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「21世纪最性感的职业——数据科学家」2012年,《哈佛商业评论》将极具诱惑的「性感」之花嫁接到了冰冷枯燥的「数据」枝丫上,令数据科学(DataScience)逐渐成为了一个时髦术语。从那时起,各行各业开始疯狂招聘数据科学家(DataScientist),美国大学也陆续开设了数据科学专业(DataScience

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「21世纪最性感的职业——数据科学家

2012年,《哈佛商业评论》将极具诱惑的「性感」之花嫁接到了冰冷枯燥的「数据」枝丫上,令数据科学(Data Science)逐渐成为了一个时髦术语。

从那时起,各行各业开始疯狂招聘数据科学家(Data Scientist),美国大学也陆续开设了数据科学专业(Data Science)。DS市场需求量大,起薪高增长也快,前景一片光明。

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数据科学硕士学位授予量呈指数级增长趋势

十年后,数据科学已然成为了留学申请中的顶流专业,接力老牌CS与统计。

但在成为最受欢迎(最卷)专业的同时,许多留学生遇到了自身定位不明确、择校难、择业迷茫等问题。不知如何从内卷专业中突出重围,不知自己是否真的适合数据科学家相关的岗位。

这是三亩第一篇完整解读美国研究生各专业申请攻略的文章,涵盖专业介绍、就业前景、申请要求、项目解读与对比、案例分享等等。

如果大家对此类文章感兴趣,欢迎分享给更多的人。同时,如果大家有自己想深度了解的专业,也可以在公众号后台留言,我们会根据大家的需求优先选择专业进行解读。

本文篇幅较长,建议先收藏、先分享,找个时间慢慢读。

数据科学专业,真的适合你吗?

本文开始前,先发个小福利:2022fall数据科学相关专业Top100大学的查校表,共计160个项目。在此表的基础上,大家可以更高效率地找到适合自己申请的项目。

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留学选校时,我们经常遇到同学张口就问:这个项目好申吗?我的背景能申到吗?

很少有人真的扪心自问:这个项目的课程设置是什么样的?我的背景适合DS专业申请吗?我真的喜欢学习DS吗?我能胜任DS专业的就业岗位吗?

因此,本文前面大篇幅所介绍的,主要是DS是什么、学什么以及能做什么,后文才会解读大家更关心的,我能申请到什么。

数据科学是什么?

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DS 词云

上世纪四五十年代,随着原子能、电子计算机等技术的发明,第三次工业革命到来。看似数据科学就是在这样的信息革命浪潮下自然而然涌现的,但数据科学概念的确立,事实上经历了业内大佬们的长期探索,才在本世纪最终确定下来。

最早,数据科学被称为Datalogy,由图灵奖得主Peter Naur在1966年提出,希望代替计算机科学(Computer Science)一词。

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1998年,美国台裔统计学家吴建福发表了题为「Statistics = Data Science?」的演讲,又建议将统计学改名为数据科学。

直到2001年,William S. Cleveland 提议将其设立为一个新的学科,作为统计学的延伸,用来研究「计算在数据方面取得的进展」。

数据科学是一门典型的交叉学科,他不仅涵盖了最基础的计算机科学、统计学与数学的知识,随着各行各业对海量信息流处理??的业务需求,数据科学家还需进一步了解甚至掌握??智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等更具体领域的知识。

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顾名思义,数据科学是一门利用数据学习知识的学科,可同样需要分析数据的专业其实还有很多,例如Business Analytics、Data Analyst 、Data Engineer等,这些很多也都是申研的热门方向。

我们该如何区分,从中选择一个最适合自己的呢?

