美国数据科学硕士详情解析

　　1、什么是数据科学

　　数据科学(Data Science)是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。数据科学技术可以帮助我们如何正确的处理数据并协助我们在生物学、社会科学、人类学等领域进行研究调研。此外，数据科学也对商业竞争有极大的帮助。

　　数据科学是一门结合计算机科学+数理统计+具体领域应用的交叉学科

　　2、项目开设情况

　　目前美国综合排名前30的院校中有24所学校开设了26个相关项目，总体选择丰富。数据科学项目多数开设在统计系下，也有开设在计算机系下，或者统计系和工程学院联合授课。

　　数据科学最常见的学科名称是Master in Data Science，也有部分学校命名为Master in Analytics，基本就这两类命名方式。

　　在学制上，所有数据科学项目都是1-2年完成，3个学期毕业，即秋季-春季-秋季这种学制安排最为常见，多数项目毕业要求为30个学分，修完10-12门课程毕业。

　　基本只提供秋季开学，只有约翰霍普金斯等少数几个学校提供春季开学。

　　3、美数据科学专业本科申请背景要求：

　　总体以数学、统计、工程、经济学这几类专业为主，没有绝对的本科专业要求，本科开设数据科学专业的学校数量相对没有硕士多。

　　4、数据科学毕业就业情况：

　　数据科学总体就业情况还不错，市场需求比较大。常见的就业职位包括：数据分析师，数据工程师等。70.18%的毕业生在毕业时已找到全职工作，主要去向三个行业：技术科技类公司(51.61%)，金融行业(22.58%)，生物技术和健康产业(6.45%)。2023届毕业生年薪范畴为110,000-125,000美金。

　　5、数据科学与计算机科学在IT行业的岗位区别

　　(1) CS的行业起点相对低，但是职业路线比较广，上限下限相差巨大，涉及到开发性的工作都可以去尝试。目前本科cs出来大部分做的还是基础性研发工作，在工作技能上比较注重Java或者其他开发性语言这块的能力。工作比较辛苦，加班比较多。

　　(2)Data Science更重视的是数据思维能力，需要有一定的开发基础。毕业生基本上从事的是数据相关的工作，比如数据分析，数据产品，大数据相关的开发或者算法之类更高级的数据岗位，综合能力要求更高一些，行业能够提供的岗位数量相对少，基本都需要研究生背景才能进大厂。数据岗位的技能要求不是单一的，根据具体岗位和业务性质，来判断人员偏重哪个方向，需要更高的逻辑思维能力，和基础的开发能力。

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