世界顶尖大学数据科学硕士留学信息
世界顶尖大学数据科学硕士留学信息，获得数据科学硕士学位可能是您通往光明未来的门票。了解顶尖学校的职业前景、关键技能和数据科学硕士学位。
在过去十年中，公司生成和保留的数据激增。如今，数据科学是不同类型的工具、算法和机器学习原理的混合体，需要从原始数据中找出隐藏的模式。
这是一项研究，需要从可用于商业目的的各种数据源中识别、表示和提取有意义的信息。数据科学的概念在数学、统计学、信息科学和计算机科学的背景下采用了许多领域的技术和理论。
为什么数据科学如此重要？
数据科学对于任何使用其数据的企业都很重要。从检索统计数据到获得跨工作流程的见解和雇用新的候选人，数据科学对任何企业都至关重要。它还有助于高级员工在业务运营方面做出更明智的决策。
数据科学使管理层和官员能够做出更好的决策。公司倾向于在数据科学上投入大量资金，以便他们可以获得正确的信息来做出正确的决策。通过使用数据科学，组织现在可以以个性化的方式与客户建立联系，从而确保更好的品牌影响力和参与度。
精通该领域的人员接受过培训，可以识别以某种方式突出的数据。他们为预测性欺诈倾向模型创建统计、网络、路径和大数据方法。然后利用这些数据创建警报，这有助于确保在识别异常数据时及时响应。
几乎所有部门都可以使用数据科学。现在有大量可用的数据，以适当的方式利用它们可以给组织带来成功或失败。以适当的方式利用数据将是实现品牌目标的关键，尤其是在未来的时代。
数据科学最不可或缺的一个方面是，结果几乎可以在任何领域实施，如旅游、医疗保健、教育、IT 和几乎任何其他行业。了解数据科学的含义总是有助于不同部门分析其挑战并以有效的方式解决它们。
为什么数据驱动的决策很重要？
数据驱动的业务决策可以成就或破坏一个组织。进行这种治理通常是为了提高竞争力。与采用其他方法的公司相比，采用数据驱动决策方法的公司通常更倾向于将信息视为真正的资产。
组织中的数据驱动决策限制了风险并增加了获得预期结果的可能性。它可以帮助企业定义和设定战略性、现实和可实现的目标。
数据驱动的决策管理 （DDDM） 是一种业务控制方法，它重视可以使用可验证数据备份的决策。数据驱动方法的成功取决于所收集数据的质量及其分析和解释的有效性。
大数据和数据科学一样吗？
大数据处理通常从从多个来源收集数据开始。因此，数据科学领域据说是从大数据演变而来的。因此，大数据和数据科学被认为是密不可分的。
但大数据和数据科学之间存在许多差异。
大数据：大数据是指结构化、半结构化和非结构化等不同类型的海量数据。当数据集变得如此之大以至于无法通过传统的数据处理应用程序工具进行分析时，它就变成了“大数据”。
数据科学：处理非结构化和结构化数据，数据科学是一个包含与数据清理、准备和分析数据相关的所有内容的领域。数据科学可以被认为是统计学，数学，编程，解决问题，以创造性方式捕获数据的混合体。它是以不同方式看待事物的能力，以及清理、准备和对齐数据的活动。
为什么大数据很重要？
大数据的重要性原因如下
了解市场状况：在大数据的帮助下，组织可以预测未来的客户行为会是什么样子。大数据很容易弄清楚购买模式、选择、产品偏好。这将利用公司，也有助于与竞争对手竞争。
更好地了解您的客户：在大数据分析的帮助下，公司现在可以事先了解一般的思维过程和反馈，并进行相关的课程修正。公司可以减少投诉并在上报到更高级别之前解决投诉。有一些大数据工具可以预测负面情绪，组织可以迅速采取行动来减轻负面情绪。
控制在线声誉：情感分析始终可以通过大数据工具完成。借助这些工具，公司可以检查在线声誉并高效管理其在线形象。
节约成本：应用大数据工具可能会产生初始成本。从长远来看，收益肯定会超过成本。随着实时大数据工具的应用，IT人员现在的负担将减轻。这些资源可以在其他地方使用。大数据技术的应用将使数据存储更加准确。