举一个例子吧。数据处理可以分为五个步骤:明确问题、抓取数据、数据清理、建模分析、执行。

第一步明确问题与最后一步执行,需要的是极强的分析问题与解决问题的能力。他对商业嗅觉要求更高,而对技术的要求弱一些。商业分析(Business Analytics)就很好地满足了这一点,如果我们查看一下课程设置,会发现BA不要求你有太多的数学、计算机编程等知识,而更偏向于分析、决策和沟通。

第二步抓取数据,需要用到python/java等编程能力,有点接近于码农需要干的活,数据工程师(Data Engineer)就是在数据处理流程中担当一个偏开发的角色。

第三步数据清理,需要从海量数据中提取出有用的数据,为下一步分析做准备。需要用到SPSS、SQL、R等工具,与数据库打交道,数据分析(Data Analyst)干的就是这么个活。

数据清理偏向于对历史的数据进行分析和描述,而第四步建模分析的核心则是预测。数据科学家(Data Scientist )在对数据进行分析的基础上,通过建模去预测未来,去预测用户的习惯,在什么场景下使用什么产品。数据科学家不仅需要较强的数据分析能力,更需要的是数据洞察力。

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最后,我们在申研时,可能还会看到MS in Analytics分析学项目,他与数据科学(DS)差别并不大,在企业招聘时往往将两者放在一起,大家可以当作同一个专业类别来对待。不过,在选择不同院校的项目时,大家依旧需要查看项目的前置课程与课程设置,来判断最适合自己的学校项目。

理清不同专业、岗位间的区别,同时认清自己的定位,在申研以及找工作时才能如虎添翼、指哪打哪。

数据科学学什么?

数据科学继续向下分类,还可以分为「A/B Test」与「Machine Learning」

所谓A/B test,就是对照试验。很多公司都会选择用A/B test来收集数据,通过用户行为结果数据不断对其用户体验进行仔细更改,从而做出最佳决策。

Machine Learning机器学习,则是通过建立不同的模型,根据新的数据调整模型,从而决定市场战略,和确定品牌的商业战略。

根据学校项目的不同,学生所要掌握的DS相关知识的侧重点也会不同。但一般都包括数据分析、市场 / 业务分析、行业调研、Python、 SQL 、Apache Spark、HadoopHiveTableau、Machine Learning等技能。

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数据科学能做什么?

综合薪水、工作满意度以及岗位缺口等求职者最关心的因素,美国最大求职网站 Glassdoor 每年都会发布最佳50岗位。

在2016-2019年,数据科学家(Data Scientist)都处于所有岗位中的No.1,而到了2020-2022年期间,该岗位则开始在第二、第三间徘徊。

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数据科学依旧是非常火爆的新兴岗位之一,但是高速发展的时代或许已经过去了。

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美国DS从业者的学历背景,硕士学位拥有者占据了近一半44.5%;博士学位20.7%,本科只有26.5%。

而国内博士从业者占比仅11.2%,本科从业人数占比上升至39.5%,硕士学位占比40.5%。

从长远的职业发展来看,如果想从事数据科学相关的工作,本科毕业后再攻读一个硕士学位还是非常有必要的。而如果想继续攻读博士,则应该从数学、统计、生物统计、计算机科学与工程和信息系统方面等方向出发,而不是数据科学。

数据科学专业毕业后能去哪些行业呢?

数据科学家的作用就是挖掘数据价值,任何有海量数据的行业,都可以去。

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纽约大学为例,DS专业毕业的一半去了Google、Facebook等科技公司;22%的前往了咨询、投行等金融行业;其余同学则到了制药业、生物技术公司,此外,还有小比例的学生去了政府数据中心,或是继续升造。

毕业后能做什么岗位?

DS毕业生除了去做数据科学家,也可以成为数据分析师、数据工程师、商业分析师这些同类岗位。

我们再以纽约大学为例,大部分学生还是数据科学家,其次是软件开发工程师、研发工程师、机器学习工程师。

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数据科学家的工作内容以高级建模为主,会针对复杂的问题来设计技术方案,帮助公司做出决策。比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理,FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。

DS相关岗位薪资待遇怎么样?

在indeed上,数据科学家的平均薪水在$102,599,Glassdoor上为$107,801,Payscale上是$97,358。总的来说数据科学家在国外工作的薪水在十万美金上下,在所有职业中名列前茅。国内大体在50万到六七十万之间,根据个人能力而定。

聊了这么多,大家知道自己适合申请DS专业了吗?适合数据科学家岗位了吗?

