一、數據科學專業簡介

　　從學科角度來講，數據科學是結合了應用數學、統計、模式識別、機器學習、數據可視化、數據倉庫等多學科的交叉學科，簡單來說，在科技不斷更新的現在，人們的一舉一動都被記錄下來，而這個記錄就是數據，許多公司并不怕產生的數據量大，他們怕的是有哪些東西沒有被記錄，對于公司來講，任何細節記錄都有可能賺到錢，于是，數據科學誕生了。

　　數據科學并不是單一的學科，學習數據科學的過程中，會學到統計學、數學、計算機、人工智能、可視化等多學科的知識，可以說，大數據時代的到來，為各個科學領域都帶來了新的改革。

　　二、數據科學課程設置

　　根據每個學院和專業的開設情況，數據科學專業一般開設在計算機相關院系或商學院下。

　　其主要課程為 C 程序設計、數據結構、數據庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網絡、Java 語言程序設計、Python 語言程序設計，大數據算法、人工智能、應用統計(統計學)、大數據機器學習、數據建模、大數據平臺核心技術、大數據分析與處理、大數據實踐等課程，可以看到，這些課程和計算機密切相關，因此在整個學習過程中，都需要學生具備一定的計算機能力，比如編程、算法等，對于打算申請美國研究生數據科學專業的學生來說，具備一定的數學、統計分析基礎，更有利于申請成功。

　　三、數據科學就業方向

　　大數據相關的行業或崗位都是比較廣泛的，相關數據報告顯示，未來幾年，大數據科學家的缺口將達到十幾萬，懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到上百萬，其中對大數據處理需求最旺盛的行業有制藥業、計算機軟件、互聯網、科研、生物技術等，可以說，在未來，大數據或數據工作者的崗位將會越來越緊缺。

　　事實上，有很多領域都可以讓大數據工作者一展拳腳，從國防、互聯網到金融機構，凡事會產生大量數據且對數據信息提取有較高要求的行業，都會用到大數據工作者。

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