数据的可用性：在大数据工具的帮助下，现在可以实时以准确和结构化的格式提供相关数据。
大数据的5 V是什么？
大数据的5 V如下：
速度与通常生成新数据的速度和数据移动的速度有关。几乎每天，人们都看到世界各地的电子邮件、照片、推特消息、视频剪辑和其他形式的数据数量以闪电般的速度增加。
不仅必须分析数据，而且数据传输和访问数据的速度也必须保持即时，以便实时访问网站，即时消息和信用卡验证。大数据技术使我们能够在生成数据时无缝分析数据，而无需将其放入数据库。
Volume谈论的是每秒产生的大量数据。海量数据量如此之大，以至于我们无法再使用传统的数据库技术存储和分析数据。分布式系统现在正在使用中，其中的几个部分存储在不同的位置，通常由软件组合在一起。
多样性是指我们可以使用的不同形式的数据。现在的数据看起来与过去的数据形式大不相同。不再只有完全适合数据表的结构化数据（姓名、电话号码、地址、财务等）。但如今的数据是非结构化的。
据说世界上80%的数据都属于这一类，其中包括照片，社交媒体更新，视频序列等。借助大数据技术，我们现在可以利用不同类型的数据，包括消息，照片，社交媒体对话，传感器数据，语音或视频记录，并将它们全面地组合在一起。新的创新大数据技术现在允许同时收集、存储和使用结构化和非结构化数据。
准确性是指组织中不确定或不精确的数据。根据定义，非结构化数据由大量不精确和不确定的数据组成。例如，社交媒体数据是不确定的。由于有多种形式的大数据可用，质量和准确性现在不太可控，大数据和分析技术现在允许我们处理这些类型的数据。
这些卷通常会掩盖缺乏质量或准确性。因此，组织现在必须分析不确定和不精确的结构化和非结构化数据。不确定性和不精确性的程度通常会因不同情况而异，但必须加以考虑。
价值是指将数据转化为价值的能力。重要的是，企业要为收集和利用大数据的任何尝试提供理由。这是指将大量数据转换为业务的能力。当涉及到价值时，总是会引用被提取的数据的价值。
如果不能将无穷无尽的数据转化为价值，那么这些数据就毫无用处。实施大数据计划最重要的部分是了解并找出收集和分析数据的成本和收益，以确保获得的数据可以货币化。
数据分析师和数据科学家有什么区别？
数据分析师：数据分析师通常会对新数据运行查询，以找出对组织很重要的趋势。它们帮助为数据科学家准备数据。数据分析师精通SQL，并且对组织认为重要的核心指标了如指掌。
他们还能够编写脚本并产生直观的视觉效果。数据分析师在数据科学中也发挥着重要作用。他们执行各种任务，例如收集和组织数据以及从收集的数据中收集统计信息。他们还负责以图表、表格和图形的形式表示数据，并使用这些形式为系统开发关系数据库。
根据技能组合，数据分析师还可以分为 4 个不同的角色
• 数据架构师
• 数据库管理员
• 分析工程师
• 操作
数据科学家：数据科学家是能够从业务角度理解数据的专业人士。该人负责做出预测，以帮助企业做出准确的决策。数据科学家拥有计算机应用、统计学、建模和数学方面的深入知识。
数据科学家的与众不同之处在于他们对业务的熟练程度以及出色的沟通技巧，可以同时处理业务和IT领导者。他们在找出具体问题方面很有效，这将在解决问题后为组织增加价值。
数据科学家负责在机器学习概念的帮助下构建模型。这些模型有望开发具有产品功能的组织软件，这些软件可以预测和解释，从而使应用程序更具适应性。
数据科学家开发的模型的质量直接取决于他们对数据的理解和准备程度。因此，他们在理解和准备数据以构建更好的模型时与数据分析师合作。
数据科学家还可以根据技能组合分为 4 个不同的角色。
• 数据研究员
• 数据广告素材
• 数据开发人员
• 数据业务人员
数据科学会变得自动化吗？
