數(shù)據(jù)科學專業(yè)全解,附美國大學機器學習和數(shù)據(jù)挖掘排名

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  講一個關于一個數(shù)據(jù)分析的笑話,數(shù)據(jù)分析就像手里有把錘子,看什么都像釘子。知道些數(shù)據(jù)分析的技巧,逮著話題就分析。有句話說,只要你拷問數(shù)據(jù)上百遍,數(shù)據(jù)總能招供。不過我們可以從里邊窺見數(shù)據(jù)分析的一般性技巧:假設檢驗,采樣,方差分析,相關性分析等等。

  數(shù)據(jù)分析,或者說數(shù)據(jù)挖掘,目的是從大數(shù)據(jù)中尋找到有趣模式和知識。

  數(shù)據(jù)挖掘,使用到了多種技術,包括統(tǒng)計學,模式識別,可視化,機器學習等等。

  數(shù)據(jù)科學(Data Science)是一個新興的留學專業(yè),隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,越來越多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生,而能夠有效分析這些數(shù)據(jù)并將它們應用于商業(yè)的人才卻極其短缺,在這種趨勢下,數(shù)據(jù)科學專業(yè)就應運而生。數(shù)據(jù)科學專業(yè)源自于處理每日產(chǎn)生的海量信息流,她是一門交叉學科,一個數(shù)據(jù)科學家同時需要是一個統(tǒng)計學家、計算機科學家,并且要是一個具有創(chuàng)造性思維的思想家。該專業(yè)涉及到很多的領域包括統(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。

  課程設置:

  無論是美國還是其他國家,數(shù)據(jù)科學專業(yè)都是亞洲人學習得比較多,因為這個項目難(所以賺錢多),白人一般試聽完第一周就紛紛退課了。課程中的理論介紹部分,會用到大量的高級數(shù)學知識。

  以美國某高校的課程為例,上學期要上Operational Research(高數(shù)知識、統(tǒng)籌學、以及AMPL軟件、Excel高級算法)

  Analytics in Management Economics(經(jīng)濟學知識、R語言、Excel高級算法)

  Database&Data Management(數(shù)據(jù)庫知識、SQL、以及網(wǎng)頁編寫)

  Statistics(統(tǒng)計學知識、以及目前所有的機器學習模型、R語言,Python)

  下學期會有四個分支:金融財務、市場營銷、大數(shù)據(jù)和醫(yī)療。

  其中金融財務課程會學習用Python做量化交易,用R分析公司財務風險等等;

  市場營銷會學習如何用R分析消費者,以及學習一些市場營銷理論和案例;

  大數(shù)據(jù)會學習Hadoop,如何管理大數(shù)據(jù),以及目前最熱門的算法;

  醫(yī)療會學習醫(yī)療行業(yè)偏好的一些模型和分析方法。

  專業(yè)研究方向介紹:

  數(shù)據(jù)科學的三類職業(yè)方向:機器學習、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學家

  1. 機器學習工程師 Machine Learning Engineer

  代表了技術含量較高的方向,工作內容主要是開發(fā)機器學習系統(tǒng)和用這些系統(tǒng)解決實際問題。一般需要ship production code,做出來的是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

  2. 數(shù)據(jù)分析員 Data Analyst

  工作內容俗稱analytics (product analytics or business analytics),從數(shù)據(jù)中提取insight,估計投資回報比,為產(chǎn)品方向提建議,所用工具一般較基礎,比如寫SQL query取數(shù)據(jù)、用R/Python做簡單的分析、用Tableau/Excel作圖比較常見,能自己開發(fā)Dashboard算是analyst里面技術強的;工作需要產(chǎn)生各種形式的報告;在統(tǒng)計層次上,懂基本t-test和線性回歸即可。

  3. 數(shù)據(jù)科學家 Data Scientist

  很多人說,我想做數(shù)據(jù)科學家,我想做機器學習,而這類職位就是大家想象中的那種。此類職位工作內容以高級建模為主,會針對復雜的問題來設計技術方案,比如Uber叫車的ETA、各種定價系統(tǒng)、Airbnb和金融行業(yè)的Fraud Detection、Amazon物流管理,F(xiàn)B/Linkedin的社交網(wǎng)絡或者ebay/Airbnb/Uber這樣供需雙方Marketplace市場規(guī)模的實驗。這些例子,聽上去就不是寫SQL能解決的,也不是會寫代碼就能做出來的,都需要比較深的領域知識。

  申請條件:

  1、專業(yè)背景

  從申請背景上說,世界名校很少有明確表明錄取偏好。但從申請經(jīng)驗上講,他們更喜歡要美本、國內985和六大財經(jīng)背景的申請人。當然你還要修過以下這些先修課,就再完美不過了:線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計、微積分、宏微觀經(jīng)濟學、計量經(jīng)濟學

  2、硬件條件

  美國前50的學校一般要求托福100分,GRE320分,GPA3.5以上。如果低于這個分數(shù)也有被錄取的可能。但是托福必須在100分以上,GRE和GPA沒有最低要求,GPA通常在3.0以上即可。但是如果你這些分數(shù)都比較低,那就得看其他條件了。

