数据科学专业背景分析

时下， 数据科学(Data Science)无疑是出国留学申请最为火热的专业之一，很多留学生想知道申请数据科学专业需要什么背景？下面为大家带来数据科学专业背景分析。

数据科学专业背景要求

学术背景方面：

首先，本科是计算机科学的同学，是最符合申请条件的，因为大多数数据工作都是通过编程和数据库的相关手段进行的，同时学过统计、微积分、高级语言。例如：哈佛大学MSDS的本科背景要求是：希望有微积分、线性代数，熟悉概率和统计干涉、能使用至少1种编程语言，例如Python或R，了解计算机科学概念。

其次，本科是统计、数学或应用数学，且有一定编程基础的同学也可以。

最后，商科背景出身，但量化背景较强的商科专业，比如金工。

总体来说：如果有较强的编程背景，又有比较好的数理基础，那你就很有竞争力；而纯商科背景的同学，如果没有强的量化背景，或者不懂编程，那建议还是数据科学和商业分析混合申请，因为商业分析更偏商科，开在商学院，对商科背景接纳程度大很多。转专业申请者，建议修过相关数学课程，如线性代数，概率论，数理统计，微积分等；计算机方面建议修过CS相关课程，如编程语言Python、R、Java、C++等。

软性背景方面：

首先，提高科研能力，本科期间找量化相关科研，如果实在没有，可以把相关的课程大作业拿来用。再退而求其次，也可以是计算机软件、数据库相关。如果没有科研经历，那将是极大地硬伤。

其次，参加相关竞赛，比如Kaggle，阿里的天池、SODA、WID、数据嗨客等。

最后，找1-2段实习，最优选择是数据公司的数据岗，然而现实是这样的岗位由于太过重要，基本不会招实习生。所以建议找一些统计量化相关的或者计算机相关的实习。