数据科学专业解析

有一门专业被誉为“信息的炼金术”、“预见未来的罗盘”、“决策的智慧源泉”，同时它也是推动创新的催化剂，AI时代的重要基石；在互联网大厂、金融机构、医疗机构，还是政府部门，都在争抢这门专业的毕业生，他就是----数据科学专业。

Data Science（数据科学DS），顾名思义，是与数据有关的科学研究——即用数据来研究科学、用科学方法来研究数据，从中提取有价值的内容来推动理论产出、技术创新。

提到数据科学的就业前景，根据IBM的介绍，随着数据源和数据量的不断激增，数据科学正迅速成为各行各业中发展最为迅速的领域之一。而数据科学家这一角色，更是被《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）誉为“21世纪最性感的职业”。

作为学科，数据科学也是一门高人气的STEM专业，在美国有很多知名高校都开设了数据科学专业，如加州大学伯克利分校UCB、麻省理工MIT、斯坦福大学（2025年U.S.News 数据科学专业本科院校Top3）等，英国的帝国理工学院、伦敦大学学院也开设了相关专业，培养学生在数据分析（处理）、统计和计算机相关的能力。

在2024年，还有不少顶尖大学加大了对数据科学领域的投入，纷纷宣布“加入战局”抢夺未来人才，新增数据科学相关专业或新设立相关学院。在顶尖大学，数据科学通常隶属于工程学院、计算机科学学院、统计学学院或跨学科研究机构。

数据科学到底有何魔力？

在哪些领域受欢迎？

与哪些学科跨界联手，催生了哪些独特的新专业方向？

无论是自身还是联手，都是王炸！

在这个数据为王的时代，数据科学已经成为了一个不可或缺的核心领域，其强大的分析能力和预测能力，让它与其他专业交叉时，都能产生强强联手的卓越效果。

与金融结合，催生了金融科技的兴起，通过对金融数据的挖掘和分析，金融机构能够更准确评估风险、预测市场趋势，为用户提供更加智能化的金融服务。

与人工智能结合，数据科学为AI提供了丰富的数据源和强大的算法支持，帮助AI系统更加精准识别、理解和处理信息，推动AI技术的快速发展。

AI与数据科学的关系

从全球范围来看，数据科学专业无疑是一个“毕业自带光环”的热门专业，薪资待遇都是相当可观的。

以美国为例，根据Burning Glass的数据，数据分析师的平均工资高达73,067美元，远超美国的平均薪酬水平。Burning Glass还预测，在未来的十年里，美国的数据分析岗位将出现12.3%的增长。

作为STEM专业，数据科学毕业生还能享受到为期36个月的实习期，为他们提供了丰富的实践机会和职业发展空间。

核心专业介绍

数据科学主要有以下五个分支：

1. 数据挖掘与机器学习

这两个领域是数据科学专业的核心领域，在实际应用中经常配合使用。通过相关课程学习，学生能够学会综合运用各种技术和方法，处理和分析大规模、高维度的数据，为各行各业提供智能化的解决方案。

2. 数据可视化与交互设计

这是数据科学领域的关键分支，关注如何将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户，以及如何设计用户友好的交互界面，使用户能够更好地理解和分析数据。随着大数据和人工智能技术的不断发展，数据可视化与交互设计在各行各业的应用越来越广泛，成为推动数字化转型和智能化升级的重要力量。

3. 数据工程与大数据技术

这一分支是一个综合性的技术学科，要求学生关注数据的收集、存储、处理、分析以及应用等各个环节；毕业生可以在计算机、金融、销售、医疗、教育等诸多行业中寻找到就业机会。

4. 统计学与数据分析

与统计学紧密交叉，这一分支不仅关注数据的收集、整理和处理，更侧重于利用统计学的方法和技术，从数据中发现相关性和推断因果关系，为决策提供科学依据。

5. 数据库与信息系统

此方向专注于设计、构建和管理数据库系统以及开发高效的信息系统，以存储、检索、处理和分析大量数据，支持业务决策和运营。

哪些学校的数据科学专业强势？

CIS整理了2025U.S.News排名Top10，各位对数据科学感兴趣的同学可以查看：

聚焦榜单

UCB凭借其在计算机科学、机器学习以及统计学方面的强大实力，位居榜首；紧随其后的是MIT，作为理工科强校，在数据科学与人工智能领域表现十分出色（夺得了2024QS数据科学与人工智能学科排名第一）；斯坦福大学位列第三，在数据科学领域同样具有极高的声誉和实力。

附2024QS数据科学与人工智能学科排名：

在数据海洋中探索，他们获得了什么？

在数据的海洋中探索，不仅能够培养敏锐的数据思维，提升决策能力，更重要的是，这一过程还帮助个人更深入地了解自己，发掘出隐藏的兴趣所在和潜能优势。

易思睿

威斯康辛大学麦迪逊分校

录取学校：加州大学伯克利分校（IP Strategy &Data Analytics ）、哥伦比亚大学、康奈尔大学、南加州大学（Data Science）

因为我本身是计算机和统计双专业，想要通过research来加深这方面的学习，这是我第一次利用python来完成研究，教授提供的代码和指导在整个过程中起到了很大帮助，让我感觉重新学习了一门语言。确定研究方向后，如何研究大量数据，如何将数据量进行缩小却又不会导致偏差，这些事情都需要自己考量，我的自主能力也得到了锻炼。