一、美国DS专业就业方向

　　DS专业在就业方面的出口则大抵分为Data Scientist(数据科学家)，Data Engineer(数据工程师)与Data Analyst(数据分析员)这三种。

　　Data Scientist：主要工作内容是建立统计模型，设计实验(A/B Testing)，发现data insight等，要有扎实的数学功底，不错的编程技术来实现模型(Python)以及良好的商业意识。

　　Data Engineer：主要工作是建立数据科学的pipeline，一般需要对大数据平台非常熟悉，熟练掌握Hadoop，Spark等技术，对统计建模要求不高，但需要有很好的编程能力。

　　Data Analyst：主要职责则是数据处理，简单的分析和可视化。

　　二、美国DS专业专业介绍

　　数据科学(DS)，即从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。

　　这样的定义使得DS理所当然地成为了一门“交叉学科”，也得以因此取百家之所长，成为了大数据时代里发展最快、前景最好的新兴专业之一。

　　专业技能：编程领域(语言知识、语言库、设计模式、体系结构等);数学(代数、微积分等)和统计学领域;数据领域(特定领域的知识：医疗、金融、工业等)。

　　三、美国DS专业录取要求

　　作为交叉学科的DS项目，往往对于申请者的本科专业并不设限

　　不过该项目需要申请者具备良好的数学基础和编程能力，且由于多个“王牌”课程的授课内容都是基于大量领域内基本知识之上，数理编程能力不过关的同学应对起来会非常吃力。

　　以纽约大学DS专业为例，在学校官网列出的先修课清单中，包括了微积分、线性代数、基本的计算机科学课程以及概率论、统计学、高阶物理学、工程学、计量经济学与高阶微积分的其中之一，有申请意愿的同学可以以此为标准提前进行补课。

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