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2017科學(xué)數(shù)據(jù)和商業(yè)分析碩士專業(yè)申請(qǐng)攻略,你值得擁有!

  • 時(shí)間:2021-07-12

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三四年前Data Science還是個(gè)小眾專業(yè),申請(qǐng)者很多是主申Management Information Systems、Computer Science、Statistics順便申請(qǐng)一下Data Science,覺(jué)得是個(gè)比較水的新專業(yè)。到2017年,Data Science已經(jīng)成為競(jìng)爭(zhēng)最激烈的專業(yè)之一,主要是學(xué)校選擇少,申請(qǐng)人數(shù)多。

紐約大學(xué)是最早開(kāi)設(shè)Data Sciece碩士的學(xué)校,哥倫比亞大學(xué)隨后也開(kāi)出了這個(gè)專業(yè),但第一屆招生的時(shí)候,中途告訴大家Data Science的學(xué)位沒(méi)有批下來(lái),只能發(fā)Operation Research的學(xué)位,可見(jiàn)要開(kāi)設(shè)一個(gè)新專業(yè)還是要經(jīng)過(guò)嚴(yán)格審核的,因此雖然Data Science專業(yè)人才需求越來(lái)越大,很多大學(xué)都想開(kāi)設(shè),但真正有資格開(kāi)設(shè)的大學(xué)數(shù)量并不多,大概也就10多個(gè)而已。

首先簡(jiǎn)單回答幾個(gè)掃盲問(wèn)題:

1. 本科不是CS專業(yè)讀Data Science是否吃力?

其實(shí)大部分讀Data Science的都不是CS出身,主要來(lái)自各種理工科專業(yè):數(shù)學(xué)、自動(dòng)化、機(jī)械工程等等,因此理工科出身應(yīng)該不會(huì)有太大問(wèn)題;來(lái)自商科或文科背景的會(huì)比較吃力,需要彌補(bǔ)相關(guān)專業(yè)知識(shí),或者申請(qǐng)相對(duì)偏商科的Business Analytics。

2. 數(shù)據(jù)科學(xué)人才需要還會(huì)繼續(xù)增長(zhǎng)嗎?會(huì)不會(huì)是三分鐘熱度?

我的不少同學(xué)和校友都在從事數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作,根據(jù)他們的反饋,目前人才缺口還是非常大,大部分招來(lái)的人沒(méi)有經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)的專業(yè)訓(xùn)練,需要公司自主培養(yǎng),時(shí)間和機(jī)會(huì)成本很高,他們非常希望能招到更多具備專業(yè)技能的對(duì)口畢業(yè)生。因此,我感覺(jué)未來(lái)幾年內(nèi)找工作應(yīng)該不難。當(dāng)然,數(shù)據(jù)科學(xué)是靠本事吃飯,要是沒(méi)學(xué)明白,哪怕從哥大出來(lái)也不好找工作。

3. 數(shù)據(jù)科學(xué)跟機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能是什么關(guān)系?

現(xiàn)在人工智能、阿法狗、機(jī)器人等概念被媒體炒的越來(lái)越火,人人自危,無(wú)人超市、無(wú)人駕駛、智能投資經(jīng)理等等,感覺(jué)大家的飯碗要被搶了。那么數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)會(huì)學(xué)習(xí)如何做人工智能嗎?一般來(lái)說(shuō)是不會(huì)的,數(shù)據(jù)科學(xué)雖然會(huì)涉及到一些機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的算法,但主要是在應(yīng)用層面,不會(huì)深入到研發(fā)新算法或開(kāi)發(fā)人工智能系統(tǒng)的程度,主要是學(xué)習(xí)一些成熟的數(shù)據(jù)分析方法和工具,學(xué)習(xí)跟數(shù)據(jù)分析相關(guān)的編程技術(shù),在工作中幫企業(yè)分析商業(yè)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),或者幫金融機(jī)構(gòu)分析金融數(shù)據(jù),做投資決策等。如果是想研究機(jī)器人或者人工智能,請(qǐng)申請(qǐng)專門(mén)的機(jī)器人碩士項(xiàng)目或者人工智能方向比較強(qiáng)的計(jì)算機(jī)系。

