最火爆的专业之数据科学项目介绍

什么是数据科学

“顾名思义,Data Science 译为数据科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。”

数据科学集合了计算机科学/信息技术、数学、机器学习、数学/统计学、软件开发、商科以及传统研究方法等等领域。是一门非常综合且实用的学科。        数据科学技术可以帮助我们正确地处理数据并协助我们在生物学、社会科学、人类学等领域进行研究调研。

此外,数据科学也对商业竞争有极大的帮助。各个行业的头部公司,如今都会组办自己的行业研究部门和通过大数据分析消费者行为与偏好的部门,例如 Netflix,迪士尼,国内的 BAT,京东小米等大厂。

数据科学和信息科学、统计学、机器学习等学科有什么不同?

数据科学依赖两个因素:一是数据的广泛性和多样性;二是数据研究的共性。现代社会的各行各业都充满了数据,这些数据的类型多种多样,不仅包括传统的结构化数据,也包括网页、文本、图像、视频、语音等非结构化数据。数据分析通常是随机模型的反问题,因此它们的研究有很多共性。例如,自然语言处理和生物大分子模型都用到隐马尔科夫过程和动态规划方法,其最根本的原因是它们处理的都是一维随机信号;再如,图像处理和统计学习中都用到的正则化方法,也是处理反问题的数学模型中最常用的一种。

数据科学主要包括两个方面:用数据的方法研究科学和用科学的方法研究数据。前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域;后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。

数据科学硕士  

    对于那些希望在高科技相关领域(Tech)就业的人而言,数据科学专业是明智的职业选择。典型的数据科学课程课程通常将应用统计等数学和统计学课程作为核心,搭配以SQL和Python等编程技能课程。数据科学硕士课程可以帮助毕业生为各种领域和领域的工作机会做好准备—从数据架构,到计算机工程,再到编程等。

  •     商业分析硕士Master’s in Business Analytics

商业分析硕士学位专注于数据应用,以研究消费者、市场和世界经济趋势。商业分析的学生研究将大量收集的数据转化为可操作的业务战略决策的过程和技术。例如,企业或市场分析师可能会观察到消费者行为的趋势,并进行定价或目标客户细分的决策制定。“数据驱动决策”是这门学科的核心。本质上,商业分析是商科的细分方向,对商业决策过程方法论的学习大于数据分析方法本身。

  •     信息系统硕士Master’s in Information Systems

什么是信息系统?信息系统是通常由技术驱动的系统,用于收集、组织、说明和整合各种形式的信息和数据。大多数信息系统属于“基于计算机”的类别,用于支持组织的业务流程。因此基于现成的计算机架构、语言和系统进行的信息收集、组织和整合的工作是重点。信息系统的硕士学位课程通常面向对商业环境中的技术管理岗位。信息系统专业学生接受信息系统设计和分析、数据库管理和系统架构方面的训练。

  •     运筹学和相关工程学科Master’s in Operations Research

该专业涉及应用先进的分析方法,以帮助做出更好的决策。它通常被认为是应用数学的一个子领域。具体而言,这个专业学习采用其他数学科学的技术,如数学建模,统计分析和数学优化,运算研究来为复杂的决策问题找到最优或接近最优的解决方案。由于其强调人力-技术互动,并且由于其专注于实际应用,运营研究与其他学科重叠,特别是工业工程和运营管理,并借鉴了心理学和组织科学。因此在工程学里也和工业工程专业重叠。运筹学通常关注目标的最大化(利润,绩效或收益)或最小化问题(损失,风险或成本)。

  •     数据科学中的其他相关硕士学位

虽然以上三个专业是和数据科学与分析最相关的专业,但它们并非仅有的学位—还有许多其他课程也符合数据科学相关岗位的需求。例如,对于那些对计算机编程特别感兴趣的人来说,集中在计算机科学、计算机工程或网络安全等领域的学位也是适合的。另外的选择还有:

健康信息学:学习创建、分析和解释生物数据,以帮助发现世界健康和医学的趋势。

地质信息系统:对于地质领域,GIS是挖掘地理数据,分析空间信息甚至编辑地图数据的重要工具。

公共政策的数据分析:公共政策领域大量使用数据,以解释人口,死亡率和教育水平等领域的国内和世界趋势。

总结:无论上述专业如何选择,它们都在强调和培养如下几个维度的能力

  • 统计和数学
  • 编程语言,如R或Python
  • 人工智能
  • 信息系统
  • 分析决策过程
  • 工程学方法
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