斯坦福学姐全方位解析Data Science微讲座文字福利
我现在是Stanford Data Science在读Master，原世毕盟学员，本科背景是Industrial Engineering，因为还没有毕业，尚未进入业界工作，经验有限，请大家多多包涵~
首先跟大家介绍一下Data Science这个领域。
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可以先看几个例子。
如果你觉得这些问题很有意思，值得思考和讨论，那么我们就是同志了！抱歉我可能会有一些中英夹杂，希望大家不要介意。
简单来说，Data Science = Math (Especially Statistics) + Computer Science Boundaries among subjects are getting unclear.
所以它也不是简单的相加，而是要满足下面一些条件：数学作为理论基础，CS作为方法/途径，目标是解决实际问题（作总结，做分析，做预测，做决策，…） 如果你的问题能在纸上列算式解决，或者没有任何数学基础，或者跟实际问题没有丝毫关联，那么可能距离人们普遍说的Data Science就有一定距离了。
它包含的数学知识有Calculus, Linear Algebra, Discrete Math, Optimization, Mathematical Modeling, Stochastic Process, Simulation, …
统计学知识有Probability, Statistical Modeling, Time Series, Statistical Learning, … CS方面的Basic Programming, Data Structure and Algorithms, Machine Learning, Artificial Intelligence, Network Analysis, Data Visualization, Data Mining, Database, …
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统计学里的Statistical Learning跟CS里的Machine Learning其实是一回事，也就是说现在学科界限变得越来越模糊了，也就有了今天的Data Science。
下面给大家讲讲我为什么选择Data Science (因为我也并不知道别人是怎么想的) 这跟我的本科背景有关，不知道大家是否了解Industrial Engineering，我们会接触很多不同领域的问题，制造，物流，医疗，规划等等，然后会用许多不同的方法去解释这些问题，有定量的，也有定性的。
其中我最喜欢的是使用数学方法和CS技能去解决问题的经历。
现在学了更多的DS，我觉得这个行业有一定程度的Uncertainty或者说是Exploration-Based，我们呢并不完全知道最后会得到什么样的结果，更多的是一个实验性的过程，工作也显得有意思一些。我自己的动机其实就是这么简单，对科学技术的发展持乐观态度，所以选择了这个行业
下面给大家讲讲什么样的人适合做Data Science。
看到这个群里有这么多人，也有很多人说这是21世纪最性感的工作，我觉得很惶恐...
首先第一点You like math and programming.(At least you don’t hate them.)这个我相信大家应该大部分都满足，否则你就要想一想你是不是仅仅在追赶潮流。
第二点是You are excited about solving real-world problems using math and programming.这个也比较抽象，大家意会就行。或者换句话说You are curious about how people solve the problems I talked about in the “Examples” section. 我理解的Data Science大概就是这样。 当然了现在网络上有很多资源，很多的公开课啊，博客啊，都可以更多的去了解。 下面简单介绍一些美国Data Science的硕士项目。
其中我自己觉得好的有这么一些，Stanford ICME, CMU MCDS, NYU Data Science, Northwestern Analytics, Georgia Tech Analytics。当然这些都是比较靠前的学校，综排稍微靠后一点的学校也有很多不错的项目。
因为我只对自己的项目比较熟悉，就给大家介绍一下我的项目Stanford ICME(Institute of Computational and Mathematical Engineering) 官网是这个http://icme.stanford.edu/
在Data Science这个词语出现之前，这个系就存在了，就是做计算数学的，后来慢慢开设了一些不同的track，我们是一个只有研究生的独立学院，我这一届是34个Master
Four Tracks: General, Data Science, Imaging Science, Computational Geoscience, Computational Finance, (Computational Biology in the future.)
由于这个系原来是搞数学的，所以相应对数学比较看重一点，所以General Track一般会更喜欢数学背景，其他的track可能对这方面要求宽松一点。
比如我们data science track四个中国人除了我之外一个经济背景，还有两个海本是math + CS double major
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Data Science track还有一个特别的地方就是由ICME和Statistics合办，两个系分别招生，课程要求相同，所拿学位不同。
美国高校的DS master项目课程设置区别也比较大，具体的大家可以到每个项目的官网上去看，有的偏重统计，有的偏重CS。
我们项目是12学分数学 + 12学分统计 + 15学分CS + 6学分Data Lab
有的非常CS-oriented的项目比如IUB的这个：
http://bulletins.iu.edu/iub/soic/2015-2016/graduate/degree-programs/master-of-data-science/index.shtml 具体申请这些项目有什么硬性要求，大部分学校都要求你是理工科背景，然后有基本的数学知识：微积分，线性代数，概率论与统计学基础 (If you feel uncomfortable when taking these courses, please think more about your choice.)基本的Programming Skills (任何一种编程语言)。
当然一般明文写出来的要求都是很多人都能满足的要求，所以事实上任何数学/CS相关课程都是加分项。
以上就是有关这个Data Science master的相关信息
下面是关于就业
因为我自己打算在美国找工作，所以对国内的就业市场不太了解，所以现在也只说美国的。
A lot of IT companies in Bay Area are hiring data scientists. (Facebook, LinkedIn, Uber, Walmart Lab, Amazon, …)
Quant Analysts in NYC. (I’m not interested in this area.)
If you find yourself especially interested in programing itself, it’s also very likely to find a job as Software Engineer.
Other Non-IT companies are also hiring Data Scientist/Data Analyst/Business Analyst.
大概就是这些。
那么要成为一个Data Scientist需要具备哪些能力呢，你可以到LinkedIn上去搜job，然后看一下各大公司的Jod Description。
基本上大致就会有个了解，我随便找了一个，大概是这样
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