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数据科学（Data Science） ，顾名思义即数据相关的科学研究，它是一门利用数据学习知识的学科，包含两方面-- 用数据的方法来研究科学和用科学的方法来研究数据。
其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品，结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学，统计，模式识别，机器学习，数据可视化，数据库，以及高性能计算。
数据科学的应用覆盖了医学与公共卫生、工程、法律、教育、设计、商业、经济、政策规划等广泛的领域， 也将为这些领域带来巨大的变革与发展。
相比起主要研究数据收集、分析和诠释的传统统计学，数据科学则同时以数学、统计学、计算机为支撑学科， 侧重于借助计算机对数据进行处理并以此来解决实际问题 。数据科学并不局限于大数据，但是数据量的扩大使得数据科学的地位越发重要。
PART.1 专业分支
数据科学专业主要有以下几个分支：
1. 数据挖掘与机器学习： 关注如何在大规模数据中发现隐藏模式和规律，以及如何构建机器学习模型来预测未知情况。
2. 数据可视化与交互设计： 关注如何将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户，以及如何设计用户友好的交互界面，使用户能够更好地理解和分析数据。
3. 数据工程与大数据管理： 关注如何处理和管理大规模的数据集合，包括数据清洗、数据存储和数据处理等方面的技术。
4. 统计学与数据分析： 关注如何运用统计学的方法和技术来分析和解释数据，以及如何从数据中发现相关性和推断因果关系。
5. 数据科学应用领域： 数据科学在各个领域都有广泛的应用，如金融领域的风险评估和投资决策，医疗领域的健康数据分析和疾病模型建立，社交媒体领域的用户行为分析和推荐系统等。
*不同的分支需要不同的技能和知识，但都涉及 数据分析、统计学、机器学习、编程和数据可视化 等方面的知识和技术。
PART.2 核心专业介绍
Data Science是一个新兴专业，U.S.NEWS综合排名靠前的学校只有少数，如 斯坦福大学、卡内基梅隆大学、哥伦比亚大学、纽约大学、西北大学、加州大学伯克利分校 等开设了相关学位项目。
以斯坦福大学数据科学（Data Science）专业为例 ，学校提供两种学位课程——B.S. 数学科学（B.S. in Data Science） 和 B.A. 数据科学与社会系统（B.A. in Data Science and Social Systems）。
B.S.和B.A.学位课程的学生将完成 数学、计算机科学、统计学、优化和伦理学等一系列核心课程 ，并完成一个顶峰项目（Capstone Project），以应用他们在学习期间获得的知识和技能。
PART.3 专业就业方向
1.数据分析师：负责收集、清洗、分析和解释数据，为企业提供数据驱动的决策支持;
2.机器学习工程师：负责设计和开发机器学习模型，用于解决自然语言处理、计算机视觉、预测分析等问题;
3.数据工程师：负责构建和维护大规模数据处理和存储系统，以支持数据分析和机器学习的需求;
4.数据科学研究员：从事数据科学领域的研究和创新工作，推动数据科学的发展和应用;
5.业务分析师：将数据分析的结果转化为实际业务洞察，通过数据驱动的方式改进业务流程和决策;
6.数据可视化专家：负责将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户，以帮助用户更好地理解和分析数据;
7.市场营销分析师：利用数据分析技术，在市场营销中进行客户数据分析、市场趋势分析和市场策略制定等工作;
8.金融数据分析师：在金融领域应用数据科学技术，进行风险评估、投资决策以及金融模型开发等工作;
9.健康数据分析师：在医疗领域应用数据科学技术，处理和分析健康数据，发现疾病模式和提供个性化的医疗建议;
10.社交媒体分析师：负责分析用户行为和社交网络数据，提供推荐系统、广告定向和用户调研等支持。
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