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　　一、美國大學DS專業(yè)申請背景

　　數(shù)據(jù)科學是一門結合計算機科學+數(shù)理統(tǒng)計+具體領域應用的交叉學科。下圖就很直觀地表達了數(shù)據(jù)科學作為一門交叉學科的知識結構組成，也符合了大部分項目的課程設置。數(shù)據(jù)科學是在數(shù)據(jù)基礎之上，運用計算機和數(shù)理統(tǒng)計的知識，在某一個具體領域(商業(yè)、IT、醫(yī)療等)解決具體問題。所以其主要申請者也是來自于這幾個方向。

　　數(shù)學相關專業(yè)：

　　Data Science無法避免的就是算法，而算法的基礎就是數(shù)學。因而數(shù)學系的同學如果申請 Data Science的話是非常有競爭力的，你的邏輯思維決定了你將會具備很好的處理大數(shù)據(jù)的能力。

　　計算機相關專業(yè)：

　　計算機在Data Science方向自然是最具競爭力的。但是，這個專業(yè)除了鞏固自身的編程能力，更偏重了解更多的處理數(shù)據(jù)的方法。

　　經(jīng)濟學相關專業(yè)：

　　在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，你有經(jīng)濟學基礎，那么恭喜你，你一定比其他專業(yè)的同學們更懂得什么數(shù)據(jù)才是有利于預估經(jīng)濟發(fā)展行情的。因而，如果你有很好的邏輯能力的話，你完全可以學習一些基礎的計算機知識和編程，這不但是適應社會發(fā)展的知識，也是能讓你在今后就業(yè)方面如魚得水的專業(yè)。

　　二、美國大學DS專業(yè)先修課背景

　　1. 數(shù)學 - 理論基礎

　　微積分和線性代數(shù)：通過微積分，理解導數(shù)和極限的概念，常見函數(shù)的微分和積分，鏈式法則;通過線性代數(shù)，理解向量和線性映射的概念，矩陣空間的運算，以及特征值和特征向量的意義。

　　2. 計算機 - 應用基礎

　　數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)分析的工作離不開編程來搭建各種算法產(chǎn)品。這個行業(yè)常用的編程語言以Python和R為主，以Python為例，數(shù)據(jù)科學家需要掌握的知識包括：

　　Python：基本語法及常用數(shù)據(jù)結構。除此之外，理解面向?qū)ο缶幊?Object-Oriented Programming)的概念對于從事偏開發(fā)類的工作也很關鍵。這里推薦一個Coursera上面的網(wǎng)課系列 (Fundamentals of Computing)，很全面的介紹了如何培養(yǎng)自己的computational thinking以及計算機專業(yè)的基礎知識和算法，數(shù)據(jù)結構等概念。

　　數(shù)據(jù)庫 (SQL)：數(shù)據(jù)分析的前期工作主要為提取和清洗數(shù)據(jù)，而大部分企業(yè)的數(shù)據(jù)都存儲在SQL類的數(shù)據(jù)庫中。SQL等數(shù)據(jù)庫，以及Hadoop，Spark等并行計算的框架，是最近的熱點，推薦學習。

　　數(shù)據(jù)結構：數(shù)據(jù)結構相關知識的掌握會讓你編程更加順手。

　　3. 統(tǒng)計及機器學習 - 專業(yè)基礎

　　概率論與數(shù)理統(tǒng)計：機器學習和深度學習的核心思想是通過計算機從數(shù)據(jù)中挖掘總結有價值的信息，而在這個學科存在之前，統(tǒng)計學就是人類挖掘數(shù)據(jù)信息最有力的工具，后續(xù)的各種算法也都使用統(tǒng)計學定義的規(guī)則和理論，因此這方面的知識是入門數(shù)據(jù)科學最基本的前提條件。

　　線性回歸模型：絕大部分基礎的機器學習課程都會從線性模型開始講授，因此有一個扎實的基礎對于后續(xù)學習其他的算法很有幫助。

　　機器學習：對于想要從事數(shù)據(jù)科學工作的同學來說，對于機器學習算法的理論及應用的了解相當重要。推薦Coursera上面的Andrew Ng’s Machine Learning Collection課程。同時，在學習理論知識的同時，還需要結合課外的project或者作業(yè)來鍛煉自己手動實現(xiàn)算法，建立機器學習訓練workflow的能力。比如可以通過參加Kaggle比賽，積累實戰(zhàn)經(jīng)驗。

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