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专业易解析 | Data Science专业全解读

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数据无处不在。事实上,存在的数字数据量正在快速增长,平均每两年翻一番,改变着我们的生活方式。


据IBM称,2012年每天产生25亿千兆字节(GB)的数据,到2020年,地球上的每个人每秒创造约1.7兆字节的新信息。


大数据时代的到来,数据科学 Data Science 这一领域变得至关重要,毕竟,这是我们未来的所在。




什么是大数据Big Data?


Gartner给出的大数据Big Data定义是:“大数据是高容量,高速和、或高品种的信息资产,需要具有成本效益的创新形式的信息处理,以增强洞察力,决策,和过程自动化。”




什么是Data Science?


数据科学:处理非结构化和结构化数据,数据科学是一个包含与数据清理,准备和分析相关的所有内容的领域。

 

数据科学是统计学,数学,编程,解决问题,以巧妙方式捕获数据,以不同方式查看事物的能力以及清理,准备和对齐数据的活动的组合。

 

简单来说,它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术方式。


这就衍生了其中一种专业叫数据分析Data Analytics

 

数据分析Data Analytics是检查原始数据的科学,目的是得出有关该信息的结论


数据分析涉及应用算法或机械过程来获得洞察力。例如,运行大量数据来查找彼此之间的相关性。它被用于许多行业,使组织和公司能够做出更好的决策,并验证和反驳现有的理论或模型。


数据分析的重点在于推理,即推断结论的过程完全基于研究人员已经知道的内容。






Data Science可以应用在哪些领域?




互联网搜索Internet search

搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。






数字广告Digital Advertisement

整个数字营销使用数据科学算法 - 从显示横幅到数字广告牌。这也是数字广告获得比传统广告更高点击率的原因。





推荐系统Recommender systems

推荐系统不仅可以轻松找到数十亿产品中的相关产品,还可以增添很多用户体验。许多公司使用该系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。




Data Science的课程有哪些?



Data Science 的课程包括:

The Data Scientist's Toolbox 数据科学家的工具
R Programming R编程
Getting and Cleaning Data 获取和清理数据
Exploratory Data Analysis 探索性数据分析
Reproducible Research 多次研究
Statistical Inference 统计推断
Regression Models 回归模型
Practical Machine Learning 实用机器学习
Developing Data Products 开发数据产品
Data Science Capstone 数据科学论文,如健康、医疗、经济、军事和刑事机构、互联网、教育、社会资本和社会活动在科学知识发展中的作用。





Data Science专业就业前景

自2012年以来,数据科学家已经增长了650%以上,在目前,美国有35,000人拥有数据科学技能,数百家公司正在招聘这些角色。据IBM称,到2020年,所有美国数据专业人员的就业人数将增加364,000人,达到2,720,000人

 

据Glassdoor称,目前美国数据科学家Data Scientist的平均工资是118,709美元,但根据许多因素的不同,它的差异很大。

 

所覆盖的领域有:

·数据库管理员Database Administrator(DBA)

收入:50,000美元至120,000美元

DBA主要负责维护存储所有数据的数据库。工资取决于个人的经验水平和维护系统的复杂程度。

 

·数据分析师Data Analyst

收入:50,000美元至110,000美元

数据分析师是以量化为中心的专业人士,通常拥有BS或MS学位。入门级分析师预计可以赚取5万美元以上,而高级分析师可以达到6个数字。

 

·数据科学家Data Scientist

收入:85,000美元至170,000美元

数据科学家是经验丰富的专家级专业人员。决定薪资水平的主要因素有工作人员实际职称和相关的工作技能。

 

·数据科学家/分析师经理

收入:90,000美元至240,000美元

当一个人升到经理级别时,薪酬通常取决于直接向该经理报告的人数。低端将是1-3个下属,而高端将是10个或更多员工。

 

· 数据工程师

收入:70,000美元至165,000美元

数据工程师是设计记录和存储数据的系统的人。他们必须拥有丰富的编程知识以及信息架构方面的专业知识。






哪些学校的Data Science专业值得申请

   哥伦比亚大学

Columbia University

项目:Master of Science in Data Science

介绍:纽约哥伦比亚大学数据科学研究所提供数据科学高级硕士课程,该课程建立在通过数据科学专业成就认证计划提供的课程基础之上。该计划可由全日制和非全日制学生完成,全日制学生只需18个月即可获得学位。课程涵盖概率论,数据科学计算机系统,机器学习和探索性数据分析等领域。集中领域包括但不限于创业,网络安全,健康分析,智慧城市以及财务和业务分析


普渡大学

Purdue University-West Lafayette

项目:Master of Science in Business Analytics and Information Management

介绍:普渡大学的商业分析和信息管理硕士课程是一个为期11个月的全日制课程,旨在向学生传授业内最先进的信息技术,分析技术和软件工具。此STEM认证计划不需要入学以前的工作经验。


   纽约大学 

New York University

项目:MS in Data Science

介绍:纽约大学的数据科学硕士课程是一个为期两年的课程,专为在数学,计算机科学和应用统计领域表现优异的学生而设计。入学极具竞争力,因为这是世界上第一个旨在处理“数据潮汐”的硕士课程。学生可以全职或兼职攻读这位顶尖的数据科学硕士课程,但必须在校内完成至少24个学分。专业可用于data science, data science big data, data science mathematics and data, data science natural language processing, and data science physics。






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