数据科学专业好不好？
好专业！ 数据科学（DS）是一个融合学科，它涉及信息、计算机、统计、数学和科学的多个领域。该学位课程为毕业生提供从事数据分析行业所需的技能，以实现高效的数据挖掘、清理、分析、可视化以及有效的业务决策。 数据科学家使用各种工具在海量数据中寻找模式和关系。这些技术包括数据库、大数据、文本分析和机器学习等。
其核心是利用算法将数据转换为有价值的信息。通过数据科学项目，你可以学到构建有效模型所需的各种方法，从而将数据转换为有意义且可支持决策的信息。 你将在学习中接触到大量不同数据科学领域的技术和概念，包括但不限于： 数据提取、清洗和转换(EDA) 数据编码 数据预处理和数据整理 数据探索和分析 数据可视化 基本统计和分析技术 概率和随机过程 描述性统计分析 计算思维 数据建模 预测分析 分类算法 聚类算法 神经网络与深度学习 优化算法 机器学习方法 统计学建模 数据科学的实习项目让学生有机会将课堂学习的知识应用到现实世界中。学生将学习如何从真实世界的数据中提出问题和假设，并运用所有已学和将会学过的知识和技术来解决这些问题。我们拥有由世界各地顶尖教授授课的在线平台和线下课程。我们的课程围绕实践展开，确保你毕业后能够熟练地应用所学知识开始职业生涯。 除了主修课程外，你还可以选择学习一系列选修课，这些选修课涵盖数据科学的各个领域，从基本原理到最新的前沿课题。例如： NLP 自然语言处理 Data Management 数据管理 Big Data 大数据 Social Media Analytics 社交媒体分析 Visualization & Data Mining 可视化和数据挖掘 Advanced Data Science Projects 高级数据科学项目 如果你正在考虑攻读数据科学博士学位，我们的博士学位包含三个核心模块和一个选修模块，让你深入了解以下主题：
NLP for DS 面向DS的自然语言处理 Anomaly Detection and Unsupervised Learning 无监督学习和异常检测 Deep Learning 深度学习方法 Statistics in a Nutshell 统计综述 Machine Learning 机器学习 除了以上主题之外，你还将学习到使用 Python 和 R 来分析数据和执行编程任务所需要的技能。完成该学位所需的学习成果和学习路径因所选专业和博士级别而异。 本硕士课程适合具有强烈兴趣并在相关领域拥有良好学士学位的学生。我们鼓励对数据分析和技术充满热情的学生申请。尽管我们有严格的录取标准，但我们将尽我们所能照顾每一个申请人，以确保每个学生都能够充分发挥自己的潜力。 对想读这个项目的同学，建议尽量提高自身的软背景，如软件代码能力、数据分析项目经验等等。