自2013年以来，大数据如破壳之鸟，展翅飞翔于各个领域，其广泛的应用引发了人们对数据科学的极大兴趣。Data Science，这个新兴的热门专业，成为了留学生们的热门选择。那么，究竟什么是Data Science呢？
基本信息一览无余，数据科学（Data Science，简称DS）融合了应用数学、统计学、模式识别、机器学习、数据可视化以及高性能计算等多个学科。它的核心在于挖掘、处理和分析数据，转化为有价值的信息。主要学习内容包括数据模型、数据处理以及数据可视化。
面对大数据的浪潮，市场需求急剧扩大，人才缺口日益显现。麦肯锡全球研究院的报告指出，到2018年，能够利用大数据进行业务分析和经营管理的人才短缺现象严重。美国仅此一项就预计缺少14万至19万具有分析能力的人才，以及150万能够利用大数据进行决策的管理人员。而且，这一人才短缺的趋势才刚刚开始，未来的需求还将继续增长。
数据科学专业应运而生，并分为三个主要分支：数据分析（Analytics）、商业分析（Business Analytics）和数据科学（Data Science）。从2007年起，美国北卡州立大学设立了第一个相关的硕士项目，数据分析逐渐成为大学里的新型专业。这个专业自诞生之日起，就体现了交叉学科的特性，融合了应用数学、统计学、计算机科学与技术等各个领域的知识。
自2013年以来，开设此类专业硕士项目的学校呈现爆发式增长。截止2017年，已经有175所美国高校提供该类专业硕士项目，可见其受欢迎程度之高。并且，经济越发达、商业越繁荣的地区，该专业的分布越密集。
关于数据科学相关的四个硕士学位，各有特色：
1. 数据科学硕士M.S. in Data Science，以数学课程和统计课程为核心，搭配编程技能课程；
2. 商业分析硕士M.S. in Business Analytics，专注于数学应用，研究消费者、市场和世界经济趋势，以数据驱动决策；
3. 信息系统硕士M.S. in Information Systems，基于现成计算机架构、语言和系统，进行信息收集、组织和整合；
4. 统筹学和相关工程学科的硕士M.S. in Operations Research，采用数学建模、统计分析和数学优化，为复杂的决策问题寻找最优解。
在众多的高校中，斯坦福大学和哈佛大学的Data Science项目尤为出色。斯坦福的统计硕士专业分支数据科学项目由统计系和计算与数学工程学院联合创办，主要训练学生的计算能力。而哈佛大学的计算科学与工程硕士项目则严格训练一个人在CSE中的数学和计算机能力，强调高效智能解决问题并确定选择等技能的培养。
Data Science是一个充满挑战和机遇的领域。随着大数据时代的到来，Data Science的应用前景将更加广阔，对于有志于此领域的学生来说，这是一个不容错过的黄金机会。核心课程璀璨闪耀，引领科学计算新潮流
在众多学科的辉煌背景下，我们聚焦于几大顶尖学府的核心课程。在高级科学计算计算方法、计算科学基础及计算科学系统发展等核心课程的熏陶下，学子们正迈向科学计算的新纪元。
提及加州大学伯克利分校，人们首先想到的是其在数据科学领域的卓越成就。该校的数据科学工程硕士以及信息与数据科学硕士项目，如同两颗璀璨的明珠，镶嵌在工程和信息学院的荣耀殿堂之中。位于加州伯克利，这两个硕士项目汇聚了技术与商业运营的精髓，以世界最前沿的技术为导向，致力于培养出引领时代的杰出人才。
谈及卡内基梅隆大学，人们会想起其赫赫有名的计算机科学专业。该校的数据科学硕士以及管理信息系统硕士项目中的商务智能和数据分析方向，为学子们提供了广阔的平台。位于宾夕法尼亚州的匹兹堡，卡梅的计算机科学专业在全美名列前茅，其数据分析与处理技术亦备受瞩目。学子们在此不仅能接触到核心的商业处理分析与预期建模课程，还能参与GIS地理信息定位与分析、市场细分分析以及数据可视化等实践项目。该校顶尖的实验室和固定的企业实习项目，为学生们的就业之路铺设了坚实的基石。
来到哥伦比亚大学，数据科学硕士项目成为学子们追逐的焦点。位于纽约的Data Science Institute为该项目提供了强大的支持。而康奈尔大学的运筹与信息工程硕士的数据分析分支、纽约大学的数据科学硕士项目也都备受瞩目。这些项目融合了数据科学与工程的精髓，致力于培养出具备解决现实世界中各种问题的能力的人才。
南加州大学与西北大学的数据科学项目也备受关注。南加大的计算机科学硕士数据科学分支，着重于帮助学生建立多元化的背景，以应对能源、环境、健康、传媒、医学、交通等领域的挑战。而西北大学的分析科学硕士项目则融合了数学、统计、高端IT和数据分析的教学和研究内容，强调实践与行业经验的积累。