  3、軟性背景

  如果你的學校背景和硬件分數(shù)上沒有優(yōu)勢,可以通過實習經(jīng)歷來展示你的數(shù)據(jù)敏感性和天賦。所以,你將來打算去哪里工作,實習就選擇去哪些公司。比如要去咨詢公司、券商、互聯(lián)網(wǎng)公司就業(yè),那你在校期間,就可以去行業(yè)頂尖的公司去實習。證明你申請之前已經(jīng)具備了在這些公司就職的能力,對你的申請是非常有利的。

  未來就業(yè)薪資:

  數(shù)據(jù)科學專業(yè)的就業(yè)方向主要是當數(shù)據(jù)分析師和程序設計師。在不同行業(yè)中專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析,并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測。雖然這是一個較新的專業(yè),但卻有很好的就業(yè)前景。

  在大數(shù)據(jù)時代,很多行業(yè)都需要擅長挖掘和分析數(shù)據(jù)的人,例如IT、互聯(lián)網(wǎng)、游戲、通信、金融(券商、投行、基金、資產(chǎn)管理)、醫(yī)藥、咨詢、零售等。

  像麥肯錫,貝恩,波士頓咨詢 MBB 三家去年都收購了專門的數(shù)據(jù)部門做數(shù)據(jù)分析。因此該專業(yè)的畢業(yè)生都比較搶手,就業(yè)率接近100%,而且薪資水平也較高,年薪在6萬-7萬美金左右。

  數(shù)據(jù)科學專業(yè)相當于其他專業(yè)的不同的點:是個工具,不是一個行業(yè)。就業(yè)方向主要分四塊:

  1) 金融領域:可以成為前臺 model tester 或者后臺 risk control

  2) Consulting(咨詢):非常典型的就業(yè)方向解決不同行業(yè)的問題,著重 problem solving 的能力,翻譯成數(shù)據(jù)能夠解決的問題,反饋給客戶

  3) 市場營銷和市場分析:比如淘寶用戶數(shù)據(jù)分析

  互聯(lián)網(wǎng)公司:網(wǎng)站維護,用戶瀏覽等 hidden insight 數(shù)據(jù)

  院校推薦及錄取要求:

  1、斯坦福大學

  Stanford University

  學位項目:計算機科學碩士(Master of Science In Computer Science)

  專業(yè)分支:信息管理與分析(Information Management and Analytics)

  所屬學院:工程學院,計算機系

  地點:斯坦福,加州

  學制:1-2年

  斯坦福的大名就不贅述了,其信息管理與分析分支涵蓋了當今最前沿的數(shù)據(jù)庫與信息管理系統(tǒng)技術,并教授最先進的海量數(shù)據(jù)挖掘方法。

  核心課程包括:

  數(shù)據(jù)庫與信息系統(tǒng)應用

  系統(tǒng)設計、構架和管理

  數(shù)據(jù)挖掘與機器學習

  該項目的學生就業(yè)十分便利、搶手,比如每年都有大量學生進入亞馬遜(Amazon)的EC2云計算平臺處理大規(guī)模運算。

  2、加州大學伯克利分校

  University of California, Berkeley

  兩個相關的學位項目:數(shù)據(jù)科學工程碩士Master of Engineering (concentration in Data Science),信息與數(shù)據(jù)科學碩士Master of Information and Data Science (MIDS)

  所屬學院:工程學院和信息學院

  地點:伯克利,加州

  學制:12-20個月

  伯克利的兩個碩士項目綜合教授技術和企業(yè)運營的技能,立足現(xiàn)有最前沿的技術,扎實務實地培養(yǎng)學生成為領域內的佼佼者。

  3、卡內基梅隆大學

  Carnegie Mellon University

  學位項目:本校有兩個相關碩士項目,信息技術碩士(Master of Science in Information Technology)和管理信息系統(tǒng)碩士(Master of Information Systems Management)

  專業(yè)分支:商務智能和數(shù)據(jù)分析(Business Intelligence and Data Analytics)

  所屬學院:Heinz學院

  地點:匹茲堡,賓夕法尼亞州

  學制:16個月

  卡內基梅隆大學的計算機科學專業(yè)排名在全美數(shù)一數(shù)二,與斯坦福、麻省理工起名,其數(shù)據(jù)分析與處理技術也名列前茅。本校的碩士項目有三個核心方向可供學生選擇:

  商務智能

  數(shù)據(jù)分析

  信息技術

  項目培養(yǎng)的目標是要培養(yǎng)學生跨領域具備商業(yè)處理分析與預期建模、GIS地理信息定位與分析、分析報告、市場細分分析、數(shù)據(jù)可視化。卡梅全球頂尖的實驗室也為學生提供了絕好的學習與實踐機會(Heinz College’s iLab ),并且有固定的企業(yè)實習項目,為就業(yè)做了充足的準備。

  4、哥倫比亞大學

  Columbia University

  學位項目:計算機科學碩士(Master of Science In Computer Science)

  專業(yè)分支:計算生物學、計算機安全、機器學習、自然語言處理等(Computational Biology, Computer Security, Machine Learning, Natural Language Processing, etc.)

