在大數據時代數據科學專業(yè)非常吃香，很多人都十分看好美國數據科學專業(yè)。下面托普仕Albert就給大家分享一下美國數據科學專業(yè)申請解析。
一、數據科學是什么
維基百科定義：數據科學(Data Science)是一門利用數據學習知識的學科，其目標是通過從數據中提取出有價值的部分來生產數據產品。它結合了諸多領域中的理論和技術，包括應用數學、統(tǒng)計、模式識別、機器學習、數據可視化、數據倉庫以及高性能計算。數據科學通過運用各種相關的數據來幫助非專業(yè)人士理解問題。數據科學技術可以幫助我們如何正確的處理數據并協(xié)助我們在生物學、社會科學、人類學等領域進行研究調研。此外，數據科學也對商業(yè)競爭有極大的幫助。
數據科學是一門結合計算機科學+數理統(tǒng)計+具體領域應用的交叉學科
二、美研數據科學項目開設情況
目前已經在美研院校大范圍開設，我統(tǒng)計了一下，目前綜合排名前30的院校中有24所學校開設了26個相關項目，總體選擇豐富。數據科學項目多數開設在統(tǒng)計系下，也有開設在計算機系下，或者統(tǒng)計系和工程學院聯合授課。
數據科學最常見的學科名稱是Master in Data Science，也有部分學校命名為Master in Analytics，基本就這兩類命名方式。
在學制上，所有數據科學項目都是1-2年完成，3個學期畢業(yè)，即秋季-春季-秋季這種學制安排最為常見，多數項目畢業(yè)要求為30個學分，修完10-12門課程畢業(yè)。
基本只提供秋季開學，只有約翰霍普金斯等少數幾個學校提供春季開學。
三、美研數據科學項目本科申請背景要求
總體以數學、統(tǒng)計、工程、經濟學這幾類專業(yè)為主，沒有絕對的本科專業(yè)要求，本科開設數據科學專業(yè)的學校數量相對沒有碩士多，以杜克大學2021級學生為例：工程類背景占比34%;經濟學占比24%;自然科學類占比10%。
參考美國西北的MS in Aalytics項目，美國西北大學這個項目對于純數理背景的申請者偏好明顯更高。
對于申請先修課程有嚴格要求，最常見的要求為：
兩個學期的微積分課程，對應美本Calculus I & II，要求掌握多元微積分(Multivariable Calculus)
線性代數(Linear Algebra)
統(tǒng)計與概率論(Probability and Statistics)
編程語言(Computer Programming Language)，以Python和R最為常見
以上四門課程最為常見，個別項目還有其他高階要求，比如微分方程、隨機過程、SPSS/STATA等。
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