这些顶尖学府的数据科学项目，不仅提供了深入的理论知识，更着重于实践与应用。学子们在这里不仅可以接触到最前沿的技术，还能积累宝贵的行业经验，为未来的职业生涯奠定坚实的基础。这是一个充满挑战与机遇的时代，数据科学正引领着新的潮流，而这些学府的项目正是培养未来领袖的摇篮。弗吉尼亚大学数据科学硕士项目
弗吉尼亚大学数据科学研究所提供为期仅11个月的数据科学硕士课程，位于风景优美的Charlottesville，弗吉尼亚州。该项目致力于培养具备大数据处理能力的优秀人才，以满足和企业的迫切需求。每年7月份开课，次年5月份结课。课程由计算机系、统计系、系统与信息工程系联合授课，确保学生全面掌握数据科学的核心技能。攻读此项目的学生需要具备一定的先修课程基础，包括单变量积分、线性代数或矩阵代数、统计学导论以及计算机编程导论。
对于申请该项目的背景要求，虽然国内开设数据科学专业的学校不多，但转专业申请并不意味着不可能。特别是对于那些学CS、统计或应用数学的同学，只要有一定编程基础，都可以申请此项目。商科背景的学生，特别是量化背景较强的如金融工程等专业的学生，同样可以选择申请此专业。如果你有比较强的编程背景和较好的数理基础，你的竞争力将会更强。
对于背景相对较弱或不匹配的同学，提升背景竞争力的途径有几个建议。参与科研项目，特别是与量化相关的科研项目。如果实在没有相关的科研经验，可以尝试参与计算机相关的科研项目或者相关课程的大型项目。参加竞赛也是提升背景的好方法，如Kaggle等竞赛平台。实习方面可以选择统计量化或计算机相关的实习岗位。虽然没有专门的数据实习岗位，但统计量化或计算机领域的实习经验同样具有竞争力。
该专业的毕业生主要就业方向包括分析师、咨询顾问、数据科学家及经营管理者等岗位。毕业生的起薪普遍超过8万美金，且起薪并不受工作经验的太大影响。该专业还包括一些技术含量较高的方向，如机器学习工程师和数据分析员等。机器学习工程师主要负责开发机器学习系统和解决实际问题，而数据分析员则需要从数据中提取有价值的洞察和分析结果，为产品方向提供建议。他们需要掌握各种数据分析工具和技术，如SQL查询语言、R和Python等数据分析工具以及Tableau和Excel等数据可视化工具。这些岗位需要具备深厚的领域知识和技术背景，通常由统计、运筹、经济等领域的博士或硕士担任。弗吉尼亚大学的数据科学硕士项目是一个值得考虑的优秀选择，它将为你开启数据科学领域的职业道路提供坚实的基础和广阔的发展空间。三个职业方向：从薪资、机会到专业成长之路
从薪资收入角度看，职业方向1和3通常具有较高的工资水平，而职业方向2在非IT行业，尤其是工作地点不在热门城市的情况下，工资水平可能会相对较低，甚至可能只有前两个职业方向的一半。这反映了市场对某些技能的高度需求和相应的经济回报。
从工作机会的角度来看，职业方向1的需求非常旺盛，未来几年内这种需求仍将保持。职业方向2则遍布各个行业，虽然就业机会广泛，但竞争激烈。而职业方向3的就业机会相对较少，往往只有大型企业才会设置相关岗位，中小型公司可能并不需求或只需要少量人员。
在职业培养方面，不同的职业方向需要不同的专业背景和技能。职业方向1要求掌握机器学习和软件开发技能，从业者最好拥有EE或CS博士学位，若只有硕士学位则需要额外自学大量机器学习知识。申请者需要有良好的数学或统计学基础，以及编程经验。职业方向2的要求则更为广泛，涉及多个行业领域。而职业方向3则需要高级的专业知识和分析能力。在申请过程中，除了专业技能外，运气也起到了不可忽视的作用。
关于专业成长路径，数据分析是一个热门领域。从业者需要熟练掌握Excel的各种功能，如函数和数据透视表等。数据可视化是数据分析的重要一环，数据分析的最终目的是呈现观点和结论，因此制作清晰的图表至关重要。数据库技能也是必不可少的，尤其是处理大规模数据时的SQL技能。编程能力成为高级数据分析的关键技能，R和Python是数据分析领域的两大主流语言。除此之外，统计学知识和分析思维是数据分析师的核心竞争力。业务知识的重要性也不容忽视，对数据分析师来说，深入理解所在行业的业务逻辑和实践经验尤为重要。
为了提升自我能力并适应行业发展需求，数据分析师可以通过学习数据库技能、编程语言、统计知识等领域的知识来不断完善自己。在这个过程中，需要不断地学习和实践来深化理解并掌握这些技能。只有这样，才能在日益激烈的职场竞争中脱颖而出。数据分析师也需要具备批判性思维和问题解决能力，以适应不断变化的市场环境和技术发展。
