專業(yè)分析:大數(shù)據(jù)Data Science
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,越來越多的學(xué)校圍繞“數(shù)據(jù)”這個(gè)詞語開始了相關(guān)課程,那么在留學(xué)申請(qǐng)過程中,如何判別自己是否適合這個(gè)專業(yè),下面為大家進(jìn)行一點(diǎn)科普!
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維基百科說:In general terms, Data Science is the extraction of knowledge from data, which is a continuation of the field data mining and predictive analytics, also known as knowledge discovery and data mining.(一般來講,數(shù)據(jù)科學(xué)就是從數(shù)據(jù)中提取信息知識(shí),即是數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分析的延伸,亦是發(fā)掘知識(shí)與數(shù)據(jù)的過程。)所以,通俗來講,數(shù)據(jù)科學(xué),就是通過分析數(shù)據(jù),來挖掘獲得這些數(shù)據(jù)中的潛在信息。
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細(xì)數(shù)美國(guó)大學(xué)在這個(gè)專業(yè)開設(shè)的時(shí)間,會(huì)發(fā)現(xiàn),這個(gè)專業(yè)基本都是從2000年以后才開始有雛形,然后慢慢衍生,Data science還有其他幾個(gè)類似的別稱,比如Data Mining(NJIT)、Data Analytics(Cornell University)、Data Studies、Data Science and Management(Imperial College (London, UK))、Predictive Analytics(DePaul University)、Business Analysis(NYU/Fordham University)、Business Intelligence and Data Analytics (Carnegie Mellon University)等等。
根據(jù)對(duì)于Data Science專業(yè)的一些課程整合,大概是以下三個(gè)方面:
一、模型,算法;
二、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
三、visualization(可視化)。
由課程設(shè)置,可以預(yù)測(cè)該專業(yè)的背景要求。仔細(xì)觀察,可以看出這些課程,都是與計(jì)算機(jī)密切相關(guān)的。并且,比如可視化,目前應(yīng)用比較多的,當(dāng)屬machine learning,也就是通過計(jì)算機(jī)圖形與圖像處理,從而將我們所需要的數(shù)據(jù)在電腦屏幕上顯示出來。所以,整個(gè)過程,需要一定的計(jì)算機(jī)技能,如編程、算法。另一方面,通過 數(shù)據(jù),分析挖掘出有用信息,因此,如果申請(qǐng)者具有一定的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)的話,更有利于獲得申請(qǐng)成功。
根據(jù)這個(gè)專業(yè)的開設(shè)情況,一般是開設(shè)在計(jì)算機(jī)相關(guān)院系下,或者商學(xué)院下,所以其就業(yè)方向,大多是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,或者商業(yè)領(lǐng)域。
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