根据Gartner的数据，到40年，超过2020%的数据科学任务将实现自动化。虽然这可能是正确的百分比，但实际上，人工智能只能在涉及较低级别的职责时取代数据科学家，例如数据清理、摄取、可视化、交付和模型拟合。
从原始数据中挖掘见解的能力是数据科学家擅长的。机器，或者换句话说，人工智能无法判断组织需要什么，类似于人类可以。虽然人工智能擅长找出趋势和模式，但人们从不期望人工智能了解现实世界环境中的趋势以及它如何影响业务绩效。因此，机器人只期望自动执行较低级别的任务，而不执行数据科学家可以执行的任务。
什么是数据科学中的 MS？
数据科学理学硕士被认为是一个跨学科的学位课程，旨在提供科学方法，过程和系统的研究，以各种形式（结构化或非结构化）从数据中提取知识或有价值的见解。
对于具有数学，应用统计学和计算机科学背景的学生来说，这是一个高度选择性的课程。该学位通常侧重于开发数据科学的新方法。
对于希望在各种技术相关领域获得广泛技能的学生来说，追求数据科学可能是一个明智的职业选择。典型的数据科学课程以应用统计学等主题为特色，并在SQL和Python等主题中磨练学生的编程技能。
我们的专家认为，数据科学硕士学位将帮助您为各个领域和领域的工作机会做好准备，包括数据架构、计算机工程和编程。
数据科学是专业吗？
数据科学是一门专业。这是一个快速发展的领域，为学生提供令人兴奋的职业机会，并促进高级学习。数据科学专业为学生提供了与分析和操作大量和/或复杂数据相关的计算机科学，统计学和数学方面的基础。
数据科学专业的学生有必要在多个学术部门学习课程：
• 计算机科学
• 数学
• 统计学
• 机器学习
机器学习是数据科学的一部分吗？
机器学习和统计学被认为是数据科学的一部分。机器学习中的“学习”一词表明，算法依赖于一些数据，这些数据可以用作训练集，以微调某些模型或算法参数。
数据科学是一个广义的术语，用于多个学科，而机器学习通常适合数据科学。两者之间的主要区别在于，数据科学被认为是一个更广泛的术语，它不仅关注算法和统计，而且还负责整个数据处理方法。因此，机器学习是数据科学的一部分。
如何成为一名数据科学家
任何人都可以学习数据科学吗？
数据科学专家来自不同的背景，包括化学工程、经济学、物理学、统计学、数学、计算机科学、运筹学等。你会发现几位拥有统计学和机器学习学士学位的数据科学家，但这不是学习数据科学的必要条件。但是，熟悉数学和统计学的基本概念，如线性代数、微积分、概率等，对于学习数据科学很重要。
数据科学家受过高等教育。88%至少拥有硕士学位，46%拥有博士学位。通常需要非常强大的教育背景来发展成为数据科学家所需的知识深度。
你需要什么学位才能成为一名数据科学家？
为了成为一名数据科学家，您需要拥有以下领域之一的学士学位：
• 计算机科学
• 统计学
• 物理
• 社会科学
• 数学
• 应用数学
• 经济学
在攻读一个或多个学位结束时，您应该具备适用于数据科学的广泛技能。这些技能包括实验、定量解决问题、编码、处理大量数据等。
理解人、营销和业务的能力也被认为是数据科学职业生涯中的强大工具。这些技能通常被视为在商业、政治学、心理学和各种文科学位中得到强调。这些通常被认为是一个很大的未成年人，它补充了数据科学学位或技术学位。
完成学士学位后，如果您的目标是在该领域获得更高级别的职位，您可以申请数据或其他相关领域的硕士学位。此外，您希望从事的领域的相关经验对于成为数据科学家同样重要。
您需要硕士学位或博士学位才能成为数据科学家吗？
不，博士学位不是成为数据科学家的必要条件，但如果您的博士学位在某种定量领域，可能会有所帮助。话虽如此，一些公司更喜欢雇用拥有博士学位的数据科学家，并且不会雇用只有学士学位的数据科学家（除非他们有经验）。
现实世界的数据科学经验总是超过攻读硕士学位或博士学位所花费的时间，因为获得这些学位可能被证明是极其漫长的磨练。你必须努力工作很长时间才能获得这些学位，但最终，你将在这个领域没有现实世界的经验。
