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什么是数据科学?
数据科学就是挖掘、分析数据,并获取数据中潜在信息,主要学习数学、统计以及一些算法和数据结构之类的计算机课程,是一门交叉的学科。主要通过利用预测因果分析、规范性分析和机器学习,来用于决策和预测。
比如说,如果从事信用贷款,那么客户是否能按时支付未来的信用贷款,就是你需要考虑的问题。在这里,你可以构建一个模型,该模型可以对客户的付款历史进行预测分析,以预测未来的付款是否准时。而这就是预测因果分析(preictive causal analytics),即通过对历史数据进行建模,对未知情况和状况进行准确的预测。
又比如说,谷歌的自动驾驶汽车。车辆收集的数据可以用来训练自动驾驶汽车。你可以对这些数据运行算法,使它变得智能。这将使你的汽车作出决定,如何时转弯,走哪条路,何时减速或加速。这就是规范性分析﹙prescriptive analytics﹚,即通过模拟和优化等找出最佳商业决策。
面对这么一个就业面积广又高薪的专业。今天就来为想去美国读数据科学专业的同学来推荐一波学校(主要是本科项目),有的是仅提供辅修,有的是certificate program,有的是 concentration项目,有的是 ata science方向。
哈佛大学(egree track within statistics major)
2019本科录取率:4.5%
sat 中位分数:1460-1580
act 中位分数:33-35
哈佛大学共有50个本科专业,开设近3,900门本科课程。专业属于跨学科的交叉性专业。而数据科学项目,它是哈佛大学统计学本科学位里的其中一个方向。
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