data science译为数据科学是一门利用数据学习知识的学科其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。
数据科学集合了计算机科学/信息技术、数学、机器学习、数学/统计学、软件开发、商科以及传统研究方法等等领域。是一门非常综合且实用的学科。数据科学技术可以帮助我们正确地处理数据并协助我们在生物学、社会科学、人类学等领域进行研究调研。
此外数据科学也对商业竞争有极大的帮助。各个行业的头部公司如今都会组办自己的行业研究部门和通过大数据分析消费者行为与偏好的部门例如：Netflix、迪士尼、国内的BAT、京东小米等大厂。
补充材料：
1、data science专业就业方向：
Data science出来的学生未来可以成为data analyst（数据分析师）、data engineer（数据工程师）、data scientist（数据科学家）等。
就拿data analyst来说他们的工作主要是从数据库中提取有用数据再将这些数据转变为可理解的文字并帮助公司做出决策。此外data science 的有关职位现在是供不应求。除了GoogleFacebook这样的信息技术公司生物、医疗、投行等各行各业也急缺这样的人才。每天客户都会提供源源不断的数据如何处理这些数据并预测公司未来的发展就变成了目前重要的议题。总的来说如果你本科读的是data science专业那么你未来就业就会轻松许多。
2、data science专业申请要求：
（1）申请者专业背景。
由于这是一个数理背景和计算机能力要求非常高的专业所以并不是所有背景可以申请该专业。而且大部分项目会有先修课的要求常见的先修课程有：微积分、线性代数、统计、计算机编程基础（Python、R等）、计量经济学、概率论等。
首先本科是计算机科学CS的同学是最符合申请条件的因为大多数数据工作都是通过编程和数据库的相关手段进行的同时学过统计、微积分、高级语言；例如哈佛大学对于MSDS的本科背景要求是：希望有微积分、线性代数概率和统计等相关课程能使用至少1种编程语言例如Python或R了解计算机科学概念。其次本科背景是统计、数学或应用数学且有一定编程基础的同学也可以申请这都是很好的匹配专业。最后商科背景出身但量化背景较强的商科专业比如金工但又希望能选择一个STEM专业的同学那DS显然也是个非常好的选择。所以说如果你有比较强的编程背景又有比较好的数理基础那你就很有竞争力；而纯商科背景的同学如果没有强的量化背景或者不懂编程那建议还是数据科学DS和商业分析BA混合申请因为商业分析更加偏商科开在商学院对商科背景接纳程度大很多。
此外其他理工科或者商科也可以申请数据科学专业如：物理、生物、MIS、电子信息工程、经济学等等。但相对来说竞争力可能没有计算机和数学专业的学生那么大。
（2）硬件条件。
①GPA：
对于GPA当然是越高越好对于申请TOP50的DS专业而言GPA至少在33+建议能够到35+。而申请top 30的学校建议能够有38+的GPA。这样子才会有更大的竞争力。
②TOEFL/IELTS：
申请US News的综合排名TOP50之前的学校的学生需要IELTS至少要达到70TOEFL至少达到100。而申请TOP30之前的IELTS至少要达到75TOEFL必须达到100以上。
③GRE：
美国数据科学硕士一般要求申请者提供GRE成绩。综合排名TOP50之前的学校对于GRE 的区间在310325单是显然只有310的话竞争力显然是不够的因此这里建议学生为自己设立的初步目标在320+。而申请top 30的学校建议能够在325+Q部分建议能够拿满分。
（3）软件要求（实习科研工作等等）。
大部分学校的数据科学专业申请不要求工作经验但有相关工作经验会对申请有帮助建议有23段实习或项目经历。实习最优选择应该是数据公司的数据岗然而现实是这样的岗位由于太过重要基本不会招实习生。所以建议找一些统计量化相关的或者计算机相关的实习。
至于科研方面在大学期间最好找和量化相关的科研如果实在没有可以把相关的课程大作业拿来用。再退而求其次也可以是计算机软件、数据库相关。如果没有科研经历那将是极大的硬伤。此外可以参加一些数据科学相关的竞赛。
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