更新時間：2024-10-06 15:58:59作者：留學之路
數(shù)據(jù)科學專業(yè)涉及統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機、人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化技術等多學科的知識。
大數(shù)據(jù)時代的到來，為各個科學領域帶來了新的改革。
大家概念中的“數(shù)據(jù)分析”或者“數(shù)據(jù)科學”，通常指的就是定量地定義問題，并基于歷史觀測數(shù)據(jù)(而不是實驗數(shù)據(jù))和定量方法解決問題，讓數(shù)據(jù)自己講故事而不是通過經驗或者通過實驗講故事。
并且，隨著大數(shù)據(jù)無限膨脹，人們越來越認識到如何處理大數(shù)據(jù)將成為一門非常有用且高深的學問，于是它漸漸從Business School 和 CS 大院中剝離出來。
數(shù)據(jù)科學專業(yè)基本上由計算機科學，數(shù)學統(tǒng)計和商業(yè)領域知識三個部分課程組成。
這個專業(yè)應用的領域非常廣闊，科技行業(yè)，傳媒行業(yè)， 以及體育行業(yè)都有很大的需求。下圖就很好的展現(xiàn)出了數(shù)據(jù)科學的綜合性以及實用性。
Data Science 無法避免的就是算法，而算法的基礎就是數(shù)學。
因而數(shù)學系的同學如果申請 Data Science 的話是非常有競爭力的，雖然你可能沒有計算機基礎，但是你的邏輯思維直接導致了你有很好的處理大數(shù)據(jù)的能力。
計算機在 Data Science 方向自然是最具競爭力的。但是，這個專業(yè)除了鞏固自身的編程能力，更偏重了解更多的處理數(shù)據(jù)的方法。
因此，學計算機的同學們，建議在數(shù)學方向有一定的基礎，不然學的時候會很費腦。
在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，你有經濟學基礎，那么恭喜你，你一定比其他專業(yè)的同學們更懂得什么數(shù)據(jù)才是有利于預估經濟發(fā)展行情的。
因而，如果你有很好的邏輯能力的話，你完全可以學習一些基礎的計算機知識和編程，這不但是適應社會發(fā)展的知識，也是能讓你在今后就業(yè)方面如魚得水的專業(yè)。
關于數(shù)據(jù)科學項目的就業(yè)前景，全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具了一份詳細的分析報告，大數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)工作者的崗位需求將激增，其中大數(shù)據(jù)科學家的缺口在140000到190000之間，懂得如何利用大數(shù)據(jù)做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到1500000!
其中對大數(shù)據(jù)處理需求最旺盛的行業(yè)包括：制藥業(yè)、計算機軟件、互聯(lián)網、科研、IT技術服務、生物技術。事實上，大數(shù)據(jù)工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯(lián)網創(chuàng)業(yè)公司到金融機構，到處需要大數(shù)據(jù)項目來做創(chuàng)新驅動。
DATA就業(yè)方向非常廣，數(shù)據(jù)支持類行業(yè)：比如去一些公司的數(shù)據(jù)分析、決策分析。依據(jù)這些分析做一些解決方法，公司的話比如說IBM、互聯(lián)網行業(yè)。
做數(shù)據(jù)挖掘，客戶數(shù)據(jù)分析，市場數(shù)據(jù)分析，如 Amazon，F(xiàn)acebook這些公司。
像咨詢，銀行&投資行業(yè)就是去做行業(yè)分析，企業(yè)戰(zhàn)略分析，決策分析，公司的話如 McKinsey&Company。
在醫(yī)藥行業(yè)，主要是是去做生物統(tǒng)計分析，制藥研究，生物科技，公司如Ellis Medicine。
政府部門做人口社會保險數(shù)據(jù)統(tǒng)計，經濟數(shù)據(jù)分析，決策，公司如DRC。
保險行業(yè)做產品設計，產品分析，公司如Prudential。
游戲娛樂部門做產品分析，游戲設計，數(shù)值策劃，公司如Blizzard 。
物流相關行業(yè)做運籌分析，物流分析，公司如UPS。