数据科学
专业介绍：
数据科学是一门交叉学科，涉及到很多领域包括统计学、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。关于数据科学项目的就业前景，全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡（McKinsey）出具了一份详细的分析报告，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000！其中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。
就业方向：
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。
1、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 production code，做出来的是数据产品。
2、数据分析员 Data Analyst工作内容俗称analytics （product 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Dashboard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。
3、数据科学家 Data Scientist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Fraud Detection、Amazon物流管理、FB/Linkedin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。
薪资参考：
热门院校：
1.哈佛大学 Harvard University 综合排名第2
专业名称：Ms in Data Science
哈佛大学的数据科学项目是由Computer Science和Statistics以及 the Institute for Applied Computational Science 联合授课，开设在哈佛的 Arts and Sciences 学院下。需要在3个学期内完成12门课。这个项目于2018 FALL才开始招生，目前统计到的大部分录取学生是top2和美本的学生。
课程设置：核心课程
数据科学1: 数据科学导论
数据科学2: 数据科学高级主题
先进科学计算: 数据分析、推理和优化的随机方法，计算机科学系统开发
数据科学中的批判性思维
申请要求：
对于先修课方面要求修过微积分、线性代数、概率论和统计，至少精通一门编程语言(如python或R)，并且对计算机科学有基本的认知。
语言最低要求：托福100，雅思7
截止日期：
12月1日
2.哥伦比亚大学 Columbia University 综合排名第2
专业名称：Ms in Data Science
哥大的MSDS项目隶属于哥大的工学院，是一个结合了统计、计算机等多个专业集合的综合项目，所以这个项目也等于同时拥有统计以及计算机等多个专业的资源，学生可以选择不同学科领域的选修课程。课程由文理研究生院统计系、计算机科学系、以及工业工程与运筹学系联合开设。学制一年，但可能需要两年时间才能完成课程，修满30个学分可以毕业。
课程设置：
数据科学概率与统计
数据科学算法
统计推断与建模
数据科学计算机系统
数据科学机器学习
探索性数据分析与可视化
数据科学Capstone与伦理
申请要求：
该专业比较倾向于计算机、物理、数学、统计等专业背景的学生，要求申请者拥有一定的数学及编程基础，最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程。以往录取学生的GPA 均在3.5-3.9 、托福105 +、GRE 均在320+。
托福最低100，雅思最低7.0.
截止日期：
1月15日，2月15日
3. 宾夕法尼亚大学 University of Pennsylvania 综合排名第8
专业名称：MSE in Data Science
数据科学项目通常需要1年半到2年的时间才能完成。它融合了机器学习、大数据分析和统计学等核心主题的前沿课程，以及各种选修课，并提供了将这些技术应用于目标专业领域的机会。集中提供数据科学应用领域的预备课程和论文或实习。潜在的分支方向包括网络科学(沃伦网络和数据科学中心)、数字人文科学(数字人文价格实验室)、生物医学(生物医学信息学研究所)、公共政策(安嫩伯格公共政策中心)，以及计算机和信息科学、电气和系统工程等更传统的机会。
课程设置：核心课程
编程语言与技术
线性代数或计算线性代数
数据科学统计学
大数据分析:大数据分析
挖掘和学习
技术和深度领域选修课
申请要求：
具有较强的数学和统计能力，并有一定的编程经验。语言最低要求雅思7.0，托福100。
截止日期：
2月1日
4. 约翰霍普金斯大学 John Hopkins University 综合排名第9
专业名称：MSE in Data Science
约翰·霍普金斯大学的数据科学硕士学位将提供应用数学、统计学和计算机科学方面的培训。项目旨在培养数据科学领域的下一代领导者，强调掌握将现实世界中的数据驱动问题转化为数学问题所需的技能，然后使用各种科学工具解决这些问题。
课程设置：
数据科学、统计学、机器学习、优化、计算导论
计算医学
计算机视觉
数学金融
数据科学数学
语言和言语
申请要求：语言最低要求：雅思7.0，托福100
截止日期：12月15日
5. 杜克大学 Duke University 综合排名第9
专业名称：Master in Interdisciplinary Data Science
杜克大学(Duke University)跨学科数据科学硕士(MIDS)是创造性问题解决者的家，他们希望战略性地利用数据来推动社会发展。数据科学（MIDS）将严格的计算和技术培训与领域知识和在批判性思维、团队合作、沟通和协作领导方面的反复实践相结合，从而产生可以为任何领域增加价值的数据科学家。该项目全日制需要两年时间完成，学生可以根据自己的兴趣和背景来设计课程表。
课程设置：核心课程
数据科学对话讨论
研讨会
数据科学道德标准
数据逻辑、可视化和讲故事
数据管理系统
机器学习原理
数据获取和文本分析介绍
数据的建模和表达
数据决策
申请要求：
申请人必须证明在定量、分析和技术课程中取得成功的能力。如果在学校没有参加过这些类型的课程，你必须通过在线课程、作品集、代码库或其他类似机制来证明你在这些领域的学习能力。
语言最低要求：雅思7.0，托福90。
截止日期：2月15日
录取案例：
1.哈佛大学 Ms in Data Science
张同学，普渡大学，计算机专业，辅修数学，GPA 3.9, GRE 330
2. 约翰霍普金斯大学 MSE in Data Science
王同学，四川大学+俄亥俄州立大学，工业工程+计算机，GPA2.8+GPA3.7, GRE 322
3. 哥伦比亚大学MS in Data Science
李同学，东南大学 软件工程 GPA3.8，托福103，GRE320
4. 纽约大学 Ms in Data Science
孙同学，宁波诺丁汉大学，应用数学专业，GPA 3.9, 语言豁免，GRE 320
5. 布朗大学 Ms in Data Science
陈同学，北京邮电大学，计算机专业，GPA 3.38, 托福101，GRE 330
