身处数据时代，企业对数据人才的需求越来越大，因此衍生了一门以研究如何挖掘、处理和分析数据的专业学科 - 数据科学Data Science (DS)。
数据科学（DS）
DS属于新兴学科，偏重计算机、统计学、数学等学科，看重数据的综合应用，适合本科阶段就读计算机、数学、统计、工程等理工科的同学申请。
目前，DS专业主要以master项目为主，开设的PhD项目极少。DS本身比较就业导向，因此有志于走学术科研道路、明确将来要读PhD的同学，建议还是选统计、数学等方向深造。
想成为一个合格的DS方向人才，除了要知道怎么获取数据、数据维护、数据处理和分析之外，还需要懂得如何将数据中获取的价值传递给他人。
01 申请要求
基本先修课程要求：
数学（微积分、线性代数）
统计（统计学、概率性）
计算机（至少一门编程语言）
由于每所学校的要求不尽相同，所以最好尽早了解自己的目标学校项目，保证自己本科阶段的课程既能满足学校的毕业要求，同时又满足研究生项目的先修要求。
申请就业导向型的硕士项目，除了要满足基本的先修课程要求，申请者的职业规划和实践经历也需要考虑到。所以，通过项目、实习等应用型的经历来体现专业能力也是很重要的。
哪些实践经历是符合申请要求的呢？通常我们需要考虑以下的这些要点：项目难度、项目匹配度、岗位相关度、个人参与度。
不管是项目还是实习，对相关知识和技能的掌握都有一定要求。做数据科学相关的实践，需要具备熟练的编程能力，了解机器学习的相关算法，以更好地运用到实际问题中。
02 职业方向
随着互联网的高速发展，数据可被用于科学研究、商务管理、金融活动、政府管理和其他几乎所有相关人类活动的分析中。
根据中国数据分析学习网的统计，数字化分析最大的就职方向是IT/互联网/通信行业，其次是金融/银行/保险行业。随着大数据的火热发展，各行各业均呈现出了数字化转型的要求与趋势，更多行业及其细分领域对数据分析师岗位的需求也在不断增大。
DS硕士项目的最大优势在于课程设置，software system、machine learning、database、optimization、decision science、statistics、business intelligence等所有涉及到的领域知识，硕士期间都会学一些。
所以DS专业的毕业生，除了可以考虑商业分析方向的工作，还可以选择更偏向技术层面的工作，如数据科学家、机器学习工程师等：
03 项目推荐
整体上，美国DS专业的申请难度是比较高的，一方面非常热门，另一方面不少项目开设在顶尖名校，申请要求高，而中间档次的学校相对较少。
除了准备GPA、GRE考试之外，对DS专业的申请者来说，最推荐的实习是数据公司的数据岗，可以直接锻炼和体现自己的数据分析能力。
此外，还可以选择一些统计、量化相关的或计算机相关的实习来培养和提升自己的定量分析能力和编程能力。
相对来说，加拿大开设DS或者与数据相关的项目特别少，断层更加明显，如果是加拿大本科在读的同学，想申请该专业，建议多国联申，从而增加选择范围。
如果希望一年完成硕士学习，那英国、香港的研究生项目会更适合。但要注意，英联邦体系下的教育体制，特别看重申请者的本科院校及本科CGPA，尤其是英国。
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