人工智能数据科学领域？人工智能数据科学领域包括

为什么全国新增人工智能数据科学等专业

人工智能数据科学这几年是当今社会发展的趋势，所以全国新增了该专业以适应社会发展的需求。

人工智能和大数据主要包括哪些行业，如何切入

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人工智能和大数据是目前科技领域的热门方向，大数据技术目前正处在落地应用的初期，伴随着产业互联网的发展，大数据在未来将有广阔的发展前景。人工智能在大数据相关技术的推动下，也在近些年取得了一定的发展，一些人工智能产品也陆续开始投入到使用当中。

从行业属性来看，大数据与人工智能属于科技领域，目前从事大数据和人工智能研究的公司主要集中在高新技术企业以及互联网公司，另外，科研院所和高校也是研发的重要力量。从应用领域来看，未来大数据与人工智能将广泛的参与到社会活动中，包括金融、教育、医疗、出行、工业生产等诸多领域。

要想切入到大数据和人工智能领域，首先要根据自身的知识结构来选择一个发展方向，进而设计一个具体的学习路线。对于计算机基础相对薄弱的人来说，从大数据开始学起是一个不错的选择，一方面大数据的技术体系已经相对成熟且处于落地应用阶段，另一方面大数据的学习难度相对于人工智能来说要更小一些，掌握大数据之后再进入人工智能领域会简单很多。

学习大数据可以按照以下路线进行：

第一：学习Linux操作系统。学习大数据要从学习操作系统开始，而Linux系列操作系统是比较常见的选择，CentOS和Ubuntu都是不错的选择，学习Linux操作系统需要掌握操作系统的体系结构，以及各种具体的功能操作流程。

第二：学习编程语言。编程语言有多种选择，其中Java和Python是比较常见的选择。从学习难度上来说，Python语言要更容易一些，而且Python语言目前在大数据领域和人工智能领域都有广泛的应用，所以Python语言是一个不错的选择。

第三：学习大数据平台。大数据平台建议从Hadoop开始学起，Hadoop比较适合初学者，而且Hadoop对于硬件平台的要求并不高，实验环境也比较好搭建，这都为初学者提供了便利。Hadoop经过多年的发展，目前已经建立了一个比较大的平台生态，所以相对来说，学习周期会比较长。

第四：算法设计。无论是从事大数据平台开发、大数据应用开发和大数据分析，算法都是大数据领域的重点内容。要想在大数据技术领域走的更远，算法设计是非常重要的。

最后，大数据是产业互联网的重要组成部分，随着大数据逐渐落地到传统行业，将陆续释放出大量的发展机会。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

数据科学是什么怎么学习数据科学

早在2009年1月，Google首席经济学家HalVarian就曾断言，“能够获取数据——能够理解数据——处理数据，从中提取价值，可视化并传达信息，这将成为未来几十年非常重要的技能……因为现在我们确实拥有基本上是免费和无处不在的数据。”

时下，数据科学(DataScience)无疑是出国留学申请最为火热的专业之一，随着赴美国留学读DataScience的学生越来越多，美国数据科学专业申请竞争也日趋激烈。那么数据科学是什么？学什么？就业如何呢？小星为你一一道来

1、内容大纲

什么是数据科学数据科学的核心技能数据科学学什么数据科学就业如何美研数据科学申请要求数据科学选校推荐

2、什么是数据科学

2003年，《数据科学杂志》曾提出：“所谓的‘数据科学’，指的是那些任何与数据相关的内容”。对此，我表示赞同，现在一切都无法与数据分割。

从最基本的角度来看，数据科学可以被定义为从数据中获得任何有价值的东西。在现实中，数据科学发展如此迅速，而且呈现出巨大可能性，因此一个更广泛的定义对于理解它是至关重要的。

如何从数据中获得有价值的东西呢？不管是用统计学，还是用机器学习；不管是做数据分析，还是做数据挖掘，都有可能达成这个目标。因此，具体问题需要具体分析。简而言之，针对具体的问题，从业务-数据-特征-算法-应用这些角度切入，做出对的思考和行动。

3、数据科学的核心技能

我之前听过一位斯坦福学长的课程，下图是他提到的数据科学需要具备的技能，总结来说就是数理能力、数据分析能力、软素质、沟通表达和可视化的能力。

总结来说：

--要有独立从各种各样的地方把数据化为己用的能力；

你就会用到SQL、Programming、Hadoop/parallelprocessing、MachineLearning、DataMining、Modeling等等。