根据我们的专家的说法，数据科学硕士或博士学位可能是为潜在雇主开发技术数据科学技能的好方法，但这不是从数据科学领域的职业生涯开始的必要条件。
缺乏定量学位并不能阻止一个人学习数据科学。即使没有硕士学位，也可以学习数据科学。只有当你申请数据科学领域的更高水平时，博士学位才有意义。当你开始学习数据科学时，博士学位或硕士学位不是必需的。如果您的目标是选择高级领导职位，您可能需要获得硕士学位或博士学位。
成为数据科学家需要哪些技能？
有些学校提供专门的数据科学课程，这些课程特定于从事数据科学职业的教育要求。不希望选择这种广泛方法的学生可以在此领域寻求其他选择。
这包括定向大规模开放在线课程（MOOC）和新兵训练营。一些值得探索的数据科学课程是Simplilearn的大数据和分析认证课程。这些课程可以帮助您加深对支持成为数据科学家需求的核心主题的理解，并提供一种在任何教科书中都找不到的实用学习方法。
成为数据科学家所需的重要技术技能包括：
编程：您需要深入了解Python，C / C++，Perl，SQL和Java等编程语言。Python 被认为是数据科学角色中最常用的编码语言。编程语言可以帮助人们清理和组织一组非结构化的数据。
深入了解 SAS 和其他重要的分析工具：分析工具的知识将帮助您从清理和有组织的数据集中提取有价值的见解。数据科学家常用的一些最流行的工具包括SAS，Hadoop，Spark，Hive，Pig和R.该领域的认证将进一步帮助您建立使用这些分析工具的专业知识。
必须熟练处理非结构化数据：这特别强调了数据科学家理解和管理来自各种渠道的非结构化数据的能力。如果数据科学家从事营销项目以帮助营销团队提供有见地的研究，那么专业人士也应该精通处理社交媒体。
必须具备很强的商业头脑：如果数据科学家没有适当的商业头脑和对开发成功商业模式的要素的良好知识，则无法以富有成效的方式利用技术技能。您将无法识别业务维持和发展需要解决的问题和潜在挑战。没有商业头脑，您将无法真正帮助您的组织探索新的商机。
需要具备较强的沟通能力：如果你是一名数据科学家，你应该能够比任何人都更好地理解数据。但是，为了在您的角色中取得成功，并让您的组织从您的服务中受益，您应该能够与大量数据的非技术用户强烈地传达您的理解水平。您需要具备强大的沟通技巧才能成为一名数据科学家。
必须有很好的数据直觉：这是数据科学家需要的最重要的技能之一。出色的数据直觉意味着观察表面上不明显的模式，并了解价值在未探索的数据样本堆中的位置。这使得数据科学家的工作效率更高。这是一项随着经验而来的重要技能，新兵训练营是完善它的理想方式
为什么python用于数据科学？
当涉及到数据科学领域时，Python被认为是一个非常强大的工具。Python是开源且灵活的，这增加了它的受欢迎程度。众所周知，它拥有大量用于数据操作的库，并且对于所有数据分析师来说都非常容易学习和使用。
熟悉编程语言（如Java，C++或C以及Visual Basic）的人会发现此工具非常易于访问且易于使用。除了保持独立平台外，该工具还能够与现有基础设施系统有效集成，还可以以简化的方式解决最困难的问题。
据说，这个工具功能强大，友好，简单，除了到处运行外，还可以与其他工具很好地配合使用。
还使用了哪些其他语言？
除了Python，使用的其他语言是-
• 爪哇岛
• R
• 朱莉娅
• SAS
• .SQL
• 马特实验室
• 斯卡拉
数据科学最佳课程
哪些大学是数据科学的最佳大学？
以下学院是数据科学的最佳学院/大学 -
• 南卫理公会大学
• 加州大学伯克利分校
• 亚利桑那州立大学
• 卡内基梅隆大学
• 哥伦比亚大学
• 康奈尔大学
• 佐治亚理工学院。
全球数据科学硕士课程的成本是多少？
