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随着互联网的发展，数据爆发式增长，当今社会发展的核心和内在驱动力已经转变为数据，数据正在为世界创造前所未有的盈利机遇。与数据相关的专业都是当下高校的热门专业，是时代的当红“炸子鸡”。尽管数据科学（DATA SCIENCE）专业已经推出了好些年，竞争越来越大，但是对于很多学生来说，还是不了解这个专业具体是学什么的，未来是做什么的。
今天，我们就来解析【数据科学专业（DATA SCIENCE）】。
►数据科学专业，学什么？
►数据科学专业，毕业做什么？
►数据科学专业，哪家强？
数据科学专业，学什么？
数据科学，包括两部分：一个是研究数据本身；另一个是利用工具和技术挖掘数据的根本，为社会研究提供一种新方法。对数据的研究和挖掘，需要涉及多方领域，例如：统计学、计算机科学、社会学、政治学等，因此数据科学是一个跨学科的专业。
一般而言，每所高校的数据科学教授重点有所不同，但基本涵盖数据分析概述、统计学概述、数据库基本概念、撰写分析报告、制作可视化分析报表、描述性统计分析、SQL数据库应用基础等。
完成相关课程后，学生将可以：
►了解数据分析概念和技能要求
►掌握基础数据分析工具的使用
►综合使用可视化分析方法、业务分析方法和模型
►塑造统计分析思维
►掌握数据科目类的编程语言，包括Python，R，和SQL等
数据科学专业，毕业做什么？
未来5年数据类岗位的需求总量在2000万人左右，包含纯数据与数据赋能两大类，数据赋能类岗位（如数据职能财务、数据职能会计、数据职能人力，等）将爆发更大需求。可以知道，数据科学硕士毕业后的就业领域非常广，例如：互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等。众多领域都迫切需要专门从事数据采集、处理、分析并能制作专业报告、提供决策支持的新兴数据分析人才。
截至2020年5月，数据统计显示，数据科学专业毕业后从事的五大行业（软件发行、计算机系统设计与相关服务、政府机构、高校、科学研究）的平均年薪为$126,830，而在美国拥有最高年平均工资的数据人员集中在加利福尼亚州、弗吉尼亚、马里兰州、华盛顿和德克萨斯州，其中弗吉尼亚的数据科学家年平均工资达到$143,360，其次是加州$140,020。
与万金油专业不同，数据科学专业是一个专业性非常强的学科，因此尽管相关的数据岗位薪资非常高，但是缺口还是非常大。
身处数据时代的我们，能够清楚地感受到数据的力量。
►越早掌握数据技能，
►越早成为数据精英，
►越早享受数据的红利。
数据科学专业，哪家强？
数据科学涉及的领域非常广，美国对开设相关学科的院校要求非常高，并且每个院校教授的方向和侧重点均有所不同，因此学生在选择数据科学专业的时候需要谨慎了解。
加州大学欧文分校的唐纳德·布伦信息学院计算机科学开设了数据科学（DATA SCIENCE）硕士学位课程，以统计学和计算机科学作为双重框架，以数据处理、数据模型分析和数据可视化作为专业的三大核心板块，培养学生对现代数据科学从浅到深的理解。
“Our GOAL is to give students the real-world tools necessary to succeed in the ever-changing technology industry.”
——Dean Marios C.Papefthymiou院长
为什么选择UCI 的数据科学硕士课程？
►加州大学系统中唯一一所以计算机为重点的学校
►拥有强大的学科实力
——前30名计算机科学系
——前20的信息学部门
——前50的统计部门
——专注于尖端研究
UCI 数据科学硕士学位课程（MDS）介绍：
►15个月全日制课程
►跨学科教授（统计学和计算机科学）
►STEM资格（36个月的OPT）
►13门课程（10门必修和3门选修），50个学分
►以项目为中心的顶点项目
►一对一职业发展战略指导
课程包括应用概率和数理统计、统计建模和计算、机器学习、数据管理和可视化以及人工智力。UCI MDS的独特之处在于提供实际处理问题的项目课程，学生将以4—6人的团队形式与行业公司合作开发真实的数据科学项目，利用公司专有数据为公司开发模型和见解。课程将会为学生提供宝贵的实习经历，对未来就业打下了很重要的基础。
欧文市
加州欧文的地理位置相当优越，坐落于南加州科技海岸——加尼福利亚州欧文市橙县，这里有超过17,000家公司，其中三分之一的500强公司总部坐落于此。欧文市就业人口比全美排名第一，达到94.8%。此外，美国联邦调查局连续13年将欧文市评为最安全城市。
作为加州大学系统分校的UCI，直录要求当然具备一定的挑战性：
申请者必须拥有一个4 年的大学学位，提供GRE成绩，TOEFL=80, GPA>3.0 （但按历年经验来看，平均录取分数一般在托福100以上，GPA3.4，GRE 320）
其它录取要求：
►一门计算机编程课程(最好是C++或Python) 。
►三个学期的微积分、线性代数和概率与统计导论。
►鼓励所有学科背景的学生申请，但通常会优先考虑拥有STEM 学位的申请人，包括数据科学、计算机科学、统计学或生物统计学、计算机或电气工程。并且建议所有申请者额外提交相关的作品集、G itHub或Kaggle 信息。
除了直录外，UCI针对数据科学专业还推出了联合培养3.5+1.5项目，即学生在国内完成3.5年的本科学习后，再接受UCI为期半年的MDS衔接课程，达到课程要求后即可转入UCI 的计算机学院继续攻读数据科学硕士专业。
联合培养3.5+1.5项目的学生将可获得：
►修读学分课程
►提前获得学院预评估和优先录取
►比直录更高录取率
该联合培养项目是UCI DCE和唐纳德布伦信息与计算机学院、亨利·塞缪尔利工程学院联合推出的高级学术课程，推动学生快速地完成本科并通往研究生学位课程。项目将会为学生提供独特的课程设置以帮助他们满足特定研究生专业的前置课程要求，加速完成专业课的要求。此外，符合课程资格的学生有机会参加为期三个月的美国实习来扩展他们的工作简历。
课程内容：
►UCI专业课程
►科研写作或研究原理课程
►标准化考试准备课程（GMAT、GRE、TOEFL iBT）
►研究生申请和职业生涯规划课程
什么样的学生适合申请联合项目？
►本科专业为STEM专业学生
►GPA 3.3
►iBT TOEFL 80或雅思6.5
联合培养项目，是UCI计算机学院和工程学院希望寻找到更心仪的学生而开设的优质学术项目，计算机学院和工程学院会对申请该项目的学生进行预评估，凡是在硕士联合培养项目（3.5+1.5）期间达到要求的学生基本都可以转到UCI研究生院。因此，联合培养项目录取率更高，未来希望攻读MDS的学生或工程学院的学生，UCI 硕士联合培养项目3.5+1.5更值得考虑！
