更新時間：2024-10-06 16:24:07作者：留學之路
以伯克利去年剛剛成功確立開設的Data Science 本科項目為例，學校官方對該項目的解釋為：
數據科學學位項目結合了計算推理與推導，以某些現實生活中的數據為基礎得到結論。數據科學家來源于社會中的所有領域，所有的研究范疇和各種不同的背景。他們通過數學和科學的思維以及計算編程的力量去理解并解決商業和社會方向的問題。
數據科學專業使得學生從字面上的數據，通過統計推導的知識，計算編程的過程，數據管理策略，相關領域知識和理論，去獲得在工作學習中得到結論的能力。數據科學和計算機科學的最大差別在于：前者不是比誰的代碼寫得好，而是比誰的方案最適合解決問題。
DS 專業作為一個如此火爆的新興專業，各個大學都爭相開設，也證明了這個專業的價值。在如今的大數據時代，越來越多的領域以來數據分析和數據科學去突破瓶頸，尤其是對于互聯網公司，數據更是他們的立足之本。
1、基礎課程
數據科學編程簡介
數據與分析的研究設計與應用
數據科學統計
數據工程基礎
應用機器學習
2、高級課程
實驗和因果推理
數據背后：人與價值觀
離散響應、時間序列和面板數據的統計方法
大規模機器學習
使用深度學習進行自然語言處理
數據可視化
機器學習系統工程
計算機視覺
Data analyst: $69,517
Data scientist: $117,212
Senior data scientist: $142,258
Data engineer: $112,493
數據挖掘與統計分析
數據挖掘和統計分析都代表了從數據中學習的?法。在這個專業方向中，有抱負的去學習如何從數據中發現和識別有意義的結構，并將它們映射在一起以產生有意義的信息。
商業智能與戰略制定
這是另一個蓬勃發展的數據科學專業，因為大多數公司更喜歡擁有一些 BI 專業人員。商業智能是分析師必須將數據轉化為洞察力的領域，以幫助推動具有最大潛力的業務。這個專業領域允許培養具有高精度和簡單性的后端數據源。
數據工程和數據倉庫
數據工程是將數據轉換為有意義的格式的方法，以便專業人員可以使用這些數據進行深入分析。數據工程師整合來源多個異構來源的數據，并使?即席查詢對其進行結構化，從行為決策提供有意義的模式。