• 美国 - 55,000 美元
• 澳大利亚 - 28,000 欧元/年（40,160 澳元）
• 加拿大 - 30， 000 欧元/年 （CAD- 44983.44）
• 德国 – 20,000 欧元/年
• 英国 - 20.000 欧元/年
• 新西兰 - 27.000 欧元/年 （NZD- 44847.78）
• 瑞典 - 14,000 欧元/年 （kr 145217.34）
• 新加坡 - 35,000 新元（25,560 美元）
世界上数据科学课程中最好的 MS 是什么？
美国
• 哥伦比亚大学数据科学硕士
• 纽约大学数据科学硕士
• 卡内基梅隆大学计算数据科学硕士
• 西北大学分析学硕士
• 佐治亚理工学院分析学硕士
• 卡内基梅隆大学机器学习硕士
• 佐治亚理工学院分析学硕士
• 北卡罗来纳州立大学分析学硕士
加拿大
• 不列颠哥伦比亚大学数据科学硕士
• 圣玛丽大学计算与数据分析 M.Sc
• 西蒙弗雷泽大学大数据硕士
• 瑞尔森大学数据科学与分析硕士
• 女王大学管理分析硕士。
德国
• 马格德堡大学，数据科学与知识工程（M.Sc）
• 慕尼黑工业大学，数据科学数学硕士
• 曼海姆大学，数据科学 M.Sc。
• 希尔德斯海姆大学，数据分析硕士课程
• 吕讷堡莱帕纳大学。管理与数据科学（MSc）
澳大利亚
• 莫纳什大学，数据科学硕士
• 新南威尔士大学（UNSW），信息技术硕士（数据科学）
• 墨尔本大学，数据科学硕士
• 昆士兰大学，数据科学硕士 -** RMIT大学**，数据科学硕士
新西兰
• 应用数据科学硕士-坎特伯雷大学
• 分析硕士-梅西大学
• 商业数据科学硕士-奥塔哥大学
• 数据科学专业研究硕士-奥克兰大学
英国
• 数据科学/大数据硕士）
• 华威大学
• 伦敦经济学院
• 利兹大学
• 伦敦大学学院 - 伦敦全球大学
• 伦敦大学
• 邓迪大学
• 爱丁堡大学
• 格拉斯哥大学
瑞典
• 数据科学硕士 - 查尔姆斯理工大学
• 数据科学硕士-斯科夫德大学
• 应用数据科学 - 哥德堡大学
• 数据科学硕士 - EIT数字硕士学校
数据科学有需求吗？
几乎每个行业，从零售业到制造业，都会收集客户数据。这导致对擅长解释所有这些数据的数据科学家的需求激增。根据LinkedIn工资数据，如今，数据科学家的平均年薪为 107,000 美元。
在大数据和人工智能的支持下，对数据科学技能的需求正以指数级的速度迅速增长。然而，技术申请人的供应正在以较慢的速度增长。现在是进入就业市场的数据科学家的好时机。
目前对合格的数据科学专业人员的需求只是一个开始。未来几年，数据科学市场将从目前的十分之一发展到至少占全球IT市场的三分之一。
数据科学家短缺吗？
数据科学家的需求量很大。埃森哲高性能研究所（Accenture Institute for High Performance）的研究发现，世界正面临着数据科学家的严重短缺。根本没有足够的博士劳动力来填补这些工作。
其中一个主要原因是数据科学家需要稀缺的技能组合，以便在任何组织中担任数据科学家。它们必须配备高级统计和定量方法和工具，以及管理和整合大量数据集的新计算背景、语言和技术。
数据科学家还必须具备行业知识和一定的商业头脑，以创建模型并解决现实世界的复杂性。他们还需要具备出色的沟通和数据可视化能力，以便向他人解释他们的模型和发现。这种组合很难找到。
美国的短缺尤其严重，2011年至2010年间创造了80%的新数据科学家工作岗位，但尚未填补。短缺情况越来越严重。
如何开始数据科学职业生涯？
开始数据科学职业生涯的步骤如下 -
• 你需要弄清楚你需要学习什么。数据科学需要编程语言的知识以及使用该语言处理数据的能力。还需要对数学有基本的了解才能开始。
• 熟悉 Python。
