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一、美國DS專業就業方向

DS專業在就業方面的出口則大抵分為Data Scientist(數據科學家)，Data Engineer(數據工程師)與Data Analyst(數據分析員)這三種。

Data Scientist：主要工作內容是建立統計模型，設計實驗(A/B Testing)，發現data insight等，要有扎實的數學功底，不錯的編程技術來實現模型(Python)以及良好的商業意識。

Data Engineer：主要工作是建立數據科學的pipeline，一般需要對大數據平臺非常熟悉，熟練掌握Hadoop，Spark等技術，對統計建模要求不高，但需要有很好的編程能力。

Data Analyst：主要職責則是數據處理，簡單的分析和可視化。

二、美國DS專業專業介紹

數據科學(DS)，即從數據中提取有用知識的一系列技能和技術。

這樣的定義使得DS理所當然地成為了一門“交叉學科”，也得以因此取百家之所長，成為了大數據時代里發展最快、前景最好的新興專業之一。

專業技能：編程領域(語言知識、語言庫、設計模式、體系結構等);數學(代數、微積分等)和統計學領域;數據領域(特定領域的知識：醫療、金融、工業等)。

三、美國DS專業錄取要求

作為交叉學科的DS項目，往往對于申請者的本科專業并不設限

不過該項目需要申請者具備良好的數學基礎和編程能力，且由于多個“王牌”課程的授課內容都是基于大量領域內基本知識之上，數理編程能力不過關的同學應對起來會非常吃力。

以紐約大學DS專業為例，在學校官網列出的先修課清單中，包括了微積分、線性代數、基本的計算機科學課程以及概率論、統計學、高階物理學、工程學、計量經濟學與高階微積分的其中之一，有申請意愿的同學可以以此為標準提前進行補課。