留学哥伦比亚大学和纽约大学都录了Data Science Master,该如何选择?

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一、留学哥伦比亚大学纽约大学都录了Data Science Master,该如何选择?

你喜欢哪个学校?奖学金多少?跟哪位教授?按你喜欢的去啊

二、master in data science 哪所大学比较好

哥伦比亚大学、斯坦福大学加州大学伯克利分校是最好的。望采纳

三、本科数学申请data science方向研究生难点主要在哪

1.经济学:
数学专业之所以可以申请经济学的硕士是因为硕士和博士阶段的经济学更多地需要依靠统计模型和软件来完成经济学相关研究样本和数据的处理,特别是计量经济学,更多的是以统计和概率论为基础的学科。一般来说经济学有一些热门的方向,主要包括:产业经济学,环境经济,宏观经济,微观经济,区域经济发展等。
2.应用数学:
这个专业直博的项目更多,硕士项目也大多是为了以后读博做铺垫的。所以,考虑这个方向的同学要考虑到以后是不是打算在数学领域读博士做研究。其实应用数学下也有一些细小的研究方向,比如,微积分、计算机数学等,以高等微积分为研究目标是热门的方向。申请者一定需要有优秀的数学功底,同时,如果能够参加GRE的数学专项考试会对申请更加有帮助。
3.生物统计方向:
生物统计是研究和开发统计学的方法,并将其运用到公共卫生和健康领域,最终改善和解决公共卫生相关难题,举个例子来说,携带HIV的母乳喂养与婴儿死亡率的关系;激素替代疗法是否会催发心脏病;这些都需要通过生物统计工作者的数据分析处理来得出结论。生物统计专业一般都是开设在学校的公共卫生学院下。申请者在优秀的数学成绩之外,最好能够修1-2门跟生物学或者公共卫生相关的专业来增加自己的专业背景。
4.精算:
其实精算人才可以说是目前金融行业最高端,最紧俏的一群数学人才。精算是以统计和概率论为核心的数学知识在金融尖端领域的运用,尤其是在保险和风险控制领域。精算也是对申请者要求最高的专业之一,美国一共有30多所顶尖学校开设有精算专业,以哥伦比亚大学最为有名。同时,从事精算工作的人才,也是最累的,由于其触及到投行的核心业务,每天工作18-20个小时都是很正常的。
5.统计与运筹:
近些年来,统计和运筹更多地被结合在一起,偏重统计方法的深入研究和运用,尤其是在项目管理和规划,工程建造方面。所以,有些学校的这个专业会放在工业工程学院。从申请难度来说,虽然不如精算和应用数学等专业,而就实用性和就业前景而言,又是最有“钱”景的专业之一,所以很多申请者对这个专业情有独钟。
5.金融数学:
其实金融数学跟精算是有相似之处的,都是数学和金融乃至经济领域的结合。不同之处在于精算更强调概率论和统计相关课程的学习;金融数学更全面运用微积分等数学知识在金融领域的辅助性作用。同时,精算更注重“算”,也就是数学;而金融数学,则是数学和金融课程的结合。就学校而言,开设金融数学专业的学校偏少,大部分都是美国顶尖的学校。而申请者数量也逐年增加,导致这个专业的竞争也比较激烈。
6.金融学:
虽然金融学不像金融数学那样侧重数学的重要性,但也是以基础的数学学科为基础的,另外美国金融领域注重量化分析的特点也决定了数学在金融专业中的重要作用。金融学专业下通常有很多细小的方向,比如投资管理,公司理财,证券交易和营销等。这个专业对于数学专业的申请者来说,申请起来是很有优势的。对于不希望硕士阶段的学习过于侧重数学,希望更偏实践性的学生来说,金融学是个不错的选择。
7.金融工程:
这个专业其实是纯粹的工科专业。一方面要求申请者要具有数学背景,同时,也最好能有计算机背景。所以,如果数学本科,还修过一些跟计算机编程相关的课程的话,金融工程专业也是选择之一。
以上就是最适合数学背景学生申请美国留学的热门专业,希望对本科数学专业去国外留学的学生有所帮助。

四、什么是数据科学

数据科学(Data Science)主要包括两个方面:用数据的方法研究科学;用科学的方法研究数据。前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域;后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。

