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【留学美国】大数据Data Science专业分析
【定制留学专属规划，提升名校入读几率】
随着大数据时代的来临，越来越多的学校围绕“数据”这个词语开始了相关课程，那么在留学申请过程中，如何判别自己是否适合这个专业，下面为大家进行一点科普！
维基百科说：In general terms, Data Science is the extraction of knowledge from data, which is a continuation of the field data mining and predictive analytics, also known as knowledge discovery and data mining.(一般来讲，数据科学就是从数据中提取信息知识，即是数据挖掘与预测分析的延伸，亦是发掘知识与数据的过程。)所以，通俗来讲，数据科学，就是通过分析数据，来挖掘获得这些数据中的潜在信息。
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细细去看大学在这个专业开设的时间，会发现，这个专业基本都是从2000年以后才开始有雏形，然后慢慢衍生，Data science还有其他几个类似的别称，比如Data Mining(NJIT)、Data Analytics(Cornell University)、Data Studies、Data Science and Management(Imperial College (London, UK))、Predictive Analytics(DePaul University)、Business Analysis(NYU/Fordham University)、Business Intelligence and Data Analytics (Carnegie Mellon University)等等。
根据对于Data Science专业的一些课程整合，大概是以下三个方面：
一、模型，算法;
二、数据结构
三、visualization(可视化)。
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由课程设置，可以预测该专业的背景要求。仔细观察，可以看出这些课程，都是与计算机密切相关的。并且，比如可视化，目前应用比较多的，当属machine learning，也就是通过计算机图形与图像处理，从而将我们所需要的数据在电脑屏幕上显示出来。所以，整个过程，需要一定的计算机技能，如编程、算法。另一方面，通过 数据，分析挖掘出有用信息，因此，如果申请者具有一定的数学、统计分析基础的话，更有利于获得申请成功。
根据这个专业的开设情况，一般是开设在计算机相关院系下，或者商学院下，所以其就业方向，大多是计算机领域，或者商业领域。
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信息来源：网络&&发布时间：
美国研究生专业的选择中，大部分同学都将视线集中于热门专业，而申请广阔的大数据专业同学们了解吗？一起来看看吧！
美国研究生申请,美国大数据专业
　　在互联网盛行的今天，我们可以发现趋势和预测引导着各行各业的发展。而能够预测未来需要依靠的不单单是人类的创造力，更多的是数据支持。量变促成质变，从数据的趋势和分析中，就可以把未来的发展动向掌握得淋漓尽致。
　　有人会问，大数据这个东西到底有什么用呢？举个例子，淘宝是做大数据分析最多的企业之一，它坐拥几亿用户点击阅读产品的浏览记录，而这些记录是商家极其需要的宝贵的调研资料。与早前发调查问卷不同，这些记录都是发自用户自身，并且毫无掺假的数据。通过这些数据，商家就可以分析出用户对产品的喜爱走向及价格等等。肯德基、麦当劳等企业也是通过对地理位置的大数据分析，准确无误地定位餐厅位置，做到稳赚不赔。几乎每行每业都需要大数据，需求巨大。因此大数据本身存在的价值十分珍贵，直接导致它的价值堪比甚至超越石油黄金。
　　就业形势
　　不菲收入
　　去美国读书的原因多种多样，其中最重要的一点就是毕业就业问题。从2014年的H-1B签证数据可以看出，排名前10位的职业中，有八个与计算机直接挂钩。其中包括电脑系统分析师（Computer Systems Analyst）、软件工程师（Software Development）、电子工程师（Electronics Engineers）等等。
　　由此可以看出计算机相关职业在近几年内仍然是最受欢迎的职业，而且这个需求与日俱增。这些职业的主要职责与编程直接挂钩，也就是大家俗称的Programmer（程序猿），他们的年平均起薪在$64，537左右。这个工资水平不管是在国内和国外都已经是一笔相当不菲的收入了。而数据分析师（Data Scientist）的平均薪水高达$118，709，比普通的程序猿高出了近一倍。
　　缺口巨大
　　著名咨询公司Mckinsey预言，截至2018年，美国将会面临140，000至190，000高端资深数据分析师及150万会运用大数据决策的管理员及分析师的职业缺口。涉及领域除了IT行业之外，金融行业现在已经求贤若渴，因为金融产品的研发除了金融工程师以外，数据分析师的地位将会更加重要，他们的工作直接准确无误地指出产品发展走向及用户发展选择。
　　美国大数据相关专业适合哪些学科背景的人群？
　　Data Science 是近几年被独立分割出的新兴专业，这种感觉就好像当时Computer Science出现一样，是时代的产物。早前，Data Science一直被默默无闻地嵌入BI （Bussiness Intelligence）或 Business Analytics、Computer Science。但是随着大数据无限膨胀，人们越来越认识到如何处理大数据将成为一门非常有用且高深的学问，于是它渐渐从Business School 和 CS 大院中剥离出来，并且这个趋势将会越来越明显。
　　然而不能否认的是，它依然是一门交叉学科，因为其使用的广泛性，直接导致很多学科背景的人群都可以参加学习这个专业。这些专业背景包括：
　　数学系
　　Data Science 无法避免的就是算法，而算法的基础就是数学。因而数学系的同学如果申请Data Science的话是非常有竞争力的，虽然你可能没有计算机基础，但是你的逻辑思维直接导致了你有很好的处理大数据的能力。
　　计算机相关专业
　　计算机在Data Science 方向自然是最具竞争力的。但是这个专业除了巩固自身的编程能力，更着重了解更多的处理数据的方法。因此，学计算机的同学们，建议在数学方向有一定的基础，不然学的时候会很费脑。如果你申请的方向与经济有关的话，你还能通过大数据专业学习到基础的经济发展知识。
　　经济学相关专业
　　在大数据环境下，你有经济学基础，那么恭喜你，你一定比其他专业的同学们更懂得什么数据才是有利于预估经济发展行情的，因而如果你有很好的逻辑能力的话，你完全可以学习一些基础的计算机知识和编程，这不但是适应社会发展的知识，也是能让你在今后就业方面如鱼得水的专业。
　　申请难度
　　相较于其他理工科专业，Data science的主要申请难度在于语言。它的课程设置（若申请经济学院下的DS，必修经济学）直接导致了它的语言要求与文科专业相近。因而如果你想学习Data Science的话，除了基本的计算机基础及数学能力的话，扎实的语言基础也是极其重要的。
　　如果你想要申请Top50的Data science，那么需要具备以下必须的技能：基本的计算机知识、良好的逻辑思维、TOEFL 100以上。但是这些条件只是让你具备了能上DS的条件，如何在众多申请者中脱颖而出？就需要同学们尽早的合理规划和准备了。
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