而且，跟着大数据无限胀大，我们越来越知道到如何处置大数据将变成一门非常有用且深邃的学问，所以它逐渐从business school 和 cs 大院中剥离出来。
01、专业布景
数学:
data science 无法避免的就是算法，而算法的基础就是数学。因而数学系的同学假定请求 data science 的话对错常有竞赛力的，尽管你可以没有核算机基础，可是你的逻辑思维直接致使了你有极好的处置大数据的才能。
核算机有关专业:
核算机在 data science 方向天然是最具竞赛力的。可是，这个专业除了安靖本身的编程才能，更偏重晓得更多的处置数据的办法。因而，学核算机的同学们，主张在数学方向有必定的基础，否则学的时分会很费脑。
经济学有关专业:
在大数据环境下，你有经济学基础，那么恭喜你，你必定比其他专业的同学们更懂得啥数据才是有利于预估经济打开行情的。因而，假定你有极好的逻辑才能的话，你完全可以学习一些基础的核算机常识和编程，这不可是习气社会打开的常识，也是能让你在往后作业方面如虎添翼的专业。
02、作业方向
1、机器学习工程师 machine learning engineer
代表了技能含量较高的方向。作业内容首要是开发机器学习体系和用这些体系处置实践疑问，一般需要 ship production code，做出来的是数据产品。
2、数据分析员 data analyst
作业内容俗称 analytics（product analytics or business analytics），从数据中获取 insight，估量出资酬谢比，为产品方向提主张。可以影响薪资的技能包括数据分析、microsoft excel、sql、数据库打点与陈述、microsoft office、数据发掘 / 数据库房、计算分析、数据建模、数据录入、microsoft sql server、microsoft access、microsoft word、r、tableau software、sas。
it 数据科学家作业内容以高档建模为主，会关于凌乱的疑问来方案技能方案。它的使命是为建模、数据发掘和出产意图方案和构建新的数据集流程，断定改进数据和查找质量以及猜测才能的新办法。实施宽和说关于新数据源或现稀有据源的新用处的数据研讨和产品实验。开发原型、概念证明、算法、猜测模型和分析。
推广数据科学家担任构建和调整变换算法和数据发掘战略，以使用花费者数据，经过数据来给出推广方面的战略主张，以保证在线推广战略与公司更广泛的推广方案相联系，并运用例如 adobe analytics /谷歌 analytics 这类分析东西，及时向公司打点层和客户供给归纳陈述。
03、布景前进
科研:
科研的话，最佳找和量化有关的，假定真实没有，可以把有关的课程大作业（project）拿来用。再退而求其次，也可所以 cs 有关，但紧记没有科研阅历，那将是极大的硬伤。
竞赛:
竞赛的平台有许多，比方迩来很火的 kaggle，再如阿里的天池、soda、wid、数据嗨康寥。谷歌旗下的 kaggle 是一个数据建模和数据分析竞赛平台。该平台是当下最盛行的数据科研竞赛平台，其组织的竞赛遭到全球数据科学喜爱者追捧。假定学生可以在该平台的一些竞赛中获得较好的名次，不只可以体现学生在数据科学、人工智能学科方向上激烈的快乐喜爱，还能在研讨生请求和将来作业的进程
中，展示自个在编程和算法上的竞赛力。
实习:
实习的话最优选择当然是数据公司的数据岗，可是实际是这样的，岗位因为过分重要，根柢不会招实习生。所以，主张找一些计算量化有关的或许核算机有关的实习。
04、学校举荐
斯坦福大学 stanford university
其信息打点与分析分支包括了当今最前沿的数据库与信息打点体系技能，并教授最早进的海量数据发掘办法。
中心课程包括:数据库与信息体系使用，体系方案、构架和打点以及数据发掘与机器学习。
该项意图学生作业非常便当、抢手，比方每年都有许多学生进入亚马逊(amazon)的ec2云核算平台处置大规划运算。
加州大学伯克利分校 university of california, berkeley
两个有关的学位项目:数据科学工程硕士master of engineering (concentration in data science)，信息与数据科学硕士master of information and data science (mids)。伯克利的两个硕士项目归纳教授技能和公司运营的技能，安身现有最前沿的技能，厚实务实地培育学生变成领域内的杰出者。
其核算机科学专业排名在全美出类拔萃，与斯坦福、麻省理工起名，其数据分析与处置技能也名列前茅。本校的硕士项目有三个中心方向可供学生选择:商务智能，数据分析和信息技能。
项目培育的方针是要培育学生跨领域具有商业处置分析与预期建模、gis地舆信息定位与分析、分析陈述、商场细分分析、数据可视化。卡梅全球顶尖的实验室也为学生供给了绝好的学习与实习机缘(heinz college’s ilab )，而且有固定的公司实习项目，为作业做了足够的预备。
哥伦比亚大学 columbia university
其专业分支有:核算生物学、核算机平安、机器学习、天然言语处置等(computational biology, computer security, machine learning, natural language processing, etc.)，而且哥伦比亚大学有一个世界顶尖的大数据科学与工程研讨室(institute for data sciences and engineering)，学生在此参加实验与科研项目。
纽约大学的商业分析项目旨在培育学生变成根据数据分析与抉择计划的领导者，学员在一年制学习傍边会有机缘去其他国家的教育场所学习(比方2016年的一个教育地址在上海)，全程分五个学习期间。
弗吉尼亚大学 university of virginia
弗吉尼亚大学的数据科学硕士项目尽力于为政府和公司培育大数据处置的人才，每年7月份开课，次年5月份结课。课程由核算机系、计算系、体系与信息工程系联合授课。攻读本项目需要一些先修课程:单变量积分（single variable calculus），线性代数（linear algebra or matrix algebra），计算学导论（an introductory statistics course）以及核算机编程导论（an introductory programming course）。
05、事例共享
k同学
中外合办大学 金工
gpa 3.7+，toefl 100+，gre325+
哥伦比亚大学 ，纽约大学，加州大学尔湾分校
m同学
美本 经济学
gpa 3.1+，gre 320
范德堡大学
z同学
985院校 使用数学
gpa 3.1+，toefl 105+，gre 325+
乔治城大学
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