数据科学为什么这么受欢迎？

虽然大家不知道“大数据”这个词，但是现在的我们生活在大数据时代。

前脚刚讨论的话题可能会在下一秒出现在我们的手机屏幕上。

昨天刚搜索的内容，今天可能会被推荐到手机列表里成为相关产品。

大家的生活好像被监视着。

事实上，数据无处不在，特别是在互联网高度发达的今天，人类社会的数据量迅速增长。

于是，越来越多的人开始投身于研究，分析数据，将数据作为重要行为的参考依据。

Data Science在这样的时代背景下逐渐成为炙手可热的专家。

什么是数据场景？ 数据科学( Data Science )是利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取有价值的部分来生产数据产品。

它结合了应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库、高性能计算等多个领域的理论和技术。

数据科学通过利用各种相关数据，帮助非专业人士理解问题。

数据科学技术可以帮助我们如何正确处理数据，在生物学、社会科学、人类学等领域进行研究调查。

另外，数据科学对商业竞争也有很大帮助。

各行各业的公司目前都有自己的行业研究部门和通过大数据分析消费者行为和偏好的部门，如Netflix、迪士尼、国内BAT、京东小米等。

Data Science学什么？ 那么，很多人都有好奇心。 在大学里，Data Science在学什么呢？ 一般来说，Data Science的学习主要分为数据模型、数据处理、数据可视化三个模块。

作为不同学科，Data Science专业的学生一般学习数据分析、计算机编程、预测建模、统计学、概率论、微积分等课程。

以纽卡斯尔大学的Data Science MSc为例。

这个硕士课程一共学习到10个模块，除了大论文占80学分外，剩下的课程各占10学分。

课程体系如下。

本课程除了学习计算导出知识和计算机编程技术外，还学习数据管理战略和相关领域的知识和理论。

最重要的是，这门课程将学生和行业从业人员聚集在一起，开发新技术，并将其转化为行业实践。

Data Science和Computer Science专家的最大区别在于，前者比谁写的代码更好，而是比谁指定的解决方案更适合解决问题。

这个专家为什么烧得这么厉害？ 一些业内人士对youmaynotreallyneedadegreeindatascience (不需要获得数据科学学位)这门课提出了质疑。

这是一个非常新的专业，Data Science就像对某个领域进行深入的数据学习和研究所的辅助，确实，最初不需要Data Science这个特定的专业。

但是，结果说明了一切。

对于我上面强调的特定专业来说，这个专业的就业指导性更强，涉及的领域范围也更广。

与其说那是学校的课程，不如说是综合了多个学科的专业技能。

因此，各大学争先开设Data Science课程也证明了该专业的价值。

在当今大数据时代，运用数据分析和数据科学突破瓶颈的领域越来越多，尤其是对互联网企业，数据成为他们的立足之地。

数据科学和其他派生专业，例如Business Analytics、Information Science等，基于数学、计算机科学或统计学，使学生们具有高性价比，省时省力

