数据科学专业
数据科学专业简介
数据科学是一个跨学科的领域，结合了统计学、计算机科学和特定领域的专业知识，以提取有意义的信息和知识。教育部2022年批准的大学本科专业“数据科学”旨在培养能够在大数据环境中应用数学、统计学、计算机科学以及领域知识的综合型人才。
数据科学的定义可以从以下几个方面进行描述：
1、数据获取：从各种来源收集数据，包括传感器、数据库、互联网、社交媒体等。
2、数据清洗：处理和清理数据，使其适合分析。
3、数据分析：使用统计和计算技术从数据中提取信息和知识。
4、数据可视化：将数据以图表和图形的形式展示，以便更好地理解和解释。
5、建模和预测：构建数学和计算模型来预测未来的趋势和行为。
在国际上，许多国家已经设立了数据科学本科专业。以下是一些例子：
美国：美国许多大学，如斯坦福大学、麻省理工学院和加州大学伯克利分校，已经开设了数据科学本科课程，培养学生在数据分析、统计和计算机科学方面的能力。
英国：英国的帝国理工学院、伦敦大学学院等学校也开设了数据科学本科专业，强调数据处理、统计分析和计算机编程等技能。
澳大利亚：澳大利亚国立大学和悉尼大学等高等院校同样提供数据科学本科专业，旨在培养能够应对大数据挑战的专业人才。
数据科学使用到数学、统计、信息科学和计算机科学等各个学科的技术和理论，特别是以下分支：机器学习、分类、聚类分析、数据挖掘、数据库和可视化。大多数院校的Data Science属于STEM学科。
大数据专业是横跨数学、计算机、金融还有商科等专业的交叉学科，目前英美等国家开设的大数据专业方向主要是四个方向：
1、数据科学 (Data Science)
将数学和统计学课程作为核心，搭配以SQL和Python等编程技能课程，包括数据架构，到计算机工程，再到编程等；
2、商业分析 (Business Analytics)
商业分析硕士学位专注于数据应用，以研究消费者、市场和世界经济趋势；
3、信息系统 (Information Systems)
大多数信息系统是基于现成的计算机架构、语言和系统进行的信息收集、组织和整合的工作，信息系统的硕士学位课程通常面向对商业环境中的技术管理岗位
4、运筹学和相关工程学 (Operations Research)
该专业的学习采用如数学建模，统计分析和数学优化，运算研究来为复杂的决策问题找到最优的解决方案；
商业分析从它的名字就可以看出来，这个专业会包含一些商科类型的课程，比如说管理课，经济学课等等。数据科学主要针对的就是统计、数据科学这些方向的。机器学习就是我们人学习到东西之后，需要让机器学习，并帮我们去处理大量的数据等等。
这四个专业的必修课内容都是相似的，主要学data science、统计学、还有一些教数据可视化处理的课程。其他的选修课就大同小异，就算是相同的专业，在不同的院校开设的选修课也是会有区别的，大家可以根据自己的喜好或者职业发展方向去进行选修课的选择。
我们来看看2023 U.S.News美国大学数据科学本科专业排名。
榜单TOP10的美国大学分别是
TOP1：加州大学伯克利分校
TOP2：麻省理工学院
TOP3：卡耐基梅隆大学
TOP4：佐治亚理工
TOP4：斯坦福大学
TOP4：华盛顿大学（西雅图）
TOP7：康奈尔大学
TOP8：伊利诺伊大学香槟分校
TOP9：哥伦比亚大学
TOP10：加州大学圣地亚哥分校
“数据科学”和“数据科学与大数据技术”这两个专业在名称上非常相似，但在学科定位、课程设置和培养目标上有一定的区别。以下是这两个专业的具体区别：
数据科学（理学）
学科定位：理学专业
课程设置：
数学和统计学基础：包括高等数学、概率论与数理统计、线性代数等。
基础数据科学课程：数据挖掘、数据分析、统计学习、机器学习等。
计算机科学基础：包括编程、算法、数据结构等。
数据可视化和解释：强调数据的可视化技术和解释能力。
选修课程：可能包括一些领域特定的课程，如生物信息学、金融数据分析等。
培养目标：
注重数据科学理论和方法的学习，培养学生在数据分析、统计建模和算法设计方面的能力。
培养能够在科研机构、教育单位、政府部门等从事数据分析和研究工作的专业人才。
数据科学与大数据技术（工学）
学科定位：工学专业
课程设置：
数学和统计学基础：包括高等数学、概率论与数理统计等。
计算机科学基础：包括编程、算法、数据结构、数据库系统等。
大数据技术课程：大数据处理技术、分布式计算、大数据平台与工具（如Hadoop、Spark等）、云计算等。
数据科学应用：包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。
工程实践：重视实践课程和项目训练，可能包括企业实习和实际项目的开发。
培养目标：
注重大数据技术的应用和开发，培养学生在大数据处理、系统架构设计和数据工程方面的能力。
培养能够在IT企业、互联网公司、金融机构等从事大数据系统开发和数据处理工作的专业人才。
主要区别总结
学科定位：
数据科学：更偏向于理学，注重理论研究和数据分析方法的学习。
数据科学与大数据技术：偏向于工学，强调大数据技术的应用和系统开发。
课程设置：
数据科学：侧重于统计学、数据分析和数据挖掘的理论和方法。
数据科学与大数据技术：除了数据分析，还包括大量的大数据处理技术、分布式计算和系统开发课程。
培养目标：
数据科学：培养能从事数据分析和研究工作的专业人才。
数据科学与大数据技术：培养能从事大数据系统开发和数据处理工作的技术人才。
这两个专业在培养学生的知识和技能上有所侧重，选择哪一个专业主要取决于学生的兴趣和职业规划。
首批开展数据科学的大学如下：
咸阳师范学院、 对外经济贸易大学、 南开大学、 山西财经大学、 吉林财经大学、 南京审计大学、 江西财经大学、 曲阜师范大学、黄淮学院、咸阳师范学院。看来比较集中在财经类院校。
略
数据科学专业主修课程
数据科学专业就业前景
数据科学专业大学排名
数据科学专业大学排名：双一流建设高校中的双一流建设学科具备较大学科优势，以下是双一流建设学科前五名高校，高考志愿填报时可以参考：
数据科学专业大学排名：与数据科学专业相关学科，且在第四轮学科评估为A+类的学科具备较大优势，以下是学科评估为A+类的高校，高考志愿填报时可以参考：