Part 1: 目前申请极为热门的数据科学(Data Sciences/Analytics)到底是什么?
随着互联网时代的到来，人类社会对于数据及大数据的需求逐渐的增加。每时每刻都有大量的数据被产生和存储。比如类似微博，微信等社交软件，随时在记录着你的地理位置，点击了什么链接，关注了什么信息等等各种鸡毛蒜皮的数据。不怕数据太多，就怕没有来得及记录。数据量的增大和数据的多样化也促进了国外很多公司进行数据分析来支持商业决策。所以数据科学专业的毕业生也越来越抢手，他们通过对于数据的分析来预测或者来判断之后产品，股票，或公司的走向。
Part 2: 数据科学在现实生活中的应用
1. Predictive Analytics–分析数据来预测未来可能发生的事情
京东购物网站是玩数据的专家，当你每点开一个产品，通过你停留在这个页面的时间以及你点开这个产品页面的次数等因素可以算出你购买这个产品的几率是多少，之后提前把这个货调到你所在的城市库存起来。物流效率，成本等都得到了提高。
2. Descriptive Analytics-分析数据找出过去事件的特征和正在发生事件的趋势
如果你直接购买了这个产品，京东会通过你平时的购买习惯计算出你之后是否还会继续购买这个产品的几率，那么在付账的时候直接给你一张优惠卷，例如买4赠1，让你之后如果购买这个产品也会来到京东使用优惠卷。从而让你对于购物网站产生一种心理上的习惯，那么之后去其他地方购买东西的几率也就下降了。
3.Prescriptive Analytics–分析数据找出最佳措施，取得最优化结果
还有一个例子相信大家应该会很熟悉，当我们在网站上面购物的时候，选定了一个产品，那么网站会自动根据这个产品来把其他相关需要的产品同时推荐给你，省了你选产品的麻烦。
Part 3: 想要成为数据科学家/商业决策分析师需要申请什么专业?
计算机科学，信息科学，统计和市场营销等专业都可以以数据科学方向为自己的职业目标。但是根据金东方留学的经验来看，并不仅仅学习单一的硕士专业就能成为专业的数据科学家或者是商业决策分析师。比如如果是学统计学专业的同学，在找工作的时候对于一些要求很强的Java编程能力的工作就不是很适合。如果是学计算机的同学看到某个职位里写了很多统计模型那么可以考虑直接忽略。但是绝大部分公司在招聘的时候基本上要求就是只要能玩得了统计，看得懂数学，搞得了建模都欢迎。
近年来美国很多学校也开设了analytics的专门硕士项目，比如西北大学，NCSU，UIUC, UT-Austin, NYU等。这类硕士项目最大的优势在于课程设置，software system, machine learning, database, optimization, decision science, statistics, business intelligence等所有涉及到的领域都会学习。因此analytics硕士毕业生知识结构更加的合理全面。
