美國數(shù)據(jù)科學項目的申請，你了解多少？

　　隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，每天每時每刻都有新的數(shù)據(jù)被產(chǎn)生和存儲下來。這些數(shù)據(jù)變成有用的信息價值被人類所利用，就會通過一系列的收集、統(tǒng)計、整理、分析、挖掘等方法和技術(shù)來實現(xiàn)整個過程。 下面小編就用這篇文章為你詳細介紹美國數(shù)據(jù)科學項目的申請。

　　一、數(shù)據(jù)科學(Data Science)

　　科技日益發(fā)展，很多數(shù)據(jù)隨時被產(chǎn)生和儲存，那么怎樣把數(shù)據(jù)變成對人有利用價值的信息呢？需要根據(jù)采集、計算、整理、分析、挖掘等方法和技術(shù)去達成完整的過程。

　　數(shù)據(jù)科學是交叉學科，囊括了統(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(shù)等多學科、多領(lǐng)域的知識。大數(shù)據(jù)時代來臨，為各科學領(lǐng)域帶來了新改變。

　　二、就業(yè)前景

　　云學教育集團介紹：世界頂級管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)發(fā)布了一份精細的分析報告，大概到2018年的時候該類工作者需求突增，不僅如此，大數(shù)據(jù)科學家缺口14-19萬，而可用大數(shù)據(jù)做計劃的分析師和管理者的缺口為150萬。

　　計算機軟件、IT技術(shù)服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)、科研、制藥業(yè)、生物技術(shù)這些行業(yè)是對大數(shù)據(jù)需求最多。

　　對于從事大數(shù)據(jù)工作的人員來說，就業(yè)前景是非常開闊的，不管是還在創(chuàng)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)公司，還是金融機構(gòu)，亦或是國防部，都需要大數(shù)據(jù)幫助進行創(chuàng)新驅(qū)動。

　　除此之外，從事數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的人員也有很高的薪酬，就算是新手數(shù)據(jù)科學家的薪酬都已經(jīng)達到6位數(shù)的水平，且是美元。

　　三、就業(yè)方向

　　1、 機器學習工程師 （Machine Learning Engineer）

　　是技術(shù)水平非常高的職位，以開發(fā)機器學習系統(tǒng)和使用系統(tǒng)解決實質(zhì)問題為主。需要ship production code做數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

　　2、數(shù)據(jù)分析員（ Data Analyst）

　　工作內(nèi)容為product analytics or business analytics，被稱為analytics ，在數(shù)據(jù)中提煉insight，預估投資回報比，為產(chǎn)品提供建議。

　　一般使用基礎(chǔ)工具，如寫SQL query獲取數(shù)據(jù)、用R/Python做簡單分析、Tableau/Excel一般用于作圖，可以開發(fā)analyst里技術(shù)很強的Dashboard，在工作中會出現(xiàn)很多形式的報告，知道基本t-test和線性回歸就可以了。

　　3、數(shù)據(jù)科學家（Data Scientist）

　　相信許多人都這樣說過，想做數(shù)據(jù)科學家，做機器學習，數(shù)據(jù)科學家就是做這個事情的。

　　主要做高級建模，根據(jù)疑難情況計劃技術(shù)方案，像Uber叫車的ETA、各類定價系統(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(luò)或像ebay/Airbnb/Uber供需雙方Marketplace市場規(guī)模實驗。

　　熱門數(shù)據(jù)科學項目

　　1、哈佛大學Harvard University

　　專業(yè)介紹：哈佛大學的數(shù)據(jù)科學項目是由Computer Science和Statistics以及 the Institute for Applied Computational Science 聯(lián)合授課，開設(shè)在哈佛的 Arts and Sciences 學院下。需要在3個學期內(nèi)完成12門課。這個項目于2018 FALL才開始招生，目前統(tǒng)計到的大部分錄取學生是top2和美本的學生。

　　申請要求：TOEFL建議113+、不接受雅思成績、GRE建議330+，對于先修課方面要求修過微積分、線性代數(shù)、概率論和統(tǒng)計，至少精通一門編程語言(如python或R)，并且對計算機科學有基本的認知。這個項目DDL是12.15，申請后統(tǒng)一審核。

　　2、哥倫比亞大學Columbia University****

　　哥倫比亞大學的MS in Data Science 項目處于美國數(shù)據(jù)科學碩士申請難度的第一梯隊。該項目為期1.5年，共需修讀30個學分，無需撰寫畢業(yè)論文。17年fall的master人數(shù)在75人左右，full time的學生大概55人，國際生里70%是中國人，所以大約是20個左右中國學生（基本一半陸本，一半海本）。

　　申請要求：GPA 均在3.5-3.9 、托福105 +、GRE 均在320+（prefer325）。 傾向于有理工科背景，扎實掌握著數(shù)學、統(tǒng)計或電腦編程技能的學生。該專業(yè)比較傾向于cs、物理、數(shù)學、統(tǒng)計等專業(yè)，要求申請者擁有一定的數(shù)學及編程基礎(chǔ)，最好學過微積分、線性代數(shù)、計算機編程等課程。

　　3、斯坦福大學Stanford University****

　　斯坦福的數(shù)據(jù)科學相關(guān)的專業(yè)有兩個，一個是統(tǒng)計系下的Data Science track，還有一個是ICME（Institute for Computational & Mathematical Engineering）的數(shù)據(jù)科學，課程設(shè)置也比較像，差距在于錄得人背景不一樣。ICME錄得人背景相當Science，基本都是數(shù)學、物理背景、計算機的都很少，而且相當看重你的Research Experience，光上課沒有用的，每年錄的中國人也很少，因為項目本來就很小。而Statistics相對來說錄的人多一些，如果是統(tǒng)計背景的話，我建議直接申Statistics，據(jù)說14年錄了比較多中國人。學制：5 Quarters（1年包括3個Quarters）。

　　申請要求：建議托福113+、要求GRE（建議325+）、不接受GMAT代替GRE、不接受IELTS代替TOEFL。