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数据科学相关专业详细介绍!

肖飘飘
2024-06-07 10:37:49
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数据科学这门学科综合了数学、统计学、信息科学和计算机科学等多个学科的技术和理论,其中包括机器学习、分类、聚类分析、数据挖掘、数据库和可视化等重要分支

在数字经济时代,数据已经成为新的生产要素,数据也是实现人工智能的基础条件。数据科学专业就是关于如何使用、治理、发挥数据要素作用的科学,其受欢迎程度主要还是由于行业和市场的需求所决定的。

数据科学这门学科综合了数学、统计学、信息科学和计算机科学等多个学科的技术和理论,其中包括机器学习、分类、聚类分析、数据挖掘、数据库和可视化等重要分支,其热门申请专业如下:

1数据科学(Data Science)

该专业将数学和统计学课程作为核心,并辅以SQL和Python等编程技能课程。涵盖数据架构、计算机工程和编程等内容。

2商业分析(Business Analytics)

商业分析硕士学位专注于数据应用,研究消费者、市场和世界经济趋势。

3信息系统(Information Systems)

大多数信息系统是基于现有计算机架构、语言和系统进行信息收集、组织和整合的工作。信息系统硕士课程通常面向商业环境中的技术管理岗位。

4 运筹学和相关工程学(Operations Research)

该专业的学习涉及数学建模、统计分析和数学优化等内容,旨在为复杂的决策问题找到最佳解决方案。

参考2024QS世界大学排名榜单中的数据科学(Data Science)学科排名(英港地区)如下:

•牛津大学:世界第4名

•香港科技大学:世界第10名

•伦敦大学学院:世界第18名

•帝国理工学院:世界第19名

•爱丁堡大学:世界第21名

•香港大学:世界第25名

•香港理工大学:世界第32名

•香港城市大学:世界第39名

•伦敦国王学院:世界第51-70名

•兰卡斯特大学:世界第51-70名

那么这类专业的就业方向和前景如何呢?

读这类专业,毕业后可以选择的就业方向有;

1数据分析师

数据分析师(Data Analyst)也被称作业务分析师、商业智能分析师、运营分析师等。通常是数据领域的入门级职位,主要聚焦于解读历史和当前数据,以洞察业务运营。

2数据科学家

数据科学家(Data Scientist)需要在完成数据清洗、分析、可视化的基础上,使用统计和算法知识更准确地识别模式并做出精确预测。

3数据工程师

数据工程师(Data Engineer)负责设计和构建数据处理系统,整合不同来源的数据,并优化公司大数据生态系统的性能。与数据分析师和数据科学家相比,数据工程师所掌握的技术栈更偏向于软件开发。

4人工智能工程师

人工智能工程师(Artificial Intelligence Engineer)通过努力开发人工智能系统,如智能推荐系统、自动驾驶技术等,让科幻电影中的梦想成为现实,为人类的未来带来了无限的想象力和可能性。

数据科学专业具有较强的产业迁移性,也就是说数据科学人才能够根据市场需求的变化,快速地进入或转移到一个行业。无论是金融、医疗、零售、教育、智能制造等,越来越多行业都在经历数字化转型,这为数据科学家提供了广泛的就业机会。不同于与城市化紧密相关的土木、建筑等专业,与数据化对应的数据科学专业,发展天花板更高。随着技术的进步和数据的普及应用,数据科学领域会处于持续的创新中,这相当于为该专业的人才提供了几乎无限的探索和成长空间。 

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