·解读“数据科学”专业！

近几年数据相关专业的火热程度弥漫到了各个行业，不论是券商、咨询公司，还是高科技互联网公司，对于数据科学类的人才都有着大量的需求。今天这篇文章我将着重分析三个部分：

1.数据科学与相近专业（商业分析、统计）的区别；

2.申请数据科学专业应当做哪些准备；

3.数据科学专业的就业先关信息。

· 解读“数据科学”专业

数据科学是一门涉及到数据分析、统计及相关方法的科学，使用到数学、统计、信息科学、计算机科学等多个学科的理论与技术，是一门复合型专业。

说到数据科学可能很多同学有所疑问：数据科学专业跟商业分析专也的区别是什么？Data Science跟统计又有什么不同之处？其实，数据科学专业大多在文理学院或计算机学院下设，而商业分析一般设置在商学院。二者专业课程有相通之处，也有区别：数据科学更偏向计算机和数学，而商业分析课程会有商科的部分涉及。二者的应用技能和未来就业领域也有所差别：

数据科学与统计相比，主要体现在课程差异及未来方向上：相对来说统计学更偏向科研，设有博士学位；而数据科学则更偏向应用，此专业读博大多数人会考虑转到CS。

· 数据科学专业的申请要求

大多数Data Science项目更倾向录取数学、统计等计量学科背景的学生，同事希望学生有软件编程基础。如果学生的数理基础不是非常强，会比较建议考虑商业分析专业（也需要一定的编程基础哦）。如果要申请院校及专业排名较高的数据科学专业，在达到gpa、托福、gre等硬件考试成绩之外，相关的科研实习经历必不可少：建议实习岗位可参考互联网公司、金融证券公司、电商公司等；科研可参考计算机数据挖掘、深度学习等专业方向。

· 数据科学专业的就业相关信息

Linkein数据显示，当前美国数据人才缺口约为15万人

US Bureau of Labor Statistics预测，2019年数据行业人才需求将提高50%-60%

IBM预测，到2020年数据科学/分析岗位需求将增加36.4万个，带来巨大人才短缺

大数据时代的到来，让商业进入懂数据者得天下的阶段，各个行业的公司都在向数据转型，它们都用高薪展现出对数据人才的青睐