用数据的方法研究科学,最典型的例子是开普勒关于行星运动的三大定律;用科学的方法研究数据主要包括数据采集、数据存储和数据分析。

数据科学依赖两个因素:一是数据的广泛性和多样性;二是数据研究的共性。

过去几年,“数据科学”和“大数据”的概念被媒体炒得热火朝天。对于这种现象,人们一开始难免疑惑,甚至怀疑。事实上,这就是Cathy和我当时的反应。

对于这些概念,Cathy和我在很长一段时间里都感到迷茫,直到我们俩相识。我们一般会在星期三共进早餐,每当谈起这种现象,都有一种不安的感觉,总觉得在这喧嚣背后确然有一股新潮流在涌现,这股潮流或许是意义深远的,代表着我们整个文化范式在数据的影响下都会产生深刻的改变。Cathy和我都是干这行的,觉得应该发挥我们的强项,去探索这些现象背后的原因,而不是置之不理。

在深入探索之前,我们有必要先介绍一下媒体所炒作的大数据时代,也许你和我们一样,也认为那些概念难以理解、语焉不详。然后,本章会进一步讲解我们是如何拨开迷雾发现背后的真相,以至于Rachel决定在哥伦比亚大学开设数据科学导论课程,而Cathy则在她的博客上同步记录该课程的内容,乃至上述所有内容终于结集成书送到你手中。

1.1 大数据和数据科学的喧嚣
让我们抛开炒作,因为很多人可能和我们一样,都对数据科学心存怀疑。之所以一上来就讲这些,是想让你知道:我们也和你一样!假如你也心存疑虑,说明你也很可能会贡献一份力量,推动数据科学的健康发展,使其对社会产生积极的影响,也使数据科学这门学科趋于正统,在众多学科中能占有一席之地。

让我们先来细数大数据和数据科学之所以这样让人如坠云里雾里的原因。

1. 大多数基本的术语都缺乏严格定义。究竟什么是大数据?数据科学又是什么意思?大数据和数据科学之间有什么关系?数据科学就是关于大数据的科学吗?只有像谷歌和Facebook这样的高科技企业才用得到数据科学吗?为什么有人认为大数据是一个交叉学科(比如天文学、金融学、科技等),但数据科学却只是科技界的事儿?大数据,多大才是大?这些术语及概念如此含混不清,简直毫无意义。

2. 对于数据科学领域的研究者,不管是在学术界还是工业界,公众都缺乏敬意。事实上,他们在这一领域内辛勤工作了很多年,而这些工作是继承了各个领域的前辈们数十年甚至数百年的工作成果,这些领域包括统计学、计算机科学、数学、工程学以及其他学科。而媒体传播给公众的信息却是这样的:机器学习算法是上个礼拜才发明出来的,谷歌出现之前都不存在所谓的大数据。这简直荒谬,很多正在使用的方法和技术,还有我们面临的挑战,都不过是在过去已有的方法、技术和挑战上演变而来的。我们并不否认新事物和新技术的出现,只是觉得应该对历史和前人的研究成果保持必要的敬意。

3. 媒体疯了。人们将各种各样的桂冠加诸数据科学家的头上,人们形容他们是掌握了宇宙奥秘的魔法师,其疯狂程度堪比金融危机之前。天花乱坠的宣传很容易掩盖真相、歪曲事实。这些宣传的噪声越多,真正有效的信息就越少。因此,若“大数据”被媒体吹得越久,公众越容易被误导,越难获知这一概念背后真正有益于社会的一面(如果有的话)。

4. 统计学家觉得他们正在干的事就是数据科学。换句话说,这本来就是他们的饭碗。亲爱的读者们,请设身处地替统计学家们想想,有人抢自己的饭碗是什么感受。媒体也常常将数据科学轻描淡写为统计学和机器学习在科技界的简单应用。我们会在书中阐明,不是说将统计学和机器学习这些“旧酒”装进新瓶里,就叫作数据科学。它绝对有资格作为一个独立的学科存在。

5. 所有自称为科学的都不是真正的科学。这句话或许有些道理,但不代表数据科学这一术语毫无意义,它代表的可能不是科学,而是某种技术。

1.2 冲出迷雾
Rachel取得统计学博士学位到她在谷歌工作的这段经历,或许能帮我们解答一些疑惑,她说:

进入谷歌之后,我很快就意识到工作中用到的东西和我读统计学博士学位时学到的东西差别很大。并不是说我的统计学知识毫无用武之地,相反,我在学校学到的东西为我思考问题提供了一个框架,统计学的很多知识都为我的日常工作提供了坚实的理论和实践基础。

工作期间,我发现必须掌握很多在学校没学到的东西,比如计算、编程、数据可视化技能和许多领域知识。这种经验既特殊又普遍,我拥有统计背景,因此需要补充前面提到过的那些知识,而若换作一位计算机、社会学或者物理学背景的人,他们也需要根据自己的知识缺陷去补充相应的知识。每个人都拥有自己独特的知识结构,重要的是大家能够紧密合作,取长补短,组成一个团队去解决数据问题。

