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数据科学（下面简称s, ata science） 从学科角度出发，它是结合了应用数学，统计，模式识别，机器学习，数据可视化，数据仓库以及高性能计算的交叉学科。数据科学是一门交叉的学科，涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。大数据时代的到来，为各个科学领域带来了新的改革。
核心课程包括数据挖掘、应用回归分析、分析决策工具、商业分析战略等。
组合数学
programming for scientists an engineers为科学家和工程师编写程序
ata structures for scientists an engineers科学家和工程师的数据结构
stats 510: probability an istribution概率与分布
stats 511: intro to quantitative research methos介绍定量研究方法
biostats 602: biostatistical inference 生物统计推论
all stuents must take the following core courses:
eecs 409: ata science colloquium数据科学学术报告
就业：
数据科学的三类职业方向：机器学习、数据分析和数据科学家
对大数据处理需求最旺盛的行业包括：制药业、计算机软件、互联网、科研、it技术服务、生物技术
机器学习工程师 machine learning engineer
代表了技术含量较高的方向，工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要ship prouction coe，做出来的是数据产品。
数据分析员 ata analyst
工作内容俗称analytics ﹙prouct analytics or business analytics﹚，从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提建议，所用工具一般较基础，比如写sql query取数据、用r/python做简单的分析、用tableau/excel作图比较常见，能自己开发ashboar算是analyst里面技术强的;工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上，懂基本t-test和线性回归即可。
数据科学家 ata scientist
很多人说，我想做数据科学家，我想做机器学习，而这类职位就是大家想象中的那种。此类职位工作内容以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如uber叫车的eta、各种定价系统、airbnb和金融行业的frau etection、amazon物流管理，fb/linkein的社交网络或者ebay/airbnb/uber这样供需双方marketplace市场规模的实验。这些例子，听上去就不是写sql能解决的，也不是会写代码就能做出来的，都需要比较深的领域知识。
无论是从finance、energy、travel，还是到government，都应用到了这个学科。
具体岗位可以是：
1.business analyst：业务分析师
2.ata analyst：数据分析师
3.ata architect：数据架构师
4.ata engineer：数据工程师
5.ata scientist：数据科学家
6.marketing analyst：市场分析员
7.quantitative analyst：定量分析
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刘宇赫
