数据科学包含什么专业？
这个问题很有意思，我刚好最近也给学生写过类似的咨询方案（虽然没被采纳），就借这个机会简单讲讲。 一般来讲我们建议学生先定专业后定院校，因为专业是人才培养的方案，更有普适性；而学校则是因人而异，有特别优秀和特别短板的同学，需要选择最匹配的学校。当然这个逻辑下，最优解一定是存在且唯一的，只是有时候我们很难判断哪个专业更适合学生而已～ 所以首先还是需要确定同学到底想要什么——是就业还是升学，具体想申什么岗位/项目，然后我们再来选专业。
对于本科同学来讲，目前主流的申请路径是先申请硕士然后再申请博士，因此专业的选择对于未来读博影响不大，只需要考虑读研的收获就好啦~ 大数据相关专业大致可以分为两类，一类是以应用为主，如数据分析、数据挖掘、人工智能等，这一类通常要求申请者有一定计算机背景或者数学功底；另一类则是以科研为主，如统计、算法、优化等，对计算机的背景要求就没那么高啦！
至于申请到这些项目的难度，一方面取决于你选择的地区和学校，另一方面则和你选择的program有关（很多项目内部也会分list）。比如你在top50里选择10个学校，总录取人数大概400个名额，那么分配到每一个项目大概是40个名额，如果你申请的项目只有20个学位，那录取率自然要比其它项目高不少。
以今年msf的录取情况为例，我们的学生拿到offer的院校包括哥大、杜克、南加大、纽黑文、圣母大学等等，整体录取率不到7%，这个项目对学生的申请背景的要求还是挺高的，建议有申请意向的同学尽早规划！
数据科学与大数据技术专业介绍：
1、专业培养目标：本专业培养的学生应具备从事数据科学所必需的数学、统计学和计算机科学等学科的理论素养，能够针对实际行业中遇到的各类数据问题设计有效的解决方案、实现方法和算法，能针对具体应用背景完成分析、建模、优化、预测、决策支持和可视化等全过程的功能。毕业生具备大数据应用软件平台设计与开发的初步能力、跨学科的实践能力和创新意识，能在相关领域从事数据科学与大数据技术的研究、开发、应用及管理等工作。
2、专业培养要求：本专业学生主要学习算法、软件和硬件的理论基础和应用背景，接受运用所学知识和技能通过实验和计算分析来解决问题的基本训练，并具备大数据分析研究的初步能力。
毕业后应获得以下几方面的知识和能力：具有较为扎实的自然科学基础，具有一定的信息科学与技术及管理科学与工程基本理论和基本知识，系统掌握计算机软件及硬件、算法语言、大数据分析及挖掘等理论与技术，并能综合运用解决相关实际问题；掌握大数据分析研究的基本方法，具有大数据分析及其研究的初步能力，具有一定的调查研究与决策能力、组织与管理能力、口头和文字表达能力；了解大数据分析研究的理论前沿、应用前景、发展动态及行业和管理需求；熟悉并能够遵守大数据处理过程中有关的规章制度、法律法规；掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有一定的实验设计，创造实验条件，归纳、整理、分析实验结果的能力。
