相信大家都对数据科学这门学科略有耳闻，但是要说有多了解，可能大多数人都只知皮毛，今天我就来给大家详细介绍一下。
首先，何谓数据科学。 数据科学是一门涉及到统计, 数据分析及其相关方法的科学，借用数据去“理解和分析实际现象”。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。数据科学是大数据分析，挖掘和编程的研究和应用，旨在揭示可用于为企业和组织传达，捕获和维护情报的见解。 数据科学的主要目的是创建和利用各种形式的数据，以便更好地了解趋势和现象。
数据在几乎所有职业领域都很有用，但通常与企业，科学，公共政策和健康有关。在商业世界中，数据科学旨在了解消费者和市场趋势以及最佳定位企业职能以利用这些理解。在其他领域，数据用于收集信息和检查趋势，但通常有不同的最终目标 - 例如收集人口普查数据（用于公共政策）或有关疾病和疾病（用于医学）的统计数据，数据科学广泛应用在 IT、金融、医学、自动驾驶等领域。
美国大学一般关于数据科学设立的专业：Master of Science in Data Science；Master of Science in Statistics： Data Science；Master of Information and Data Science；Master of Computational Data Science。核心课程包括： 概率论；数据科学算法；统计推断和建模；数据科学计算机系统；机器学习数据科学；探测数据分析和可视化；数据科学概念和道德。
再来说一说数据科学和商业分析的区别：数据科学（Data Science）和商业分析（Business Analytics）很相似，很多学生会选择同时申请两个专业，但是实际上，两个专业还是有区别：
1. DS一般在工学院或者文理学院，BA一般在商学院
2. DS的课程设置一般偏向于计算机和数学，BA的课程一般还有商科
商业分析师 ：从结构化和非结构化的来源研究和提取有价值的信息，解释过去的、现在的和将来 的经营业绩，确定最佳分析模型和途径，为商业用户提供和解释解决方案。
数据科学家 ：借助统计编程，设计、开发和运用算法来支持商业决策制定工具，管理海量数据， 创建可视化以帮助理解。
目前市场上的数据科学家中博士占比为20%，商业分析师的博士占比为11%。商业分析师的工作职位总数量是73200，而数据科学家的工作职位总数量为26700.
独立的Data Science 在美国综合排名前30的学校开设有18所，前50的学校中有26所，前100有39所。
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