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

　　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：