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随着互联网的发展,数据爆发式增长,当今社会发展的核心和内在驱动力已经转变为数据,数据正在为世界创造前所未有的盈利机遇。与数据相关的专业都是当下高校的热门专业,是时代的当红“炸子鸡”。尽管数据科学(DATA SCIENCE)专业已经推出了好些年,竞争越来越大,但是对于很多学生来说,还是不了解这个专业具体是学什么的,未来是做什么的。
今天,我们就来解析【数据科学专业(DATA SCIENCE)】。
1.数据科学专业,学什么?
数据科学,包括两部分:一个是研究数据本身;另一个是利用工具和技术挖掘数据的根本,为社会研究提供一种新方法。对数据的研究和挖掘,需要涉及多方领域,例如:统计学、计算机科学、社会学、政治学等,因此数据科学是一个跨学科的专业。
一般而言,每所高校的数据科学教授重点有所不同,但基本涵盖数据分析概述、统计学概述、数据库基本概念、撰写分析报告、制作可视化分析报表、描述性统计分析、SQL数据库应用基础等。
完成相关课程后,学生将可以:
了解数据分析概念和技能要求
掌握基础数据分析工具的使用
综合使用可视化分析方法、业务分析方法和模型
塑造统计分析思维
掌握数据科目类的编程语言,包括Python,R,和SQL等
2.数据科学专业,毕业做什么?
未来5年数据类岗位的需求总量在2000万人左右,包含纯数据与数据赋能两大类,数据赋能类岗位(如数据职能财务、数据职能会计、数据职能人力,等)将爆发更大需求。可以知道,数据科学硕士毕业后的就业领域非常广,例如:互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等。众多领域都迫切需要专门从事数据采集、处理、分析并能制作专业报告、提供决策支持的新兴数据分析人才。
截至2020年5月,数据统计显示,数据科学专业毕业后从事的五大行业(软件发行、计算机系统设计与相关服务、政府机构、高校、科学研究)的平均年薪为$126,830,而在美国拥有最高年平均工资的数据人员集中在加利福尼亚州、弗吉尼亚、马里兰州、华盛顿和德克萨斯州,其中弗吉尼亚的数据科学家年平均工资达到$143,360,其次是加州$140,020。
与万金油专业不同,数据科学专业是一个专业性非常强的学科,因此尽管相关的数据岗位薪资非常高,但是缺口还是非常大。
身处数据时代的我们,能够清楚地感受到数据的力量。
3.数据科学专业,哪家强?
数据科学涉及的领域非常广,美国对开设相关学科的院校要求非常高,并且每个院校教授的方向和侧重点均有所不同,因此学生在选择数据科学专业的时候需要谨慎了解。
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