最全「数据科学」专业解读（附名校分析）

为了解决专业人士和研究人员应对“数据浪潮”的需求，数据科学（Data Science，简称DS）这门学科应运而生。

数据科学的应用非常广泛，就比如说，以下这部电影，主角通过数据处理和数据模型的搭建打造了一支冠军球队。感兴趣的朋友可以看一下。

那么，在高校项目中，DS到底是怎么样的一个存在呢？本期，小游将带大家从学科介绍，就业方向以及院校申请了解数据科学的全方面内容。

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数据科学是什么？

以美国宾大为例，宾大官方对数据科学的介绍为：

“数据科学这门新兴学科已成为当今世界做出决策、理解观察和解决问题的关键。

无论我们是想将人工智能技术应用于问题、建立现实世界现象的计算模型、统计检验假设，还是分析结构化、文本或图像数据，数据科学和数据分析技术正在成为每个科学家、研究人员、工程师和政策制定者工具箱中的重要组成部分。”

作为一门交叉性的学科，数据科学涉及多个领域，包括数学、统计学和计算机科学。数据科学使用的一些技术包括机器学习、可视化、概率模型等。数据科学帮助人们从数据中发现有用的信息，从而来回答问题甚至预测未来或未知的情况。

数据科学做什么？

数据科学的周边职位非常多，主要的三类职业方向：数据科学家、数据工程师和数据分析师。

数据科学家 Data Scientist

‍工作内容主要以建模为主，与数据分析员相比，对变成能力的较高。不仅需要熟练的SQL，还对Python和R等编程有较高要求。

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数据工程师 Data Engineer

对编程技术要求相对较高

听听西游的行业导师是怎么说的

以上视频仅为【行业导师采访】片段

完整视频可以联系小助手Allen获取

数据分析员 Data Analyst

对建模能力要求较低，岗位所用的工具一般比较基础, 最核心的是用SQL来获取整理数据, 用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图，在统计和模型方面，懂得基本的回归预测模型。

例：宾大DS硕士项目毕业生的就业数据

从以上DS就业方向大家也会发现DS和CS的就业会有一定程度的交叉，这里也给大家科普一下两者的区别。

从专业设置的角度来说，数据科学（Data Science）和计算机科学（Computer Science）的核心能力要求是一致的，都是数理分析和计算能力，所需要的学科基础都是数学+编程。

所以CS专业专业下会有数据科学相关的分支，例如Database，Data mining，Data science等，数据科学的课程设置里面也很多CS相关课程。

Data Science更加偏向数据的收集、整理、分析等技能，CS更偏向学习编程等技能，但CS的范围更广。

这里附上CS专业解读的链接，感兴趣的同学们自行阅读。

最全「CS专业」解读（附名校分析）

DS研究生申请要求

专业背景

因为大多数数据工作都是通过编程和数据库的相关手段进行，更适合CS、统计、数学背景且有一定编程基础的学生申请。

如果同学们考虑申请DS，建议提前完成常见先修课。计算机方面比如Python/R语言、数据结构与算法、计算机原理、机器学习。数学统计方面比如微积分、概率论、线性代数、统计学。

以哈佛的DS项目为例，要求申请人有微积分、线性代数，统计等相关课程，能使用至少一种编程语言，了解计算机科学概念。录取学生的本科专业背景大多是CS、数学、统计学。

软实力要求

相关的经历非常重要。建议同学们安排和量化有关的research（科研），以及数据分析、统计量化或者计算机相关的实习。

项目示例

哈佛大学

哈佛大学的DS项目隶属于SEAS（School of Engineering and Applied Sciences）下的IACS（Institute for Applied Computational Science）内。

该DS项目由统计系和计算机科学系联合开办。项目分为三个学期，共12门课程，包括4门技术核心课程、1门数据科学批判性思维课程、1门研究项目课程、1门CS选修课、1门统计学选修课以及4门其他选修课程。

该项目是2018年开的项目，Fall 2018首届录取率5%，1400多申请人录取70来人，申请竞争激烈程度可见一斑！

哥伦比亚大学

哥大在U.S. News全美综排中名列第二，其DS由文理学院的统计系、工程学院的CS系和IEOR系（Department of Industrial Engineering and Operations Research，工业工程与运筹学系）联合开设。哥大的IEOR系在U.S. News中排名11，工程学院在U.S. News中排名15。

哥大是最早开设专门的数据科学硕士项目的常青藤高校，Data Science Institute创立于2012年，拥有700+校友网络，附属教职员工370+。

哥大DS项目30学分，大部分学生会三学期完成。DS项目一共10门课，包括7门固定的必修课和3门选修课。核心课程以计算机和统计学相关的内容为主，包括算法、计算机系统、机器学习、概率统计等等。作为最早开设DS项目的先驱者之一，哥大的DS项目的实力有目共睹，不论是校友网络还是整体安排（求职，选课）都已经十分成熟。

西游学员录取案例

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纽约大学

NYU的DS项目学制两年，四个学期，一共36个学分。该DS项目有6门必修课，包括数据科学导论、数据科学的概率和统计、机器学习、大数据、Capstone Project（顶点项目）、一门必修选修课，以及其他6门选修课程。

NYU的DS项目设立在Center for Data Science（数据科学中心）下，隶属于应用数学排名第一的Courant Institute of Mathematical Sciences（柯朗数学科学研究所）下，项目的师资力量、学术资源都非常强大，NYU的DS项目是世界上第一个专门为数据科学开设的硕士项目。

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约翰霍普金斯大学

JHU，全美综排9，其DS项目要求完成10门课，包括5门核心课、4门选修课、1门Capstone课程。

该项目选课自由度灵活，课程除了必修的数据科学导论和Capstone Experience in Data Science（数据科学顶点项目），学生需要在统计、机器学习、优化和计算四个模块中各完成一节选修，此外项目要求的选修课可以在6个分支里任选4节选修课：1) 计算医学；2) 计算机视觉；3) 数学金融；4) 数据科学数学；5) 语言和演讲；6) 其他。

灵活的选课能让学生更好地选择自己感兴趣的课程，为学生未来发展方向提供了更好的机会。

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