數(shù)據(jù)科學(xué)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。大數(shù)據(jù)時代的到來，為各個科學(xué)領(lǐng)域帶來了新的改革。下面托普仕zane老師就給大家分享一下美國研究生數(shù)據(jù)科學(xué)項目申請的相關(guān)內(nèi)容。
一、美國研究生數(shù)據(jù)科學(xué)項目申請
本科是計算機科學(xué)CS的同學(xué)，是最符合申請條件的，因為大多數(shù)數(shù)據(jù)工作都是通過編程和數(shù)據(jù)庫的相關(guān)手段進行的，同時學(xué)過統(tǒng)計、微積分、高級語言。
其次，本科背景是統(tǒng)計、數(shù)學(xué)或應(yīng)用數(shù)學(xué)，且有一定編程基礎(chǔ)的同學(xué)也可以申請，這都是很好的專業(yè)匹配。
最后，商科背景出身，但量化背景較強的商科專業(yè)，比如金工，但又希望能選擇一個STEM專業(yè)的同學(xué)，那DS顯然也是個非常好的選擇。
所以說，如果你有比較強的編程背景，又有比較好的數(shù)理基礎(chǔ)，那你就很有競爭力;而純商科背景的同學(xué)，如果沒有強的量化背景，或者不懂編程，那建議還是數(shù)據(jù)科學(xué)DS和商業(yè)分析BA混合申請，因為商業(yè)分析更加偏商科，開在商學(xué)院，對商科背景接納程度大很多。
Data Science更重視的是數(shù)據(jù)思維能力，需要有一定的開發(fā)基礎(chǔ)。畢業(yè)生基本上從事的是數(shù)據(jù)相關(guān)的工作，比如數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)產(chǎn)品，大數(shù)據(jù)相關(guān)的開發(fā)或者算法之類更高級的數(shù)據(jù)崗位。數(shù)據(jù)崗位的技能要求不是單一的，根據(jù)具體崗位和業(yè)務(wù)性質(zhì)，來判斷人員偏重哪個方向，需要更高的邏輯思維能力，和基礎(chǔ)的開發(fā)能力。
二、美國研究生數(shù)據(jù)科學(xué)項目推薦
哈佛大學(xué) SM Data Science
項目隸屬SEAS工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院(School of Engineering and Applied Sciences)下的IACS (Institute for Applied Computational Science)學(xué)院內(nèi)。這個項目成立于2018年，是一個相對較新的研究生項目，由統(tǒng)計系和計算機科學(xué)系聯(lián)合開辦。
該項目重點關(guān)注可復(fù)制數(shù)據(jù)分析、協(xié)作問題解決、可視化與通信，以及數(shù)據(jù)科學(xué)涉及的安全和倫理問題等話題。
哥倫比亞大學(xué) MS in Data Science
哥倫比亞數(shù)據(jù)科學(xué)項目的學(xué)生有機會與業(yè)內(nèi)的合作伙伴公司和世界級的教授互動。學(xué)生也可以選擇以創(chuàng)業(yè)為重點的選修課程，或選擇其中一個課程中心涵蓋的學(xué)科領(lǐng)域。
數(shù)據(jù)科學(xué)項目由文理院校統(tǒng)計系，工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院計算機科學(xué)系，和工業(yè)工程與運籌學(xué)系聯(lián)合開設(shè)。
數(shù)據(jù)科學(xué)項目為期一年，畢業(yè)需要30學(xué)分，項目課程由計算機科學(xué)必修課、工程學(xué)必修課、統(tǒng)計學(xué)必修課和選修課組成。
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