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美國大學(xué)DS專業(yè)申請背景要求
上傳時間: 2023-03-17 16:55:05           瀏覽量: 2293

DS是數(shù)據(jù)科學(xué)(Data Science)專業(yè)的簡稱,是近幾年被獨立分割出的新興專業(yè),是一門交叉的學(xué)科,涉及到很多的領(lǐng)域,包括統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機、人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化技術(shù)等多學(xué)科的知識。是目前美國留學(xué)的熱門選擇。

  一、美國大學(xué)DS專業(yè)申請背景

  數(shù)據(jù)科學(xué)是一門結(jié)合計算機科學(xué)+數(shù)理統(tǒng)計+具體領(lǐng)域應(yīng)用的交叉學(xué)科。下圖就很直觀地表達了數(shù)據(jù)科學(xué)作為一門交叉學(xué)科的知識結(jié)構(gòu)組成,也符合了大部分項目的課程設(shè)置。數(shù)據(jù)科學(xué)是在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上,運用計算機和數(shù)理統(tǒng)計的知識,在某一個具體領(lǐng)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)據(jù)科學(xué)3.png

  數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè):

  Data Science無法避免的就是算法,而算法的基礎(chǔ)就是數(shù)學(xué)。因而數(shù)學(xué)系的同學(xué)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(guān)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(xué)相關(guān)專業(yè):

  在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,你有經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ),那么恭喜你,你一定比其他專業(yè)的同學(xué)們更懂得什么數(shù)據(jù)才是有利于預(yù)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(xué)習(xí)一些基礎(chǔ)的計算機知識和編程,這不但是適應(yīng)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(xué)DS專業(yè)先修課背景

  1. 數(shù)學(xué) - 理論基礎(chǔ)

  微積分和線性代數(shù):通過微積分,理解導(dǎo)數(shù)和極限的概念,常見函數(shù)的微分和積分,鏈?zhǔn)椒▌t;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(yīng)用基礎(chǔ)

  數(shù)據(jù)科學(xué)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(xué)家需要掌握的知識包括:

  Python:基本語法及常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。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(guān)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(chǔ)知識和算法,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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(xué)習(xí)。

  數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相關(guān)知識的掌握會讓你編程更加順手。

  3. 統(tǒng)計及機器學(xué)習(xí) - 專業(yè)基礎(chǔ)

  概率論與數(shù)理統(tǒng)計:機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的核心思想是通過計算機從數(shù)據(jù)中挖掘總結(jié)有價值的信息,而在這個學(xué)科存在之前,統(tǒng)計學(xué)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(xué)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(xué)最基本的前提條件。

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

  機器學(xué)習(xí):對于想要從事數(shù)據(jù)科學(xué)工作的同學(xué)來說,對于機器學(xué)習(xí)算法的理論及應(yīng)用的了解相當(dāng)重要。推薦Coursera上面的Andrew Ng’s Machine Learning Collection課程。同時,在學(xué)習(xí)理論知識的同時,還需要結(jié)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(xué)習(xí)訓(xùn)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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