但同时，他确实放弃了对特定学科进行深入研究的机会和可能性。 这也是数据科学和其他学科(例如计算机科学)的最大区别。

在数据科学成为就业市场的宠儿之前，社会上的相关职位其实也是由学习计算机科学/数学或统计学的毕业生担任的。

因此，各有利弊，同学们还是要根据个人发展来选择。

但Data Science被纳入英国内政部紧缺的职业名单，该专业毕业生无论是选择在英国就业还是回国发展，都有非常广阔的就业前景。

毕业后就业前景：互联网时代，各行各业都在利用大数据解决问题，因此企业设置了数据科学相关的职位。

虽然与Data Science相关的职位可能有各种叫法，但根据不同的公司背景，主要有以下常见职位：

1 )数据科学家Data Scientist

数据科学家必须具备业务头脑和分析技能，以及挖掘、清理和呈现数据的能力。

该职位的主要作用是获取、管理和分析大量非结构化数据，并提出相关的设计解决方案。

然后将结果整合并传达给关键利益相关方，推动企业战略决策。

2 )数据分析师Data Analyst

数据分析师是数据科学家和业务分析师之间的桥梁。

该职位主要从事数据处理工作，运用算法解决和分析问题，推动数据解决方案的不断更新，估算投资回报，并向产品方向提出建议。

3 )数据工程师Data Engineer

数据工程师管理快速变化的大量数据。

他们专注于开发、部署、管理和优化数据管道和基础架构，以便将数据转换传输给数据科学家进行查询。

4 )数据挖掘工程师数据挖掘工程师

数据挖掘工程师不仅检查自己的业务数据，还检查从第三方收集到的信息。 数据挖掘工程师编写复杂的算法进一步分析数据。

5 )数据架构师数据架构

数据架构师与用户、系统设计师和开发人员密切合作，构建用于集中、集成、维护和保护数据源的数据管理系统。

6 )风力控制器的Risk Manager

风控师是一种提前识别风险，采取防范措施降低或降低风险的职位，多见于金融相关行业。

该职位与数据科学密切相关，风力发电场管理者应使用数据处理工具/知识，有效提供风险分析报告，帮助企业摆脱损失。

数据科学的主要工作内容：1)总结问题)客户交给公司的任务，或者上司交给分析师的任务，大多是业务问题，而不是具体的等待执行的问题。

例如，上个季度利润为什么下降？ 这是总结问题的一环，需要专业知识。

2 )准备探索数据)归纳问题结束后，产生了许多假说，需要寻找数据来验证假说。

寻找数据一般是力所能及的。 例如，收入不好就和市场营销有关，去找广告商的数据； 查找数据后，检查数据质量有无交易、缺失等。

由于数据质量通常决定模型的准确性，因此“清理”数据所需的时间占总时间的60%以上，有时还需要与客户进行沟通。

检查质量后，进行一些探索性分析。

3 )模型的训练验证调整：首先确定模型的基本类型(回归、聚类等)，选择合适的模型进行构建，通过test对模型进行验证。

在检验的同时，寻找模型的最佳参数配置对模型进行预测。

如果预测结果良好，建模过程将结束。

4 )报告与产品)如果在咨询公司工作，模型完成后与客户沟通，确认是否符合实际情况在科技公司，模型发展为产品，放在公司平台上测试使用，最终

总的来说，Data Science是多领域的结合，特别是与具体的各行业结合时，除了专业知识和技能以及实际运用知识的能力之外，还需要对特定或多个相关行业领域进行深入的理解。

申请该专业的要求： Data Science这一复合型专业无论是国内还是英国本土目前都处于硕士阶段，申请群体可大致分为以下几类。

首先，在本科学习应用数学。 统计学的学生一般可以申请。 有编程基础的话会很有利。 因为大部分的数据工作都是通过编程和数据库的相关手段来完成的。

其次，商科出身，如金融工程(量背景较强的商科专业)也有机会申请Data Science。

如果你是纯粹的商科背景，而且有较强的实习背景和数理基础，也可以申请看看。

但是，学生们建议选择Data Science/Data Analytics两个专业进行混报。 成功的概率变高。

另外，也可以试试门槛更严格的Business Analytics。

前辈说的只是大致的要求，不同学校对申请的要求也不一样。

例如，牛津大学不限制本科专业背景，但申请人必须获得一等学位。

而且，如果你读了陆本，申请人必须毕业于985或211等一流大学，分90分以上。

伦敦大学研究生要求申请者至少取得2:1以上学士学位，需要熟悉数学方法和线性代数知识，初等概率，统计学和计算机编程等相关本科背景。

是的，今天Data Science专业的深入解析到此为止！ 如果同学们对剩下的大学Data Science专业的申请要求有疑问的话，可以免费咨询我们TKS Education的老师~

另外，如果你想知道哪个学校有这个专业，请向我们提出大学申请。

这个专业和商科一样火爆！ 很多大学都提前截止了申请！ 因此，2023年秋季入学的小伙伴们要特别注意哦~