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数据科学作为??STEM专业,短期来看,在OPT、H1B上就有?定的优势。再加上看似非常光明的前景,长期来看,申请人数还将不断提高,申请难度还将不断加大。

申请者在定校前,一定要全?、细致的了解该专业的相关信息及开设此专业的相关院校信息,这样才能提高申请概率,从海量竞争对手中脱颖而出。

学位设置

DS作为一门职业导向学科,美国大学开设的大部分都是硕士学位,博士学位极少。

数据科学项目多数开设在统计系下,拿到的是理学硕士学位MS(Master of Science),还有不少开设在计算机系下,拿到的一般是工学硕士学位MEng(Master of Engineering),还有的是统计系和工程学院联合授课,或专门的数据科学中心。

例如纽约大学的数据科学硕士就是设立在纽约大学数据科学中心下(The Center for Data Science ,简称CDS)。

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申请要求

DS硕士项目一般为30-36个学分,多数1.5-2年完成,也有个别Professional项目要求时间更短,一年即可完成学业。

由于DS很大程度上依赖于统计方法学和计算机科学,所以本科是计算机、统计学和数学相关专业的同学,申请DS是最具竞争力的。

又因为DS交叉学科的性质和未来广阔的不同专业的就业面,因此除了以上专业外,物理、经济学、其他理工专业也可以大胆申请。

西北大学MS in Aalytics项目学生为例,数学统计学背景占43.5%,工程与计算机科学背景占28.3%,经济与社会科学占19.6%…

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文商科背景的申请者,建议修过相关数学课程,如线性代数,概率论,数理统计,微积分等;计算机方面建议修过CS相关课程,如编程语言Python、R、Java等。美国大学部分DS项目都会对学生有以上先修课的要求,没有修过无法申请,但也有例外。

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综合来看,DS相关专业的申请难度、申请要求比其他专业更高,申请者的三围成绩大致均分如下:

  • Top10院校:
    平均GPA:3.8;托福:107;GRE:328
  • Top11-30院校:
    平均GPA:3.63;托福:104;GRE:325
  • Top31-50院校:
    平均GPA:3.6;托福:100;GRE:322
  • Top51-100院校:
    平均GPA:3.4;托福:92;GRE:321

实习方面,最优选择自然是知名数据公司的数据岗,但这类岗位对公司来讲一般太高重要,一般不招实习生,大家也可以退而求其次,选择统计量化或计算机相关的实习。值得一提的是,有全职工作经历的学生,在申请时也会有极大的助力。

如果你的背景相关度不高,那么还可以参加各类科研竞赛来证明你的能力。比较火的有谷歌旗下的Kaggle竞赛,国内还有阿里的天池、上海政府主办的SODA、中国计算机学会主办CCF大赛等。

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开设院校

最早开设DS 相关专业的是北卡罗来纳州立大学,它在2007年就创建了美国第一个分析类专业。在此之后,美国其他大学才开始陆续开设相关分析和数据类专业。

作为美国数据科学和分析类专业的鼻祖,北卡州立大学在其官网上罗列了美国各大院校该学位的开设历史。我们可以看到,自2017年后,美国新增DS相关专业呈现了爆发性的增长。

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美国数据科学及相关硕士项目新增统计

分析和数据科学项目开设年表查看链接:[https://analytics.ncsu.edu/?page_id=4184]

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项目解读

在选校时,我们都会习惯性查看U.S.News排名,不论是综排还是专排。但如果我们寻找DS、BA这类新兴专业,会发现这上面并没有统计。

如果此时我们单单根据综排来定校,看到项目名、学校名就觉得这个项目符合自己了,却并没有细读申请要求、课程设置等信息,可能就会收到拒信或在入读后发现与自己未来的就业方向大相径庭。

下面我们就几个热门项目来进行解读,大家可以看一下不同项目间有哪些不同:

哥伦?亚?学MSDS

哥大MSDS 项目处于美国DS硕士申请难度的第一梯队。该项目要求申请者拥有一定的数学及编程基础,需要学过微积分、线性代数、计算机编程等课程。

22fall申请者GRE可选,语言要求托福100、雅思7.0。录取背景上偏多元化,喜欢名校背景的同学,GPA至少需要在3.7+,同时要有1-2段实习或者科研等相关经历,能够证明自己拥有比较扎实的数理基础。

