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美国留学 ▏数据科学专业解读及院校推荐!优弗教育

2021-02-10

什么是数据科学?

 

随着技术的发展,每时每刻都会产生并存储大量数据。如何将这些数据转化为有用的信息价值并为人类所使用,将通过一系列方法和技术(例如收集,统计,分类,分析和挖掘)来实现整个过程。数据科学是一门跨学科的学科,涉及许多领域,包括统计,数学,计算机,人工智能,机器学习,数据库,模式识别,可视化技术和其他多学科知识。大数据时代的到来为各个科学领域带来了新的变革。



数据科学专业的就业前景

 

全球顶级管理咨询公司麦肯锡发布了详细的分析报告。预计到2018年,对大数据或数据工作者的需求将急剧增加。其中,大数据科学家的缺口在14万到19万之间。知道如何使用大数据制定决策的分析师和管理人员的工作机会将达到150万!

 

对大数据处理的需求最大的行业包括制药业,计算机软件,互联网,科学研究,IT技术服务和生物技术。实际上,从国防部,互联网初创公司到金融机构,大数据工作者可以使用广泛的领域,到处都需要大数据项目来推动创新。数据分析或数据处理职位也很有意义。在硅谷,入门级数据科学家的收入已经达到6位数字(美元)。

数据科学的三个职业方向:机器学习,数据分析和数据科学家

 

1.机器学习工程师

 

它代表着更高技术含量的方向。工作内容主要是开发机器学习系统并使用这些系统解决实际问题。通常,需要船舶生产代码,而生产的是数据产品。

 

2.数据分析师

 

工作内容通常称为分析(产品分析或业务分析)。它从数据中提取见解,估计投资回报率,并提供产品方向建议。所使用的工具通常更为基础,例如编写SQL查询以获取数据以及使用R / Python进行简单分析,使用Tableau / Excel制作图形更为常见。能够自行开发仪表板在分析师中被认为是一项强大的技术。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

 

许多人说我想成为一名数据科学家,并且想进行机器学习,而这种职位正是您所想象的。此类职位的工作内容主要是高级建模,并且将为复杂问题设计技术解决方案.

 

 

美国数据科学专业的院校推荐:

 

1、哈佛大学专业名称:SM Data Science课程长度:1年专业背景:自然科学,数学,或工程专业学士学位工作经验:无注:不接受GMAT代替GRE,不接受IELTS代替TOEFL

 

2、哥伦比亚大学专业名称:MS in Data Science课程长度:2年专业背景:定量课程 (微积分,线性代数等);计算机编程工作经验:许多学生有工作经验,但不是必须的

 

3、斯坦福大学专业名称:M.S. in Statistics: Data Science课程长度:5 Quarters(1年3个Quarters)专业背景:较强的数学和计算机背景工作经验:最好有但不强制注:不接受GMAT代替GRE,不接受IELTS代替TOEFL

 


4、杜克大学专业名称:Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)课程长度:2年专业背景:欢迎任何年龄和背景的申请人, 包含(但不限于) 应届定量学专业学院毕业生, IT领域工作数年的数据库工程师, 想要将数据科学融入联邦或地方办事处的政府专员, 以及想将数据挖掘融入研究技能的新闻工作者。工作经验:许多学生有工作经验,但不是必须的注:每年大约招收25-35个学生

 

5、布朗大学专业名称:Master's in Data Science课程长度:one academic year plus one summer专业背景:先修课要求为1年的微积分,1学期的线性代数,1学期的概率与统计,编程。我们也承认在线性代数、概率统计和计算机科学中未达到一个或多个最低要求的特殊学生。这四个部门(数学、应用数学、计算机科学和生物统计学)将在第一学期前的棕色夏季课程中为这三个主题中的每一个提供合适的课程。.工作经验:不要求,但最好有

 

6、乔治城大学专业名称:Master of Science in Data Science for Public Policy课程长度:2年专业背景:大学本科微积分课程,成绩为B级或以上,并展示技术能力的证据,如计算机科学、高级统计或高等数学课程。也建议申请人完成介绍性微观经济学课程。.工作经验:不要求

 

7、南加州大学专业名称:Master of Science in Computer Science (Data Science)课程长度:32 units专业背景:工程学、数学或硬科学。背景不是计算机科学的申请人可以考虑计算机科学(科学家和工程师)的研究生学位。工作经验:不要求注:不接受GMAT代替GRE

 

8、卡耐基梅隆大学专业名称1:MSPPM Data Analytics track课程长度:1.5年专业背景:较强的数学基础,有先修课要求工作经验:不要求专业名称2:MISM Business Intelligence & Data Analytics课程长度:16个月专业背景:要求:统计,数据库,面向对象编程;建议:线性代数工作经验:不要求

 

9、纽约大学专业名称:MS in Data Science课程长度:2年专业背景:在数学、计算机科学和应用统计学方面有很强的背景。先修课要求:微积分I,线性代数,计算机科学入门(Python和R至少)工作经验:不要求注:不接受GMAT代替GRE

 


10、罗彻斯特大学专业名称:MS in Data Science课程长度:2学期专业背景:科学、工程、数学或商业工作经验:不要求

 

11、东北大学专业名称1:MS in Data Analytics Engineering课程长度:2年专业背景:无工作经验:不要求注:不接受GMAT代替GRE专业名称2:Master of Science in Data Science课程长度:2-3年专业背景:成功申请数据科学硕士学位的人将有一个事先接触编程和统计或线性代数的领域。工作经验:不要求

 

12、加州大学圣地亚哥分校专业名称:MS in Advanced Study Degree for Data Science and Engineering课程长度:2年专业背景:工程、数学、物理或其他科学领域优先工作经验:不要求

 

13、乔治华盛顿大学专业名称:Master of Science in Data Science课程长度:10 three-credit graduate courses(10门课程)专业背景:先修课包括多变量微积分、统计、计算机编程工作经验:不要求注:不要求GRE

 

14、华盛顿大学专业名称:Master of Science in Data Science课程长度:1.5年专业背景:先修课包括数学(三类微积分序列和线性代数课程),计算机编程(编程中的两门课程介绍序列)工作经验:不要求注:不接受GMAT代替GRE

 

15、福特汉姆大学专业名称:Master of Science in Data Analytics课程长度:1-2年专业背景:计算机科学、信息科学、工程、数学、物理科学、健康科学、商业、社会科学或城市和城市规划先修课包括计算机程序设计(C,C++,java,R和Python),应用概率统计、包括基本组合论和图论的离散数学工作经验:不要

 

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