更新時間：2024-10-06 15:58:59作者：留學之路
數據科學專業涉及統計學、數學、計算機、人工智能、機器學習、數據庫、模式識別、可視化技術等多學科的知識。
大數據時代的到來，為各個科學領域帶來了新的改革。
大家概念中的“數據分析”或者“數據科學”，通常指的就是定量地定義問題，并基于歷史觀測數據(而不是實驗數據)和定量方法解決問題，讓數據自己講故事而不是通過經驗或者通過實驗講故事。
并且，隨著大數據無限膨脹，人們越來越認識到如何處理大數據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。
數據科學專業基本上由計算機科學，數學統計和商業領域知識三個部分課程組成。
這個專業應用的領域非常廣闊，科技行業，傳媒行業， 以及體育行業都有很大的需求。下圖就很好的展現出了數據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學。
因而數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據的能力。
計算機在 Data Science 方向自然是最具競爭力的。但是，這個專業除了鞏固自身的編程能力，更偏重了解更多的處理數據的方法。
因此，學計算機的同學們，建議在數學方向有一定的基礎，不然學的時候會很費腦。
在大數據環境下，你有經濟學基礎，那么恭喜你，你一定比其他專業的同學們更懂得什么數據才是有利于預估經濟發展行情的。
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展的知識，也是能讓你在今后就業方面如魚得水的專業。
關于數據科學項目的就業前景，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，大數據或者數據工作者的崗位需求將激增，其中大數據科學家的缺口在140000到190000之間，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1500000!
其中對大數據處理需求最旺盛的行業包括：制藥業、計算機軟件、互聯網、科研、IT技術服務、生物技術。事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。
DATA就業方向非常廣，數據支持類行業：比如去一些公司的數據分析、決策分析。依據這些分析做一些解決方法，公司的話比如說IBM、互聯網行業。
做數據挖掘，客戶數據分析，市場數據分析，如 Amazon，Facebook這些公司。
像咨詢，銀行&投資行業就是去做行業分析，企業戰略分析，決策分析，公司的話如 McKinsey&Company。
在醫藥行業，主要是是去做生物統計分析，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據統計，經濟數據分析，決策，公司如DRC。
保險行業做產品設計，產品分析，公司如Prudential。
游戲娛樂部門做產品分析，游戲設計，數值策劃，公司如Blizzard 。
物流相關行業做運籌分析，物流分析，公司如UPS。