近日,芝加哥大学通过邮件通知已录取 MS in Analytics专业的学生,该项目将于 6 月 12 日更名为 Applied Data Science。
据悉,尽管项目名称发生了变化,但课程内容和教学重点可能仍然相似,并继续涉及数据科学、数据分析和机器学习等领域。对于已被录取的学生来说,该项目的更改可能不会对他们的学习和职业发展产生太大影响。
01、关于改名前的
MS in Analytics项目
该项目是开设于2014年,设立在格莱姆继续教育学院下,属于STEM项目。该项目时长为一年或者一年半,是为那些想要成为数据科学家推动技术、营销、金融和咨询领域创新的人而设计的。而实际上学校是更倾向于招收具有一定技术背景、至少2年的工作经验的职场人士。
按照录取的情况来看,录取者有25%是国际学生。录取背景各异,38%是商科或者经济背景,37%是工程或者科学背景,7%来自数学/统计背景。
项目申请要求
该项目的申请要求会针对申请者的不同有所区别。如果你是应届毕业生,则申请要求会相对较高一点:
- 较高的学术背景和高GPA,一般要求3.8+
- 要求托福至少104(每小项都不能低于26),或者雅思至少7分(每小项不低于7)
- 不强制要求GRE/ GMAT,但该成绩是你展示竞争力很重要的一项
- 对数统背景的要求比较高,例如学过微积分Ⅰ和微积分Ⅱ以及一些编程方面的基础课程,
如果你是职场人士:
- 有一定的技术背景,比如从事信息技术、计算机科学、数学和统计学等领域,或商业、经济、医学和化学等社会或生物科学背景
- 两年及以上的相关工作经历
- 02、芝加哥大学为何采取更名
首先一个原因是,尽管MS in Analytics设立在格莱姆继续教育学院下,但实则目前是由物理科学系的数据科学研究所进行授课,且课程设置更加偏向于数据科学,因此不如就直接更名为Applied Data Science。
其二,改名是为了适应数据科学领域近年来的就业市场趋势和实践性需求。随着数据科学的兴起,Data Science已经成为了热门专业,若更名为Applied Data Science,则强调了该专业的实践性质,表明该专业注重将数据科学理论应用于实际问题解决中。因此,学校可能认为更名将有助于吸引更多的学生和雇主。
同时我们也猜测到,该项目在新一年的申请季中面对更多的竞争者,申请难度也即将上升一个难度。
03、Data Science为何如此火爆?
Data Science 如今如此火爆的原因是多方面的。随着互联网和移动设备的普及,我们产生的数据量呈爆炸式增长,这些数据包括文本、图像、音频、视频等多种形式。这些数据的潜在价值非常高,因此各个公司都在寻找Data Scientist来帮助他们理解和利用这些数据。
另外,Data Science对于许多行业的重要性也在不断提高。例如,在金融、保险、医疗、制造等领域中,数据分析已成为关键的竞争力和创新驱动力。Data Scientist 可以帮助这些公司优化业务流程、提高产品质量、减少成本、提高客户满意度等。
如果以后想从事相关的Data Science工作或学习 Data Science专业,需要具备以下一些技能:
01、数据处理和分析技能
熟练掌握 Python、R 等编程语言,能够使用各种数据处理和分析工具,例如Pandas、NumPy、Scikit-learn、SQL等。
02、统计学和数学知识
了解概率论、统计学、线性代数、微积分等数学知识,能够运用这些知识解决实际问题,提升数统背景。
03、机器学习算法和深度学习技能
了解各种机器学习算法,例如监督学习、无监督学习、强化学习等,并能够使用相关工具库,例如 TensorFlow、PyTorch 等。
04、可视化和报告展示能力
能够使用可视化工具,例如 Matplotlib、Seaborn 等,将数据分析结果展示出来,并能够撰写报告,向非专业人士解释数据分析结果。
05、商业理解和沟通能力
了解业务流程和行业背景,能够与非技术人员进行沟通,理解他们的需求和问题,并能够提出解决方案。
06、创新思维和解决问题的能力
观察问题,收集信息,并分析数据,能够提出创新性的想法,不要固守一种思维方式或方法,尝试不同的角度和方法来解决问题,针对实际问题找到最佳解决方案。
总之,Data Science是一个涉及多个学科和领域的综合性工作,其结合了计算推理与推导,以某些现实生活中的数据为基础得到结论,因此这就要求从事该方向的数据科学家们需要具备较高、且多钟的专业技能