一般人对上述故事肯定会有这样一种想法:你走上工作岗位后就会发现,在学校学到的知识,远远不能满足实际工作的需要。因此,本书中教授的统计学知识与业界所应用的统计学方法,肯定也是不尽相同的。对此,我们有一些自己的看法。

为什么学校里的统计要和工业界的统计如此不同?为什么很多学校的课程要和现实如此脱节?
这种差异不仅存在于学校里的统计和工业界的统计之间。很多数据科学家的一个共同感受是,工作时他们需要接触更多的知识、方法论和工序(详见第2章),而这些东西都是以统计学和计算机科学为基础的。
抛却这些媒体给予数据科学的光环,只有一件事是实在的:数据科学是一个新生事物。它刚刚诞生,却被赋予了太多荣耀,使人们对其充满了很多不切实际的幻想,而幻想最终是会破灭的。我们要保护数据科学,过分吹捧可能会让这个新兴领域过早夭折。

Rachel决定去研究数据科学这一文化现象,她想了解其他人对数据科学的感受。她开始和谷歌的人接触,和很多创业公司和高科技公司的人接触,和大学(特别是统计系)里的老师们接触。

从这些接触中,Rachel觉得数据科学的轮廓渐渐清晰起来,她进一步深入,决定在哥伦比亚大学开设一门数据科学导论课程,与此同时Cathy在博客上连载了该课程的讲义。我们期望在这门课程结束时,我们和学生们能对数据科学的本质有一个清晰的理解。现在我们把课程的内容集结成书,也是希望帮助更多的人去了解数据科学。

数据科学是关于数据的科学,为研究探索数据界奥秘的理论、方法和技术。

五、如何成为一名数据科学家

一、数据科学家的起源
"数据科学"(DataScience)起初叫"datalogy ".最初在1966年由Peter Naur提出,用来代替"计算机科学"(丹麦人,2005年图灵奖得主,丹麦的计算机学会的正式名称就叫Danish Society of Datalogy,他是这个学会的第一任主席.Algol 60是许多后来的程序设计语言,包括今天那些必不可少的软件工程工具的原型.图灵奖被认为是“计算科学界的诺贝尔奖”.)
1996年,International Federation of Classification Societies (IFCS)国际会议召开.数据科学一词首次出现在会议(Data Science,classification,and related methods)标题里.
1998年,C.F.Jeff Wu做出题为“统计学=数据科学吗?的演讲,建议统计改名数据的科学统计数据的科学家.(吴教授于1987年获得COPSS奖,2000年在台湾被选为中研院院士,2004年作为第一位统计学者当选美国国家工程院院士,也是第一位华人统计学者获此殊荣.)
2002年,国际科学理事会:数据委员会科学和技术(CODATA)开始出版数据科学杂志.
2003年,美国哥伦比亚大学开始发布数据科学杂志,主要内容涵盖统计方法和定量研究中的应用.
2005年,美国国家科学委员会发表了"Long-lived Digital DataResearch and Education in the 21st Century",其中给出数据科学家的定义:
"the information and computer scientists,database and software and programmers,disciplinary experts,curators and expert annotators,librarians,archivists,and others,who are crucial to the successful management of a digital data collection"
信息科学与计算机科学家,数据库和软件工程师,领域专家,策展人和标注专家,图书管理员,档案员等数字数据管理收集者都以可成为数据科学家.它们主要任务是:"进行富有创造性的查询和分析."
2012年,O'Reilly媒体的创始人 Tim O'Reilly 列出了世界上排名前7位的数据科学家.
Larry Page,谷歌CEO.
Jeff Hammerbacher,Cloudera的首席科学家和DJ Patil,Greylock风险投资公司企业家.
Sebastian Thrun,斯坦福大学教授和Peter Norvig,谷歌数据科学家.
Elizabeth Warren,Massachusetts州美国参议院候选人.
Todd Park,人类健康服务部门首席技术官.
Sandy Pentland,麻省理工学院教授.
Hod Lipson and Michael Schmidt,康奈尔大学计算机科学家.

结语:亲爱的准留学生们,以上便是环俄小编为您整理的《留学哥伦比亚大学和纽约大学都录了Data Science Master,该如何选择?》一文,感谢您的阅读。若您仍然没有找到所需要的信息,请随时联系我们的在线顾问获取最专业、最准确的一对一答疑咨询,不仅可以为您节省宝贵的时间,也能有效避免因遗漏信息而与心仪的高校失之交臂,环俄留学祝您留学事宜一切顺利!

汤歆

环俄留学首席顾问、高级培训讲师、俄罗斯顾问部经理

圣彼得堡国立大学教育学学士、社会心理学硕士,2011年圣彼得堡国立大学优秀毕业生,2017年入围出国留学中介行业领军人物。

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