美國大學申請專業(yè)數據科學詳解

隨著科技的不斷更新，人們的一舉一動都被記錄下來，而這個記錄就是數據。很多公司不怕人們產生的數據量大，它們害怕有什么東西是沒有記錄下來的。對這些公司來說，任何細節(jié)都有可能賺到錢。

舉個例子，小伙伴在某寶上搜索了什么商品，下次刷新網頁，你會看到新的商品或者類似的商品就會彈出來。網頁中的視頻插播的廣告也是關于商品相關的。這就是網站一個重要的廣告盈利模式。網站通過數據分析來預測你的偏好，這個就是數據科學中的Preictive Analytics預測分析。而預測分析也只是DS的冰山一角。

數據科學專業(yè)人才有著巨大的市場需求和人才缺口。據麥肯錫全球研究院的報告“Big ata: The next frontier for innovation, competition, an prouctivity”說，“到2019年，能夠利用大數據來分析業(yè)務和經營管理的人缺口巨大，僅美國就一地就缺少約14萬到19萬具有深度數據分析能力的人才，150萬能利用大數據分析進行決策的管理人員。而且這類人才的短缺才剛剛開始，基礎設施建設的有效性、激烈競爭催生的持續(xù)創(chuàng)新、公共安全領域對大數據利用的渴求等等都將加大大數據分析人才缺口。

數據科學主要學習數學，統(tǒng)計，和一些CS的課程如算法和數據結構。Python， R ，SQL是用的最多的編程語言。這個專業(yè)應用領域非常廣，從科技行業(yè)到媒體行業(yè)到甚至體育行業(yè)都有很大的需求。例如在美國最大的媒體公司NBC Universal和體育公司MLB做ata science，這些傳統(tǒng)公司現在很需要會處理數據或者“大數據”的技術人才。過去大家覺得數據就是在Excel里隨便拖拖拉拉就可以了，現在發(fā)現Excel連數據都裝不下了。

現在“大數據”這個詞非常火熱，其實這就是數據科學一個很重要的應用領域。業(yè)界很多大公司現在會用Haoop，Spark，Hive等去做分布式計算來處理大數據問題。這兩年一家做Spark平臺的創(chuàng)業(yè)公司非?；穑凶鯠ata bricks。很多非IT大公司現在用的就是他們的平臺來處理大數據的清洗和建模。

數據科學也是美國現在最火的一個專業(yè)之一。

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