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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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杨莹
