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

華爾街，相信很多人都知道吧。美國的商業(yè)基地。其實它不僅僅不僅僅代表著美帝的證券交易場所，更是全球各地交易所、金融機構(gòu)所代表的金融體系。更是帶代表這人類對財富的無盡追求。硅谷，美國的科技基地，它代表著這個時代最先進(jìn)的科技，最先進(jìn)的生產(chǎn)力。這倆大美國的重大基地，現(xiàn)在都在爭奪數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)畢業(yè)研究生。今天留學(xué)監(jiān)理網(wǎng)小編為大家?guī)?017Data Science/Business Analytics碩士專業(yè)申請攻略，現(xiàn)在可是華爾街和硅谷的寵兒呢，趕快一起來看下吧。

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三四年前Data Science還是個小眾專業(yè)，申請者很多是主申Management Information Systems、Computer Science、Statistics順便申請一下Data Science，覺得是個比較水的新專業(yè)。到2017年，Data Science已經(jīng)成為競爭最激烈的專業(yè)之一，主要是學(xué)校選擇少，申請人數(shù)多。

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

首先簡單回答幾個掃盲問題：

1. 本科不是CS專業(yè)讀Data Science是否吃力?

其實大部分讀Data Science的都不是CS出身，主要來自各種理工科專業(yè)：數(shù)學(xué)、自動化、機械工程等等，因此理工科出身應(yīng)該不會有太大問題;來自商科或文科背景的會比較吃力，需要彌補相關(guān)專業(yè)知識，或者申請相對偏商科的Business Analytics。

2. 數(shù)據(jù)科學(xué)人才需要還會繼續(xù)增長嗎?會不會是三分鐘熱度?

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，大部分招來的人沒有經(jīng)過數(shù)據(jù)科學(xué)的專業(yè)訓(xùn)練，需要公司自主培養(yǎng)，時間和機會成本很高，他們非常希望能招到更多具備專業(yè)技能的對口畢業(yè)生。因此，我感覺未來幾年內(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，要是沒學(xué)明白，哪怕從哥大出來也不好找工作。

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

現(xiàn)在人工智能、阿法狗、機器人等概念被媒體炒的越來越火，人人自危，無人超市、無人駕駛、智能投資經(jīng)理等等，感覺大家的飯碗要被搶了。那么數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)會學(xué)習(xí)如何做人工智能嗎?一般來說是不會的，數(shù)據(jù)科學(xué)雖然會涉及到一些機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的算法，但主要是在應(yīng)用層面，不會深入到研發(fā)新算法或開發(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)、市場數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)，或者幫金融機構(gòu)分析金融數(shù)據(jù)，做投資決策等。如果是想研究機器人或者人工智能，請申請專門的機器人碩士項目或者人工智能方向比較強的計算機系。

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下面談?wù)勅绾翁岣咦约旱纳暾埜偁幜Γ?/strong>

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是很難通過其他經(jīng)歷彌補的。

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

3. 相關(guān)課程：統(tǒng)計與概率論，計算機程序設(shè)計，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，數(shù)據(jù)庫系統(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上個網(wǎng)課拿證書

4. 實用技能：Python編程，SQL，R，Excel Python是最實用的，推薦兩個學(xué)習(xí)資源，一是：pythonprogramming.net，另一個是小象學(xué)院的Python數(shù)據(jù)科學(xué)網(wǎng)課。SQL比較簡單，主要用來查詢數(shù)據(jù)庫，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)分析畫圖用的比較多的，時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Excel就不好用了。

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

此外，提醒一點，找實習(xí)面試的時候，就跟對方說清楚之后出國需要推薦信，希望公司方面能用負(fù)責(zé)人的公司郵箱來提交，否則干了兩個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，申請階段應(yīng)該是有條不紊地把文書和網(wǎng)申搞好，數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)一般沒有面試，碩士也不需要套詞(教授不管具體的錄取)，臨門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)申請攻略，希望對童鞋們有幫助。如果大家還想了解美國大學(xué)申請條件以及入學(xué)要求，可以在線咨詢留學(xué)監(jiān)理網(wǎng)老師或者訪問網(wǎng)站欄目的其他文章。

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