数据科学专业介绍
专业简介
探索如何利用数据解决现实世界中的复杂问题。这门专业融合了统计学、计算机科学和领域知识,培养学生处理和分析大规模数据集的能力,同时通过机器学习 和模型构建,挖掘数据背后的深层见解。
数据科学注重培养学生的编程技能、统计推断和数据可视化能力,使其具备从收集数据到应用数据的完整流程掌握。毕业后,他们在行业和企业中扮演着关键角 色,成为数据驱动决策和创新的推动者。
专业特点
- 实验设计与假设检验
- 数据工程
- 应对数据不确定性
- 侧重实际运用
- 跨学科性质
- 持续学习和更新技能
热门分支
- Data Analytics and Machine Learning 数据分析和机器学习
- Data Management System 数据管理系统
核心课程
- 统计学基础
- 机器学习
- 数据挖掘
- 程式语言
- 编程与数据处理
- 数据可视化与沟通
- 数据伦理与法律
- 数据科学实践
就业走向
- 数据分析师:负责收集、处理和分析数据,提供见解和建议支持业务决策。
- 数据科学家:利用统计学和机器学习技术解决复杂问题,构建预测模型和算法。
- 机器学习工程师:专注于开发和部署机器学习模型,构建可用于实际应用的算法。
- 大数据工程师:处理和管理大规模数据,设计和维护数据基础设施。
- 数据产品经理:管理数据驱动产品开发,了解市场需求并与开发团队合作实现产品目标。
- 数据工程师:设计、构建和维护数据系统和架构,确保数据可用性和质量。
求真点评
- 课程难度:★★★★☆
- 申请难度:★★★★☆
- 专业热门度:★★★☆☆
- 就业指向度:★★★★☆
加州大学数据
学校 | 专业 | 录取GPA | TAG |
---|---|---|---|
UC Berkeley | Data Science | 3.81 - 4.00 | - |
UC Los Angeles | - | - | - |
UC San Diego | Data Science | 3.77 - 4.00 | - |
UC Davis | Data Science | 3.64 - 3.95 | - |
UC Irvine | Data Science | 3.75 - 3.98 | - |
UC Santa Barbara | Statistics and Data Science | 3.57 - 3.95 | Y |
UC Merced | - | - | - |
UC Riverside | Data Science | 3.45 - 3.89 | Y |
UC Santa Cruz | - | - | - |
QS评分排名:数据科学
- Massachusetts Institute of Technology (MIT) 96.3
- Carnegie Mellon University 95.9
- University of California, Berkeley (UCB) 91.9
- University of Oxford 90.3
- Harvard University 89
- University of Toronto 88.5
- University of Washington 85.3
- Princeton University 84.8
- EPFL – École polytechnique fédérale de Lausanne 84.5
- Georgia Institute of Technology 84.5