一、数据科学专业的前景
在最近几年，我们发现，无论是国内还是国外，特别是美国，数据科学与商业分析的相关岗位如雨后春笋般崭露头角。据Glassdoor数据显示，过去四年，数据科学家一直被评为美国最热门的职位之一。美国劳工统计局的一份报告预测，到2026年，数据科学领域的就业人数将呈现出27.9%的增长。
Inside BIGDATA的执行编辑Daniel Gutierrez也表明：“市场上对于懂得数据分析的人才存在巨大的缺口。”对于那些热爱计算机、数学及通过数据分析找寻答案的人来说，投身于数据科学或数据分析的学习无疑是一个明智的选择。
二、数据科学的应用场景
东北大学的数据科学教授Martin Schedlbauer博士向我们揭示了数据分析的内幕。他表示，数据分析是由那些擅长收集、整理、存储、管理和分析数据的专家进行的，这为组织做出数据支持的决策提供了有力的帮助。不难发现，在我们日常的生活中，与科技的每一次互动都在生成数据：无论是在Amazon上购物的信息，还是在Facebook和Netflix上的活动数据，甚至是手机的面部识别功能，都成为了数据收集的一部分。
以Amazon为例，通过收集和分析您的购物、支付和搜索记录，Amazon能够优化其为您显示的主页，更精准地满足您的需求和兴趣。这种数据的应用不仅让公司受益，消费者也能从中获得好处。McKinsey Global Institute的研究发现，大数据可以提高零售商的利润率高达60%，同时也使消费者能以更低的价格购得商品或服务。
三、数据科学专业的课程设置
数据科学专业倾向于理工科，主要围绕计算机和统计课程展开，绝大多数学校将其归入STEM专业，拥有较长的OPT期限。典型的课程包括程序设计、机器学习、数据可视化和报告、风险分析、统计分析、软件工程、数据挖掘等等。
对于商业领域感兴趣的学生，他们还可以选择申请商学院下的商业分析项目。这个项目在数理内容上相对比数据科学简单一些，加上一些商业课程，能更好地帮助学生理解雇主的业务，从而为公司做出更有针对性的分析。
总的来说，无论是从前景、应用场景，还是课程设置的角度看，数据科学都展现出了其不可或缺的重要性和巨大的潜力。对于那些对此领域有兴趣的学生，美国无疑提供了丰富的学习和发展机会。不过，入行之前必须要清楚，该领域不仅需要扎实的数学和计算机基础，还需要不断学习和适应快速发展的数据技术。
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