--你不光要理解whatuserssaytheywant，你还需要真正的理解whattheyactuallymean；

--数据科学家会跟公司的很多不同部门的人打交道，会比码农跟更有机会见到高层或者是business领域的人，你需要知道区分什么是问题本质、什么是技术细节，要有能力给上层领导讲highlevel的分析和推荐，有能力给同事讲解和defend你的技术细节。

4、数据科学学什么？

了解了数据科学家需要具备的能力之后，数据科学学什么也就更加显而易见了。

以下是纽大数据科学的课程

数学方面有：数据科学入门；概率统计；机器学习与计算统计；大数据这些课程

计算机方面有：自然语言处理与表示论；自然语言理解与计算语义；推断与表示；深度学习；文本分析；自然语言处理等等。

5、数据科学就业如何？

美国企业与高等教育论坛（BHEF）与普华永道（PWC）近期发布重要报告称：

“数据分析的人才需求每年都在增长，而每年的高校毕业生数量远远无法满足行业需求。”报告显示：只有23%的教育者认为毕业生会有数据分析技能，但69%的雇主都希望求职者真正具备数据分析技能。

在Glassdoor2019年新发布的《50份最佳就业》报告（50bestjobsinAmerica）中，“数据科学家”在各个职业中名列最佳工作，职业满意度高，职缺多，且重要的是：薪水还很高。

著名求职网站Indeed今年2月的最新统计数据透露，全美平均数据科学家的平均年薪为12万7981美元，像科技巨头如Facebook等，薪资则会更高。

但是，尽管有这么高的评价与薪资，数据分析领域还是很缺人！

2018年8月Linkedin发布的劳动力报告显示，全美有超过151,000个数据科学家工作空缺，所有主要城市都出现短缺。其中，纽约、旧金山和洛杉矶出现“急剧”短缺。“数据科学家”的职位自2013年12月以来“飙升了344％”，职缺的速度甚至大于“软件工程师”。

按照官方说法，美国劳工统计局甚至预测，到2024年，该领域的工作岗位将增加11个百分点。

6、美国数据科学申请要求？

美研申请一方面考察学生的学校，绩点，语言成绩，专业背景，另一方面会比较看重软性背景，也就是相关实习和项目经历。

专业背景方面，数学/统计或CS为佳，物理，经济学等强调数学能力的专业次之，其他理工专业再次之。转专业申请者，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、C++等。

以下是哥大DS项目官网的申请要求：

---哥伦比亚大学的MSinDataScience项目处于美国数据科学硕士申请难度的第一梯队。该项目为期1年，学生共需修读30个学分，无需撰写毕业论文。

---该项目要求申请者拥有一定的数学及编程基础，最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程，没有强制性的工作经验要求，有的话也会为申请者加分。

---需要递交GRE成绩，托福100、雅思7.0，不可使用GMAT代替GRE成绩。

7、美国数据科学选校推荐

哈佛大学

MSDataScience1年

专业背景：自然科学，数学，或工程专业学士学位

不接受GMAT代替GRE，不接受IELTS代替TOEFL

哥伦比亚大学

MSinDataScience2年

专业背景：定量课程(微积分，线性代数等);计算机编程

斯坦福大学

M.S.inStatistics:DataScience5Quarters(1年3个Quarters)

专业背景：较强的数学和计算机背景

不接受GMAT代替GRE，不接受IELTS代替TOEFL

杜克大学

MasterinInterdisciplinaryDataScience(MIDS)2年

每年大约招收25-35个学生

布朗大学

Master'sinDataScience

专业背景：先修课要求为1年的微积分，1学期的线性代数，1学期的概率与统计

乔治城大学

MasterofScienceinDataScienceforPublicPolicy2年

专业背景：大学本科微积分课程，成绩为B级或以上，并展示技术能力的证据，如计算机科学、高级统计或高等数学课程。

南加州大学

MasterofScienceinComputerScience(DataScience)

专业背景：工程学、数学或硬科学。

不接受GMAT代替GRE

卡耐基梅隆大学

MSPPMDataAnalyticstrack1.5年

业背景：较强的数学基础，有先修课要求

纽约大学

MSinDataScience2年

专业背景：在数学、计算机科学和应用统计学方面有很强的背景。

不接受GMAT代替GRE

罗彻斯特大学

MSinDataScience2学期

专业背景：科学、工程、数学或商业