在大数据时代，数据科学到底在学些什么呢？

在大数据时代，“和数据打交道”的专业有多火爆想必不用多说，而其中，数据科学专业成为了许多留美学子追求的目标，那数据科学到底在学些什么呢？今天我们一起来解析一下。

What is Data Science?

数据科学是一个跨学科的领域，它使用科学的方法、过程、算法和系统从结构化和非结构化数据中提取知识和见解，并将知识和可操作的见解应用于广泛的应用领域。

Data Science is an interdisciplinary field that use scientific methods, processes, algorithms and systems to extract knowledge and insights from structured and unstructured data, and apply knowledge and actionable insights from data across a broad range of application domains.

——Wikipedia

简单说来，数据科学（Data Science, 简称DS）就是当统计学遇上了计算机，能让数学统计的方法，在计算机的帮助下，有更强的数据处理能力和应用。

下图可以更加清晰地表明Data Science的组成部分和相互关系，从图上我们也能发现，除了计算机和数学/统计之外，还需要在某个领域有应用，所以数据科学是一个应用性比较强的学科。

Data Science VS. Data Analytics

我们也常常听到一个词叫做“Data Analytics数据分析”，有时候我们会把数据科学和数据分析混为一谈，那么两者有什么区别呢？我们用两张图来做一个简单的对比：

*Data Science数据科学

*Data Analytics数据分析

可见，数据科学涵盖的范围更广，涉及的工作更加系统和工程化，需要统筹data creative，data develop，data research，data analytics，data business等多个环节的工作，具有更高的协作性；而数据分析中数据的处理是比较有方向性的，相对来说也更单一一些，但这并不能说明数据分析比数据科学简单。

Data Scientist数据科学家和Data Analyst数据分析师的技能并没有高下之分，数据分析所用的回归分析、聚类、神经网络事实上都是机器学习的范畴。（但不少同学会觉得机器学习/深度学习听上去要更高大上一些）。

美国DS专业开设情况

随着互联网的发展和人才需求的增加，国内的数据科学与大数据技术专业从2016年兴起后，开设量在2018年猛增至250多所，截止2020年已达612所，主要开设在数学&计算机学院。

而在美国，数据科学专业的出现要比国内早3-5年，2007年北卡州立大学开设了MS in Analytics硕士专业，是全美第一所开设DA项目的大学。从2013年开始，数据科学专业的开设呈现井喷之势，以master项目为主，PhD项目极少，大部分院校集中在东北部。主要开设在工程学院，计算机/信息学院或者Data Science Institute数据科学研究所，少数隶属于公共卫生学院、社会科学学院、商学院。

*图源：https://analytics.ncsu.edu/?page_id=4184

高排名院校Data Science项目非常密集，且常开设多个DS项目（如哈佛、南加大），每年申请截止日集中在12月15日至次年1月15日，2018-2021年很多学校陆续开设新项目，比如Vanderbilt，Dartmouth，Rice，UCLA，UVA，Tufts，UCI等等。课程设置方面，往往强调统计+计算机+数学，重视某个具体领域的应用和项目实践。

我把美国数据科学硕士专业分为了四大类：

纯Data Science/CS统计系下的DS，偏学术，难度系数☆☆☆☆☆

代表院校：Harvard，Columbia，Yale，Stanford，Upenn，Duke，JHU，Brown，Vanderbilt，Rice，Cornell，Emory，CMU，Virginia，Tufts，Rochester，NYU，UCI

Analytics/Data Analytics，课程与DS专业重合度较高，难度系数☆☆☆☆

代表院校：UCBerkeley，Chicago，Northwestern，GIT，Georgetown，WUSTL

应用型的Data Science，转专业友好型，难度系数☆☆☆

代表院校/项目：

- Health/Bio DS：Harvard，Dartmouth，Cornell，Tulane，USC

- Environmental DS：UCSB，USC

- Social Policy DS：Columbia，Chicago，Georgetown，USC

其他学位下的Data Science/Data Analytics Track

代表院校/项目：

- Electrical Engineering-DS Track：UC-Berkeley，Rice

- MIS-DS Track：Cornell，Virginia，Florida，BU

总的来说，应用型的DS与DS分支项目比纯DS项目的申请难度低一些；开设不止一个项目的院校，申请人可根据自身背景和职业目标选择合适的一个，或者同时申请多个项目；近几年新开设的项目可以多加关注，或有扩招趋势。

数据科学专业的职业发展

数据科学专业毕业生在国内的就业，集中在计算机软件行业，就业机会集中在一线城市，收入也相当可观，但这两年市场趋于成熟，需求增长速度降低。

在美国，据美国劳工部数据，Data Scientists的薪资中位数是$114,520，就业地点集中在California, Maryland, Virginia, Texas and Washington State，就业前景良好，读博率低。

除了软件技术公司，零售业、汽车制造业、华尔街金融、生物医疗、体育、游戏等行业对数据科学家的需求增长剧烈。

同学们也可参考下图了解数据科学岗位分类：

数据科学家Data Scientist

数据分析师Data Analyst

数据工程师Data Engineer

商务智能开发Business Intelligence Developer

好了，那数据科学专业的专业解析我们就聊到这儿，如果想进一步了解美国数据科学硕士项目，欢迎预约咨询哦！

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