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1、专业特点：

交叉学科属性：DS专业是一个高度交叉的学科，融合了数学、统计学、计算机科学、商业等多个领域的知识和技能。学生需要具备扎实的数学和统计学基础，以便进行数据分析和模型构建；掌握计算机编程技能，能够处理和分析大量的数据；同时了解商业领域的知识，以便将数据分析结果应用于实际的商业决策中。

强调实践能力：该专业注重培养学生的实践能力，课程设置中通常包含大量的实验、项目和实习环节。学生需要通过实际操作来掌握数据分析的工具和技术，如Python、R、SQL等编程语言，以及Hadoop、Spark等大数据处理框架。此外，许多学校还会与企业合作，为学生提供实际的项目案例和实习机会，让学生在实践中积累经验。

数据驱动的思维方式：DS专业培养学生的数据驱动思维方式，使学生能够从海量的数据中提取有价值的信息，并通过数据分析和模型构建来解决实际问题。这种思维方式在当今的大数据时代非常重要，能够帮助学生在各个领域中快速适应和应对数据驱动的挑战。

2、课程设置：

基础课程：一般包括数学（如线性代数、概率论、数理统计等）、计算机科学（如编程语言、算法与数据结构、数据库管理等）、统计学（如统计学基础、回归分析、实验设计等）等方面的课程，为学生打下坚实的理论基础。

核心课程：涵盖数据挖掘、机器学习、深度学习、大数据处理、数据可视化等内容，这些课程是DS专业的核心，帮助学生掌握数据分析的关键技术和方法。

选修课程：学生可以根据自己的兴趣和职业规划选择相关的选修课程，如金融数据分析、医疗数据分析、社交媒体数据分析、人工智能等，进一步拓展自己的专业领域。

3、就业前景：

随着大数据时代的到来，数据科学专业的就业前景非常广阔。各行各业都需要数据科学专业的人才来处理和分析大量的数据，以支持企业的决策和业务发展。例如，在金融、保险、医疗、电商、互联网等行业，数据科学家可以帮助企业进行风险评估、精准营销、用户行为分析等工作。

由于数据科学专业的人才稀缺，其薪资待遇相对较高。根据美国劳工统计局的数据，数据科学家的平均年薪在10万美元以上，在一些高科技公司和金融机构，数据科学家的薪资甚至可以达到20万美元以上。

数据科学专业的毕业生可以在企业中担任数据分析师、数据科学家、数据工程师、机器学习工程师等职位，随着经验的积累和技能的提升，还可以晋升为数据部门的经理、总监等高级管理职位，或者成为数据领域的专家和顾问。

4、申请要求：

学术背景：通常要求申请者具有相关的学术背景，如数学、统计学、计算机科学、工程等专业。对于本科专业不是相关领域的申请者，可能需要在本科期间修过一些相关的课程，或者通过其他方式证明自己具备相关的知识和技能。

成绩要求：申请美国的DS专业硕士项目，一般要求本科的GPA在3.0以上（4.0分制），排名前30的学校通常要求GPA在3.5以上。此外，托福成绩一般要求在90分以上，部分学校要求100分以上；GRE成绩建议在315-320以上（部分学校不强制要求GRE）。

实践经验：具有相关的实践经验或项目经验对申请非常有帮助，如参加过数据分析竞赛、实习、科研项目等。这些经历可以展示申请者的实践能力和对数据科学的兴趣。

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