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提起美国最流行的专业，很多人都会想到人工智能、商业分析等，其实还有一个新兴学科还不为人所熟知，那就是美国数据科学专业，作为一个交叉学科，数据科学涉及数学、统计、分析等多个方向，未来就业前景也很广阔。下面由出国留学网小编为大家详细介绍美国大学数据科学的具体情况！
一、专业介绍
数据科学专业涉及统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。
大数据时代的到来，为各个科学领域带来了新的改革。
大家概念中的“数据分析”或者“数据科学”，通常指的就是定量地定义问题，并基于历史观测数据（而不是实验数据）和定量方法解决问题，让数据自己讲故事而不是通过经验或者通过实验讲故事。
并且，随着大数据无限膨胀，人们越来越认识到如何处理大数据将成为一门非常有用且高深的学问，于是它渐渐从Business School 和 CS 大院中剥离出来。
数据科学专业基本上由计算机科学，数学统计和商业领域知识三个部分课程组成。
这个专业应用的领域非常广阔，科技行业，传媒行业， 以及体育行业都有很大的需求。下图就很好的展现出了数据科学的综合性以及实用性。
二、Data Science的内容
根据对于一些课程的整合，大概是以下三个方面：
1.模型，算法； 2.数据结构 alization（可视化）。
由此课程设置，可以预测该专业的背景要求。仔细观察，可以看出这些课程，都是与计算机密切相关的。并且，比如可视化，目前应用比较多的，当属machine learning，也就是通过计算机图形与图像处理，从而将我们所需要的数据在电脑屏幕上显示出来。所以，整个过程，需要一定的计算机技能，如编程、算法。另一方面，通过数据，分析挖掘出有用信息，因此，如果申请者具有一定的数学、统计分析基础的话，更有利于获得申请成功。
根据这个专业的开设情况，一般是开设在计算机相关院系下，或者商学院下，所以其就业方向，大多是计算机领域，或者商业领域。
三、哥伦比亚大学
项目名称：Master of Science in Data Science
该学校专门开设了Data Science Institute，由此可见其对于这一专业的重视，而该项目是2014年秋季新开的。
课程设置：
一共需要修完30学分，其中21学分为必修课：
STAT W4105 PROBABILITY
CSOR W4246 ALGORITHMS FOR DATA SCIENCE
STAT W4702 STATISTICAL INFERENCE AND MODELING
COMS W4121 COMPUTER SYSTEMS FOR DATA SCIENCE
COMS W4721 MACHINE LEARNING FOR DATA SCIENCE
STAT W4701 EXP...
07-22
南加州大学是美国西海岸最古老的顶尖私立研究型大学，世界著名高等学府。那么它的数据科学专业怎么样？接下来跟随出国留学网小编详细了解下美国南加州大学公共卫生数据科学。
项目简介
公共卫生数据科学理学硕士（Master of Science in Public Health Data Science）为STEM 项目，课程结合了生物统计学，流行病学和计算机科学等三个学科的知识。当今社会环境下的职场中，急需运用数据分析来解决公共卫生和生物医学领域存在问题的专业人才，通过该课程的学习，学生可为其将来的职业发展做好充分准备。
课程目标
公共卫生数据科学理学硕士旨在为学生提供严格的定量方法培训，包括管理、分析和学习健康数据所需的统计和计算技能。学生将学习：
◈ 如何重组、抓取、创建和管理与健康相关的大数据集
◈ 汇总、可视化和解析数据
◈ 应用统计方法从数据中得出结论
◈ 运用机器学习揭示大型复杂健康数据集的特征
◈ 常用数据科学方法背后的统计理论
◈ 有效地将结果和发现传达给广大群众
☞ 该课程为终端学位，但也可为那些有兴趣继续在生物统计学、统计学、数据科学或计算机科学方面深造攻读博士学位的学生奠定基础。
申请要求
► 鼓励申请者拥有统计学、数学、计算机或其他定量领域相关学科的本科学位。本科课程建议包括微积分、统计学和基础计算机编程。
课程设置
核心科目（22学分）
PM512 流行病学原理 4学分
PM520L 高级统计计算 3学分
PM522b 统计学导论 3学分
PM566 健康数据科学导论4学分
PM591 面向健康科学的机器学习 4学分
PM592 健康数据科学的回归分析 4学分
【注：PM522a 在此项目中是可以免修的。但免修的学生必须在本科学习期间修过同等课程。】
计算机科学核心课程（4学分）
CSCI544 应用自然语言处理 4学分
CSCI561 人工智能基础 4学分
CSCI570 算法分析 4学分
CSCI585 数据库系统 4学分
CSCI587 地理空间信息管理 4学分
DSCI510 数据科学编程原理 4学分
DSCI550 数据科学规模 4学分
DSCI551 数据管理基础 4学分
DSCI553 数据挖掘基础和应用 4学分
DSCI554 信息可视化 4学分
选修课（至少3学分）
不可与计算机科学课程重复选择
CSCI544 应用自然语言处理 4学分
CSCI561 人工智能基础 4学分
CSCI570 算法分析 4学分
CSCI573 概率推理 3学分
CSCI585 数据库系统 4学分
CSCI587 地理空间信...
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