Data Science作为一个宽口径的新兴职业方向，充满了工作机会，同时，无论你是学什么专业出身的，都有新专业、新领域的知识要学。比如工作期间，学统计的去研究一下优化、计量经济，学计算机的深入加强统计知识，都可能有机会。 看到市场对数据人才的追求日益激烈，很多大学开始专门开设数据分析类专业。近几年来，美国很多学校也开设了analytics的专门硕士项目，比如Northwestern、NCSU，但是开设这类专业的学校，一般综合排名很低，除了西北大学，以前很少有学校问津analytics；随着过去两年data science和big data的兴起，UIUC、UT Austin、NYU等都相继开设了analytics、Data Science类的硕士项目，包括弗吉尼亚大学、哥伦比亚大学、俄亥俄州立大学等开设或宣布计划开设数据科学方面的硕士研究生培养项目。例如，南加州大学马歇尔商学院就专门开设了商业数据分析的硕士项目。该项目介绍的第一句话就是：商业数据分析是现在全美增长最迅速的领域。微信搜索留学喵关注我们哦~

数据科学专业需要具备的能力（1）、计算机科学能力

一般来说，数据科学专业大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。

（2）、数学、统计、数据挖掘的能力

除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技能。其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，小科建议从python入手。

（3）、数据可视化

信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，开发Web原型，使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。

（4）、跨界为王

麦肯锡认为未来需要