近年来，数据科学的热潮已经席卷各行各业，无论是券商、咨询公司还是高科技互联网公司，都对数据科学类人才求贤若渴。我将重点剖析三个核心话题：
一、解读数据科学专业
数据科学是一门跨学科的科学，融合了数据分析、统计及相关方法。它运用数学、统计、信息科学和计算机科学的理论和技术，是一门综合性极强的专业。关于数据科学，许多同学可能会有疑问：它与商业分析、统计有何不同？实际上，数据科学专业通常设在文理学院或计算机学院下，而商业分析则大多在商学院。尽管二者在课程上有交集，但在专业方向上存在差异：数据科学更偏向于计算机和数学，商业分析则更多地涉及商科知识。在技能和就业领域上，二者也有所区别。
相比之下，数据科学与统计学的差异则主要体现在课程和未来发展方向上。统计学更倾向于科研，通常设有博士学位；而数据科学更注重实践应用，大部分读博的学生会选择转向计算机科学。
二、数据科学专业的申请要求
申请数据科学专业，大部分项目更青睐于数学、统计等计量学科背景的学生，同时要求学生具备软件编程基础。如果学生的数理基础相对薄弱，可以考虑商业分析专业，但同样需要一定的编程基础。若想要申请排名靠前的数据科学专业，除了GPA、托福、GRE等硬件考试成绩外，还需要丰富的科研实习经历。实习岗位可以选择互联网公司、金融证券公司、电商公司等；科研方向则可关注计算机数据挖掘、深度学习等领域。
三、数据科学专业的就业信息
据Linkein数据显示，当前美国的数据人才缺口约为15万人。US Bureau of Labor Statistics预测，到2019年，数据行业的人才需求将增长50%-60%。而IBM预测，到2020年，数据科学/分析岗位的需求将增加36.4万个，这将导致巨大的人才短缺。大数据时代已经到来，各行各业的公司都在积极向数据转型，它们以高薪为诱饵，争夺数据人才。在这个“得数据者得天下”的商业时代，掌握数据技能的人才无疑是最具竞争力的。