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下面談?wù)勅绾翁岣咦约旱纳暾?qǐng)競(jìng)爭(zhēng)力:

1. 如果你還是大一大二,再苦再累要把GPA提上去,至少3.5以上(百分制的話85分以上),GPA是很難通過(guò)其他經(jīng)歷彌補(bǔ)的。

2. 托福要考到100分以上,GRE最好能上320,不過(guò)托福的重要性遠(yuǎn)大于GRE,100分是最低標(biāo)準(zhǔn)。

3. 相關(guān)課程:統(tǒng)計(jì)與概率論,計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法,數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)如果不是本科專業(yè)內(nèi)的課,可以上相關(guān)選修課,再不行去Coursera上個(gè)網(wǎng)課拿證書(shū)

4. 實(shí)用技能:Python編程,SQL,R,Excel Python是最實(shí)用的,推薦兩個(gè)學(xué)習(xí)資源,一是:pythonprogramming.net,另一個(gè)是小象學(xué)院的Python數(shù)據(jù)科學(xué)網(wǎng)課。SQL比較簡(jiǎn)單,主要用來(lái)查詢數(shù)據(jù)庫(kù),可以跟Python配合使用,零基礎(chǔ)有一周左右就能上手。R是做數(shù)據(jù)分析畫(huà)圖用的比較多的,時(shí)間不多的話建議還是先學(xué)Python,應(yīng)用更廣一些,Excel的話,學(xué)商科的可能用的多一些,有時(shí)間可以花一周把基本的建模和數(shù)據(jù)分析功能學(xué)習(xí)下,但數(shù)據(jù)量稍微大一點(diǎn)Excel就不好用了。

5.相關(guān)實(shí)習(xí):數(shù)據(jù)科學(xué)是非常注重實(shí)踐的專業(yè),可以說(shuō)是先有相關(guān)的工作,然后才開(kāi)設(shè)了這個(gè)專業(yè),因此就業(yè)導(dǎo)向很強(qiáng)。也就是說(shuō),與其投入時(shí)間在學(xué)校做科研或者參加相關(guān)學(xué)科競(jìng)賽,還不如直接找個(gè)數(shù)據(jù)分析的實(shí)習(xí)崗位有用。要找到實(shí)習(xí),先得自己有點(diǎn)技術(shù),至少上過(guò)Python數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)課再去投簡(jiǎn)歷,畢竟對(duì)于一個(gè)只工作兩三個(gè)月的實(shí)習(xí)生,公司不可能花很多時(shí)間培訓(xùn)你,能用就用,不能用就別招過(guò)來(lái)占著工位。因此,你至少得有一項(xiàng)直接能用的技能,哪怕只會(huì)SQL,用的熟,也可能會(huì)有公司做項(xiàng)目剛好需要。

此外,提醒一點(diǎn),找實(shí)習(xí)面試的時(shí)候,就跟對(duì)方說(shuō)清楚之后出國(guó)需要推薦信,希望公司方面能用負(fù)責(zé)人的公司郵箱來(lái)提交,否則干了兩個(gè)月人家告訴你不能用公司郵箱發(fā)推薦信,你就傻眼了。

有了以上的前期準(zhǔn)備,申請(qǐng)階段應(yīng)該是有條不紊地把文書(shū)和網(wǎng)申搞好,數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)一般沒(méi)有面試,碩士也不需要套詞(教授不管具體的錄取),臨門(mén)一腳大家不要掉鏈子就好!

以上就是留學(xué)監(jiān)理網(wǎng)小編為大家介紹的2017Data Science/Business Analytics碩士專業(yè)申請(qǐng)攻略,希望對(duì)童鞋們有幫助。如果大家還想了解美國(guó)大學(xué)申請(qǐng)條件以及入學(xué)要求,可以在線咨詢留學(xué)監(jiān)理網(wǎng)老師或者訪問(wèn)網(wǎng)站欄目的其他文章。

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