更新时间:2024-10-06 16:24:07作者:留学之路
以伯克利去年刚刚成功确立开设的Data Science 本科项目为例,学校官方对该项目的解释为:
数据科学学位项目结合了计算推理与推导,以某些现实生活中的数据为基础得到结论。数据科学家来源于社会中的所有领域,所有的研究范畴和各种不同的背景。他们通过数学和科学的思维以及计算编程的力量去理解并解决商业和社会方向的问题。
数据科学专业使得学生从字面上的数据,通过统计推导的知识,计算编程的过程,数据管理策略,相关领域知识和理论,去获得在工作学习中得到结论的能力。数据科学和计算机科学的最大差别在于:前者不是比谁的代码写得好,而是比谁的方案最适合解决问题。
DS 专业作为一个如此火爆的新兴专业,各个大学都争相开设,也证明了这个专业的价值。在如今的大数据时代,越来越多的领域以来数据分析和数据科学去突破瓶颈,尤其是对于互联网公司,数据更是他们的立足之本。
1、基础课程
数据科学编程简介
数据与分析的研究设计与应用
数据科学统计
数据工程基础
应用机器学习
2、高级课程
实验和因果推理
数据背后:人与价值观
离散响应、时间序列和面板数据的统计方法
大规模机器学习
使用深度学习进行自然语言处理
数据可视化
机器学习系统工程
计算机视觉
Data analyst: $69,517
Data scientist: $117,212
Senior data scientist: $142,258
Data engineer: $112,493
数据挖掘与统计分析
数据挖掘和统计分析都代表了从数据中学习的⽅法。在这个专业方向中,有抱负的去学习如何从数据中发现和识别有意义的结构,并将它们映射在一起以产生有意义的信息。
商业智能与战略制定
这是另一个蓬勃发展的数据科学专业,因为大多数公司更喜欢拥有一些 BI 专业人员。商业智能是分析师必须将数据转化为洞察力的领域,以帮助推动具有最大潜力的业务。这个专业领域允许培养具有高精度和简单性的后端数据源。
数据工程和数据仓库
数据工程是将数据转换为有意义的格式的方法,以便专业人员可以使用这些数据进行深入分析。数据工程师整合来源多个异构来源的数据,并使⽤即席查询对其进行结构化,从行为决策提供有意义的模式。