• 熟悉数据分析、操作和可视化技术。如果你需要在Python中处理数据，你应该学习使用pandas库。
• 学习机器学习工具和技术。
• 更深入地了解机器学习的概念。专注于更实际的应用，而不仅仅是理论部分。
• 不断学习和练习。Kaggle竞赛被认为是练习数据科学的好方法，而无需自己提出问题。
• 加入一个能让你保持动力的同龄人小组。
• 网络，但不要浪费太多时间！
数据科学有哪些工作？
除了成为数据科学家之外，数据科学领域的一些热门工作还包括-
数据工程师：数据工程师是开发、测试、构建和维护体系结构（例如组织中的数据库和大规模处理系统）的人。
数据分析师：数据分析师解释数据并将其转化为信息，这些信息可以提供改进业务的方法，从而影响业务决策。
机器学习工程师：除了在SQL，REST API等技术方面拥有深入的知识外，机器学习工程师还应该执行A / B测试，并实现常见的机器学习算法，如分类，聚类等，并为组织构建数据管道。
数据架构师：数据架构师开发数据管理蓝图，以便数据库可以轻松集成、集中，并使用最佳安全措施进行保护。
数据和分析经理：数据和分析经理负责数据科学运营。该人根据技能和专业知识将职责分配给他们的团队。他们的优势包括熟练掌握SAS，R，SQL等技术和管理。
数据库管理员：数据库管理员负责组织中所有数据库的正常运行。他们根据组织员工的要求向他们授予或撤销其服务。数据库管理员还负责数据库备份和恢复。
统计员：统计学家对统计理论和数据组织有很好的了解。它们从数据群集中提取并提供有价值的见解。统计学家还帮助为数据工程师创造新的应用方法。
业务分析师：业务分析师对面向数据的技术的工作原理以及处理大量数据的方法有很好的了解。他们还擅长将高价值数据与低价值数据分开。业务分析师确定如何将大数据与可操作的业务见解相关联，以实现适当的业务增长。
商业智能专业人员：擅长使用 OLAP 工具、报表和仪表板查看数据集中的历史趋势的人是商业智能专业人员。商业智能可以包括数据可视化。流行的商业智能平台包括Qlik，Tableau和Microsoft Power BI。
高级分析专业人员：高级分析专业人员通常会执行模拟、预测分析、规范性分析和其他形式的高级分析。他/她与数据科学家不同，因为他/她不会处理特别大的数据集或非结构化数据。
数据科学家做什么？
数据科学家利用他们的统计、分析和编程技能来收集、分析和解释大量数据集。数据科学家具备一系列技术能力，通常包括统计、编码语言、数据库、机器学习和其他报告技术。
责任
• 数据科学家与整个组织的利益相关者合作，找出利用公司数据来推动业务解决方案的机会。
• 挖掘和分析公司数据库中的所有数据，以推动产品开发、业务战略和营销技术的优化和改进。
• 评估和分析新数据源和其他数据收集技术的有效性和准确性
• 构建自定义数据模型和算法以应用于数据集
• 增强数据收集模式，以包含与构建分析方法相关的信息
• 选择合适的功能，以及在机器学习技术的帮助下构建和优化分类器
• 在需要时使用第三方信息源扩展公司数据
• 处理、清理和验证用于分析的数据的完整性
• 执行临时分析并清楚地呈现结果。
• 开发自动异常检测模式并持续跟踪其性能
• 数据科学家的职责通常包括在组织内创建各种基于机器学习的工具或流程，例如推荐引擎或自动潜在客户评分系统。担任此角色的人员必须能够执行统计分析。
数据科学家工作多少小时？
由于数据科学家数量短缺，大约工作时间通常在每周 50-60 小时之间。
数据科学家的薪水是多少？
数据科学家的平均年薪为 130,288 美元，但这因多种因素而异。
决定薪水的一个重要因素是你的实际头衔以及相关的工作技能和责任。
与这份工作相关的最高薪酬技能是数据挖掘、数据仓库、机器学习、Java、Apache Hadoop 和 Python。