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專業定義

　數據科學(Data Science)是一門利用數據學習知識的學科，其目標是通過從數據中提取出有價值的部分來生產數據產品。它結合了諸多領域中的理論和技術，包括應用數學、統計、模式識別、機器學習、數據可視化、數據倉庫以及高性能計算。

數據科學通過運用各種相關的數據來幫助非專業人士理解問題。數據科學技術可以幫助我們如何正確的處理數據并協助我們在生物學、社會科學、人類學等領域進行研究調研。此外，數據科學也對商業競爭有極大的幫助。

數據科學是一門結合計算機科學+數理統計+具體領域應用的交叉學科

申請背景

總體以數學、統計、工程、經濟學這幾類專業為主，沒有絕對的本科專業要求，本科開設數據科學專業的學校數量相對沒有碩士多，以杜克大學2021級學生為例：工程類背景占比34%;經濟學占比24%;自然科學類占比10%。

西北大學這個項目對于純數理背景的申請者偏好明顯更高。

對于申請先修課程有嚴格要求，最常見的要求為：

1.兩個學期的微積分課程，對應美本Calculus I & II，要求掌握多元微積分(Multivariable Calculus)

2.線性代數(Linear Algebra)

3.統計與概率論(Probability and Statistics)

4.編程語言(Computer Programming Language)，以Python和R最為常見

以上四門課程最為常見，個別項目還有其他高階要求，比如微分方程、隨機過程、SPSS/STATA等。

三、成績要求

1. GPA：這個最為重要，申請前30的項目總體建議不能低于3.5/4，競爭激烈的項目不低于3.7，個別學校比如范德堡需要提前做WES評估。

2. 托福：申請前30項目必須要考到100+，大部分項目托福要求100，哥倫比亞大學公布過2017級平均托福錄取分為106.5，斯坦福公布過錄取平均托福分數在110左右。

3. GRE：這兩年因為疫情，大部分的項目對于GRE要求為可選，建議目標分數325+，NYU公布的平均錄取GRE各部分平均分數：159.3(閱讀)+167.4(數學)+4.14(寫作)。

就業情況

數據科學總體就業情況還不錯，市場需求比較大。常見的就業職位包括：數據分析師，數據工程師等。

以紐約大學的就業報告舉例如下：

70.18%的畢業生在畢業時已找到全職工作，主要去向三個行業：技術科技類公司(51.61%)，金融行業(22.58%)，生物技術和健康產業(6.45%)。2021屆畢業生年薪范疇為110,000-125,000美金。