  所屬學院:工程與應用科學學院

  地點:紐約

  學制:2年

  哥倫比亞大學有一個世界頂尖的大數(shù)據(jù)科學與工程研究室(Institute for Data Sciences and Engineering),學生在此參與實驗與科研項目。

  5、紐約大學

  New York University

  學位:商業(yè)分析科學碩士Master of Science in Business Analytics

  學院:斯特恩商學院Stern School of Business

  地點:紐約市

  學制:1年

  紐約大學的商業(yè)分析項目旨在培養(yǎng)學生成為基于數(shù)據(jù)分析與決策的領導者,學員在一年制學習當中會有機會去其他國家的教學場所學習(比如2016年的一個教學地點在上海),全程分五個學習階段。

  6、西北大學

  Northwestern University

  學位項目:分析科學碩士(Master of Science in Analytics)

  地點:伊凡斯頓(Evanston),伊利諾伊州

  學院:McCormick工程與應用科學學院

  學制:15個月

  硬件條件:GPA3.0+、托福95+

  本項目成立于2012年,融合了數(shù)學、統(tǒng)計、高端IT和數(shù)據(jù)分析的教學和研究內容,除了正常的授課外,學生還需要完成兩個行業(yè)實習和一個課程設計。

  7、弗吉尼亞大學

  University of Virginia

  學位項目:數(shù)據(jù)科學碩士Master of Science in Data Science

  學院:數(shù)據(jù)科學研究所(Data Science Institute)

  地點:Charlottesville,弗吉尼亞州

  學制:11個月

  弗吉尼亞大學的數(shù)據(jù)科學碩士項目致力于為政府和企業(yè)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)處理的人才,每年7月份開課,次年5月份結課。課程由計算機系、統(tǒng)計系、系統(tǒng)與信息工程系聯(lián)合授課。攻讀本項目需要一些先修課程:

  單變量積分Single variable calculus

  線性代數(shù)Linear algebra or matrix algebra

  統(tǒng)計學導論An introductory statistics course

  計算機編程導論An introductory programming course

  8、德保羅大學

  DePaul University

  學位項目:預測分析碩士Master of Science in Predictive Analytics

  專業(yè)分支:計算方法、健康管理、酒店管理及市場營銷(Computational Methods, Health Care, Hospitality and Marketing)

  學院:計算與數(shù)字媒體學院

  地點:芝加哥,伊利諾伊州

  學制:2年

  德保羅兩年制的課程提供高級科研方法和技能在數(shù)據(jù)挖掘、多元統(tǒng)計、機器學習、數(shù)據(jù)庫處理等前沿領域。

  9、路易斯安那州立大學

  Louisiana State University

  學位項目:分析科學碩士Master of Science in Analytics

  學院:E.J. Ourso商學院

  地點:Baton Rouge,路易斯安娜州

  學制:1年

  本項目重點培養(yǎng)領域在數(shù)據(jù)挖掘、預報、客戶分類和預測分析。核心課程包含高級數(shù)據(jù)管理工具、應用統(tǒng)計學和運籌研究技術。學生以小組的形式進入大公司或者政府機構實踐大數(shù)據(jù)項目。

  10、北卡羅來納州立大學

  North Carolina State University

  學位項目:分析科學碩士Master of Science In Analytics

  學院:高級分析研究所(Institute for Advanced Analytics)

  地點:Raleigh, 北卡羅來納

  學制:10個月

  北卡羅來納州立大學的分析科學碩士立足于現(xiàn)實商業(yè)環(huán)境,扎實務實,不以理論學習或者博士進階為中心。在一年制學習當中,學生可以獲得應用數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機科學、商科等多方面的知識和技能,課程的作業(yè)或者論文多以4-5個成員小組為單位來完成,促進協(xié)作溝通;在第二和第三個學期,學生將在行業(yè)或者政府機構實習。

  11、舊金山大學

  University of San Francisco

  學位:分析學碩士Master of Science in Analytics

  學院:商學院與文理學院

  地點:舊金山,加州

  學制:1年

  舊金山大學的分析學碩士項目培養(yǎng)學生掌握戰(zhàn)略決策學所需要的技術和方法、提高技術技能比如軟件開發(fā)和統(tǒng)計分析,并著重培養(yǎng)學生的溝通表達技能。

  同斯坦福大學一樣,舊金山大學得天獨厚的地理優(yōu)勢非常有利于學生就業(yè),目前學生普遍就業(yè)與亞馬遜(Amazon Web Services)等知名企業(yè)。

  12、維拉諾瓦大學

  Villanova University

  學位:分析學碩士Master of Science in Analytics

  學院:商學院

  地點:Villanova, 賓夕法尼亞州

  學制:20個月

  維拉諾瓦大學的分析學碩士項目培養(yǎng)學生組織、分析、編譯數(shù)據(jù)以利于得出更智能的商業(yè)決策。畢業(yè)生能夠掌握最新的分析技術、利用大數(shù)據(jù)預測市場走向。

  以下描述的是CSRankings的2016年至2021年美國大學機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的排名。選擇不同時間段,排名的結果不同。我們采用的是近五年的排名結果。具體如下:


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