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什么是数据科学?就业前景如何?

孙希
2019-06-14 11:53:23
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数据科学是一门涉及到统计,数据分析及其相关方法的科学,借用数据去“理解和分析实际现象”。它是以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科,以生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性的学科。美国大多数院校的Data Science属于STEM学科。

1、什么是数据科学

数据科学是一门涉及到统计,数据分析及其相关方法的科学,借用数据去&lquo;理解和分析实际现象&rquo;。它是以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科,以生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性的学科。美国大多数院校的Data Science属于STEM学科。

以纽约大学的Data Science为例,我们来详细来了解一下数据科学专业。

NYU的MSDS项目非常适合专业背景为数学、计算机和应用统计的学生。

课程设置

项目时长为2年,需要修完36个学分。

项目要求完成六门必修课,分别为数据科学导论,数据科学概论与统计,机器学习,大总数和核心项目及展示。

第六门课程需要从六门课程里选择一门,其他的选修课要根据不同的方向选择。

共有7个分支方向:

数据科学

数据科学与大数据

数据科学数学与数据

数据科学自然语言处理

数据科学物理

数据科学生物(2018年秋季新开)

数据科学-生物信息(2019年秋季新开)

申请要求:

本科专业背景:成功申请到NYU MSDS的申请人本科背景为统计,计算机,数学,工程类,经济类,商科,生物,物理和心理学。

GPA: 2017年入学的申请人的平均GPA为3.69。

先修课:微积分I,线性代数,计算机编程类课程(Python, R)。此外,还需要修过微积分II,概率论,统计学或包含高级数学内容的高级物理,工程或计量经济学其中的一门课程。

工作经验:很多在读生为应届生,也欢迎有工作经验的申请者。

就业分析

以2017年入学的毕业生为例,93.5%的学生找到了工作,4.65%的学生继续攻读学位,没有没找到工作的毕业生。

工作地点

从官网数据可以看,大部分毕业生在纽约州和加州找到了工作。

工作岗位

大多数毕业生都在Facebook,IBM,三星,Aetna和NBCUniversal Meia等公司担任数据科学家。9%是数据分析师,其次8.1%是Google Inc, Uber Avance Technologies 和AIG 的软件工程师,5.4%是FactSet,Apple或亚马逊的机器学习工程师。

工作行业

工作行业也存在很大差异。在金融服务业(17.4%)和技术业(28.5%)工作的人数占主导地位。专业服务、旅游服务和媒体是学生选择的第二最常见的行业。1.7%的学生从事专业服务,主要在纽约大学的不同部门工作,如纽约大学朗贡医学中心、大学环境研究部或法学院。

多年来,毕业生所在的工业类型发生了重大变化。尽管金融服务和科技公司仍然受到毕业生的青睐,但在教育,社会和环境部门相关行业的工作人数日益增加。最后一个部门others是一些组织Wylan Energy(环保服务),纽约犯罪实验室和Civitas Learning(基于大数据分析的教育机构)。

2、数据科学与商业分析的区别

很多学生会选择同时申请两个专业,但是实际上,两个专业还是有区别的:

DS一般在工学院或文理学院,BA一般在商学院

DS的课程设置一般偏向于计算机和数学,BA的课程一般还有商科

应用的技能不一样

想申请美国DS硕士,但是不清楚如何做最充分的准备的同学,欢迎咨询无锡金吉列留学。

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