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　　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)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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