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数据充斥在我们生活的每一天，Foreign Affairs杂志早在2013年5/6月期刊上发表了一篇由库克耶和迈尔-舍恩伯格共同撰写的文章“The Rise of Big Data”（大数据的崛起）。但那个时候我们似乎对“Big Data”还没有概念，到今天，“Data Science" 这个交叉学科，似乎已经变成了就业率超高，年薪也惊人的一门学科。
当然关于这个学科，很多人平时没有很好的了解，也有很多疑问，今天Shoo-in 小编带着这些疑问解读一下Data Science.
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Data Science背景
一 什么是Data Science(数据科学)?
"Big Data“这个领域简单的说就是从大量复杂的数据当中寻找并提供有意义的信息。"Data Science" 是一门综合了统计和计算等不同领域的工作为做决策做数据支撑的学科。
从图片上也不难看出，Data Science是一个横跨在数学、计算机科学和专业领域的交叉学科，对其他学科都有很强的协同性和渗透性。
二 Trends
Indeed.com
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从趋势图来看，对于”数据科学家“这一职位无论是从Job Postings还是从Jobseeker Interest方面都是有很热的上升趋势。
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Data Science就业前景及薪资
A 前景
Data Science 是一个相当新的领域，虽然”大数据“时代的概念已经有些年头，但对于DS来讲，未来依旧很光明。无论是从finance, energy, travel, 还是到government，都应用到了这个学科；更重要的一点是，很多大学都已经意识到了开设这个领域的课程和项目的重要性。 从Columbia University 到MIT，还有UC Berkeley和NYU新的研究生项目都给学生增加了很多机会可以学习这个领域的课程以及发展职业。
就职岗位
1.Business Analyst：业务分析师

2.Data Analyst：数据分析师
3.Data Architect：数据架构师
4.Data Engineer：数据工程师
5.Data Scientist：数据科学家
6.Marketing Analyst：市场分析员
7.Quantitative Analyst：定量分析
8.Statistician：统计学家
B 薪资
从Glassdoor提供的数据来看，Data Scientists 平均年薪高达$11w+
薪水不一定是最高的，但是相比较来讲，还是很不错的职业选择，选择面广泛，前景光明。
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Data Science学习内容
这张图表很清晰的展示了DS专业一些关键Skills的排名，所以，刚刚开始相关专业学习的同学们选课的时候可以参考参考。
以下是NYU的MS In Management and Systems (STEM)的专业课程的截图，同学们参考哟。
另外还有几项基本技能需要同学们掌握：
1、Data Hacking
要有独立从各种各样的地方把数据化为己用的能力。可能会用到的：
SQL：用来存储和查询 Structured 数据。这个相信从很多职位要求就可以看出它的重要性。
Programming：比如用 Python for parsing/scraping data 。
Hadoop/parallel processing：由于要处理的数据可能很大，所以对数据进行快速的分析很有必要，这就需要 MapReduce 等技术。
2、Problem Solving
具备选用正确的分析工具，量化分析和解决问题的能力很关键。
3、Communication
看似简单的一个技能，但并不是任何一个人都可以有很优秀的沟通能力，不是讲话多的人就擅长沟通。优秀的沟通能力是面对不同部门的人或者领导，沟通起来都能直接有效，又让人能很舒服的接受，可以高，可以低，可以简单，也可以复杂深入。做Data Science这块更是如此，在和各个部门交流的时候最能体现你的沟通能力。
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学员战绩
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