2026-01-05 10:57:48 | 高考网
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定义与学科交叉性 数据科学是一门交叉学科,融合统计学、数学、计算机科学、人工智能、机器学习、数据库技术、模式识别及可视化技术等多领域知识。其核心目标是通过收集、统计、整理、分析及挖掘数据,将原始数据转化为有价值的信息,服务于决策与创新。大数据时代的到来进一步推动了数据科学在各领域的改革与应用。
就业前景与行业需求 根据麦肯锡报告,预计到2018年,全球大数据科学家缺口达14万至19万,数据分析师与经理岗位缺口超过150万。需求旺盛的行业包括制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务及生物技术。数据科学家的就业领域广泛,涵盖国防部、互联网创业公司、金融机构等,且薪酬丰厚。例如,硅谷入门级数据科学家年薪已达6位数(美元)。
职业方向
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)
信息技术硕士(Master of Science in Information Technology)
管理信息系统硕士(Master of Information Systems Management)

数据科学 是一门交叉学科,旨在通过收集、统计、整理、分析和挖掘数据,将其转化为有价值的信息。该领域融合了统计学、数学、计算机科学、人工智能、机器学习、数据库管理、模式识别及可视化技术等多学科知识。随着大数据时代的到来,数据科学为各行业带来了创新与变革,成为推动科技发展的核心力量。
核心职业方向专注于开发机器学习系统,解决实际问题,需具备生产级代码编写能力,输出数据产品。
通过SQL、R/Python等工具提取数据洞察,为产品或业务提供建议,需掌握基础统计与报告撰写技能。
针对复杂问题设计技术方案,如Uber的ETA预测、金融欺诈检测等,需深入领域知识与高级建模能力。
麦肯锡报告预测,到2018年,大数据科学家缺口达14万至19万,数据分析师与经理岗位缺口超150万。需求旺盛的行业包括制药、计算机软件、互联网、科研及生物技术。数据岗位薪资丰厚,硅谷入门级数据科学家年薪已达6位数美元。
图:美国数据科学项目手册封面 美国数据科学名校推荐1. 哥伦比亚大学(Columbia University)数据库与信息系统应用
数据挖掘与机器学习
系统设计与管理
数据科学工程硕士(Master of Engineering in Data Science)
信息与数据科学硕士(Master of Information and Data Science, MIDS)
信息技术硕士(Master of Science in Information Technology)
管理信息系统硕士(Master of Information Systems Management)
商务智能
数据分析
信息技术
单变量积分
线性代数
统计学导论
计算机编程
商业分析咨询
金融咨询
市场营销咨询
如需院校录取详情(如GPA、GRE要求)或项目手册,可进一步沟通获取。
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Computer Science(计算机科学,简称CS)是美国大学中热门且就业前景广阔的专业,主要研究计算机相关信息的系统学科,涵盖算法分析、编程、软硬件开发等领域,分支众多且对数学能力要求较高。 以下从专业概述、课程设置、研究领域、推荐院校及薪资情况展开介绍:
专业概述CS专业是当今美国大学中最热门的专业之一,其优势体现在就业机会多、薪酬待遇优厚,且留美机会更多。美国科技公司对CS专业毕业生提供更多绿卡抽签机会,进一步增加了该专业的吸引力。计算机科学作为系统学科,研究范围广泛,涉及语言编程、程序设计、软硬件开发等内容,专业分支多样,不同分支对申请者的要求也有所差异。学习该专业需要具备较强的数据处理能力,课程多围绕数学建模、计算等理科内容展开。
课程设置CS专业开设的课程丰富多样,主要包括以下几类: 高考网
Statistics(统计) :为数据处理和分析提供理论基础。
Linear Algebra(线性代数) :在计算机图形学、机器学习等领域有广泛应用。
Calculus(微积分) :用于解决计算机科学中的优化问题。
Discrete Mathematics(离散数学) :是计算机科学的核心数学基础,涉及逻辑、集合论、图论等内容。
Data Structures and Algorithms(数据结构和算法) :培养解决复杂计算问题的能力。
Computer Architecture(计算机体系结构) :研究计算机硬件系统的设计与优化。
Operating Systems(操作系统原理) :了解操作系统的基本原理和管理机制。
Data Management(数据管理) :涉及数据库设计、数据存储与检索等技术。
Artificial Intelligence(人工智能) :探索智能系统的开发与应用。
Cryptography(密码学) :研究信息安全的加密与解密技术。
Machine Learning(机器学习) :通过算法使计算机具备自动学习和改进的能力。
CS专业包含多个热门研究领域,每个领域都有其独特的研究方向和就业前景:
是近年来CS领域最火热的研究方向之一,主要研究开发、模拟、延伸和扩展人工智能的理论、方法和技术。
课程涵盖计算机视觉、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、网络信息检索和人机交互等内容。
主要学习网络通信、网络理论、网络安全、加密解密、网络协议和网络应用等知识。
该领域受政府部门和大型企业计算机部门青睐,但留学生应聘此类工作可能因身份问题受到限制。
偏向于编写软件和代码知识的学习,毕业生通常成为“程序员”(computer programmer)。
就业面广泛,市场需求巨大,大学为吸引人才常提供更多录取名额和奖学金。
根据U.S News 2022年发布的美国本科大学TOP10计算机专业排名,以下院校在CS领域表现突出:
CS专业相关工作的收入普遍高于全国平均水平,且未来十年内预计收入将提高11%。不过,该领域职业种类繁多,工资跨度较大:
CS专业以其广泛的研究领域、丰富的课程设置、优越的就业前景和较高的薪资水平,成为美国大学中的热门选择。对于对该专业感兴趣的学生,可根据自身兴趣和职业规划选择合适的分支和院校。
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