课程设置上,学生需修满30个学分,一年半毕业。其中,计算机科学方向有三门必修课程,包括机器学习、数据科学算法等,工程方向一门必修,统计方向三门必修。

大家想了解哥大MSDS项目更详细的信息,可以直接查看官网:[https://datascience.columbia.edu/education/programs/m-s-in-data-science/]

还可以查看哥大官方发布的介绍视频,非常非常详细:[https://www.youtube.com/watch?v=CYqTkuFyccA]

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纽约大学MSDS

NYU MSDS项目也是难度最高竞争最激烈的DS项目之一,设立于2013年。成功申请人来自许多不同的本科背景,包括统计学,计算机科学,数学,工程,经济学,商业,生物学,物理学和心理学专业。但不管来自什么专业,NYU都要求学生修读过数学、计算机相关课程,如果接触过机器学习、计算统计、数据挖掘,那么还会拥有更大的竞争优势。

2021申请季中,该项目平均托福成绩111, 平均GRE数学成绩167.4,语文159.3,平均GPA为3.87,难度颇高。

项目时长2年,共计36个学分,班级规模30-40人,且50%为国际生。必修课程如下:

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哥大与纽大皆位于宇宙中心纽约,就业率方面大家自然不用担心。

杜克大学MIDS

杜克大学Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)项目为期2年,规模不大,每年招收25-35名学生,录取率16.76%。

该项目十分注重申请者的多元背景,许多申请者都来自商科、医药、文科等非数理专业,不强制要求申请者有数学、计算机等专业背景,但是最好要学过微积分、线性代数、统计等数学方面的课程。值得注意的是,超过一半的录取者有全职工作经验。

MIDS课程需要修读42个学分,30个必修,至少12个选修学分。MIDS学生还需要在第一学年和第二学年之间完成暑期实习。

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西北大学MSiA

西北大学分析学理学硕士项目(MSiA program)由西北大学工业工程与管理科学学院开设,为期15个月,招生规模约40人。

申请要求方面,需要提供GRE分数,要求托福95,雅思7.5,GPA不低于3.0/4.0。适合本科工程、商学、计算机科学、数学、信息科学技术专业背景的人士,不强制要求有数学统计或计算机科学相关前置课程。

该项目的核心课程由统计学、机器学习、优化、数据库、数据处理组成,每一门课都以之前的课程为基础,强调在商业实际中的学术研究,加上课程时间较短,有很多的实习机会,大部分学生毕业后选择直接工作,毕业生多进入金融领域。

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卡耐基梅隆大学BIDA

拥有全美最顶尖CS项目的CMU,在如数据分析与处理技术等方面也是名列前茅。CMU下设多个数据科学相关硕士项目。其中Heinz College下的信息系统与管理学院主要有4个硕士项目可供学生选择:分别是 Master of Information Systems Management (MISM), Business Intelligence and Data Analytics (BIDA),Master of Science in Information Technology (MSIT) ,Master of Science in Information Security Policy and Management。

BIDA项目的目标是要培养学生跨领域具备商业处理分析与预期建模、市场细分分析、数据可视化的能力,从而在顶尖咨询公司、银行和科技公司从事应用数据科学相关的工作。

该项目有16个月的时长,也有针对有工作经验人的12个月时长的项目。项目无最低GPA要求,平均在3.7,托福100以上,雅思7以上。非文科背景的本科学位背景都可以尝试申请,但是需要有一定的量化背景。

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在综合排名前30的院校中,有24所学校开设了26个相关项目。本文肯定无法覆盖全部,因此我们准备了22fall数据科学相关专业Top100大学的查校表,共计160个项目。在此表的基础上,大家可以更高效率地找到适合自己申请的项目。

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案例

三亩录取最好的DS相关项目,是斯坦福大学ICME,Institute for Computational& Mathematical Engineering。该课程尤其偏好数学计算机统计背景强的科研型申请者,2年硕士课程读完后,继续攻读博士的不在少数。

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