随着年终数据的汇集，我们不得不惊叹于数据在现代生活中的重要性。数据科学作为一门新兴的热门专业，已经成为当今最炙手可热的领域之一。数据科学不仅涉及到数据的收集、处理和分析，更是一门融合了统计学、数学、计算机、人工智能等多学科知识的交叉学科。让我们一同走进数据科学的世界，它为何被誉为“性感”的职业。
数据科学，顾名思义，是指和数据相关的科学研究。在大数据时代，如何将这些海量的数据转化为有价值的信息，帮助企业做出更好的决策，成为数据科学家的重要任务。他们的职责不仅仅是处理数据，更是要通过数据分析，为企业提供战略性的建议和决策支持。数据科学在现代商业中发挥着越来越重要的作用。
说到数据科学的学习内容，主要包括数据模型、数据处理和数据可视化三个模块。数学和统计是数据科学的基础，课程包括概率理论、算法、统计干涉和模型等。计算机类课程则主要学习如何用数据建立计算机模型。因为数据科学可用于各个行业，所以方向类课程也是每个学校的特色。例如，有的学校开设金融量化大数据分析、可持续发展智慧城市大数据分析等课程。
对于想要申请美国数据科学研究生项目的同学来说，先修课是每个申请者必须要经历的。一般美国学校要求的DS方向先修课包括数学中的微积分、线性代数、概率论、统计学、数学建模等。除此之外，计算机背景知识也是必不可少的，如计算机导论、SQL、Database、Programming等。美国学校还希望申请者具备解决问题和与人沟通的能力。
数据科学领域的就业前景非常广阔。全球最顶尖的管理公司麦肯锡曾预测，大数据或数据工作者的岗位需求将会激增。其中，大数据科学家的缺口在14万到19万之间，而懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口也将达到15万。从计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术、制药等行业，到国防部、互联网创业公司、金融机构等各个领域，都需要大数据项目的支持来推动创新。
在这个领域，不仅就业前景广阔，而且薪酬也非常丰厚。在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是六位数了。数据科学的发展前景令人充满期待，它将会为我们的生活带来更多的便利和创新。
数据科学是一门充满挑战和机遇的学科。它要求我们用全新的视角去看待数据，挖掘其中的价值，为我们的生活和工作带来更多的可能性。如果你对数据科学充满热情，那么不妨勇敢地去追求你的梦想，成为这个领域的佼佼者。数据科学领域中的三大职业方向：机器学习、数据分析和数据科学家
一、机器学习工程师
他们是数据科学领域中的技术精英，致力于开发机器学习系统并解决实际问题。这些工程师不仅掌握先进的技术知识，还要负责将机器学习技术转化为实际的产品和服务。他们的工作涉及到编程和软件开发，产出的是具有实际应用价值的数据产品。他们的努力推动着科技的发展，实现着数据的智慧化应用。
二、数据分析员
数据分析员的工作重点在于从海量数据中提取有价值的信息和洞察。他们利用SQL语言、R或Python等工具进行数据分析，通过Tableau、Excel等软件制作数据报告和图表。他们的工作更多的是对数据的解读和理解，为产品方向提供数据支持和建议。他们的工作使得数据变得有意义，帮助企业做出明智的决策。
三、数据科学家
数据科学家是数据科学领域中的高级知识分子，他们面对的是复杂的问题和挑战。他们需要设计技术方案来解决这些问题，比如ETA预测、定价系统、Fraud Detection等。这些问题的解决需要深厚的理论知识和实践经验，不仅仅是简单的编程和数据分析，更多的是对数据的挖掘和理解。他们的工作推动着数据科学的发展，为人类社会带来更大的价值。
在教育背景方面，如果你对以上职业感兴趣，那么纽约大学的数据科学中心的数据科学硕士项目是一个值得推荐的选择。这个项目在全美乃至全球都有很高的声誉，其培养方向涵盖了学习、自然语言处理和数据库等多个领域。罗切斯特大学的商业和科学硕士-发现信息学和数据科学项目也是一个很好的选择，该项目综合了数据管理、统计、机器学习与计算等领域的内容，旨在培养学生的预测建模、数据挖掘和分析能力。哥伦比亚大学和康奈尔大学也有优秀的数据科学项目，为学生提供了丰富的学习资源和实践机会。这些学校的项目对申请者的背景都有一定的要求，包括专业背景、课程学习和语言成绩等。
数据科学领域的职业发展前景广阔，无论是机器学习工程师、数据分析员还是数据科学家，都有很多机会和挑战。选择适合自己的职业方向，不断提升自己的知识和技能，就能在数据科学领域取得成功。
