数据科学硕士学些什么意思？
数据科学是一个交叉学科，它涉及到计算机，统计，数学，经济学等等很多领域 所以这个专业所学习的课程也是综合了这些领域的知识。 一般来说这个data science master有两个分支，一个是在商业分析方向，另一个是数据分析方向。两个分支的学习课程大同小异，主要学习的内容有数据挖掘，大数据，人工智能，机器学习，优化理论，软工，数据库等等。
在本科阶段大多数同学所学的专业都是偏文，如国际经济与贸易，金融学，会计学等，对于工科专业像计算机科学与技术，电子科学与技术，电气工程与自动化等所学的专业知识也比较偏向应用方面，因此如果同学们想要申请到好的学校所具备的条件就是要有一定数理基础，对编程语言掌握熟练，最好再有自己热爱的领域（科研的偏好），这样在申请的时候就能更有针对性地选择匹配的专业。 在研究生阶段的学业就是要深入学习数据挖掘，大数据等一系列跟data相关的知识和技术，学会如何用统计的方法去解决大数据问题，用机器学习方法去进行数据建模，怎么搭建大数据的分析框架等等。
除了学习理论知识外，还会有一些实际的项目练手让你学以致用。在这个不断的学习和项目中积累自己的项目经验，为以后踏入社会打下坚实的基础。 我现在的导师就特别强调统计学和计算机的基础，他说如果同学们这两个板块的基础不牢固，那么以后学习起来就会很吃力，甚至会导致在学习过程中出现偏差。所以在读研期间我也一直在加强自己的数理和编程能力。
虽然很多人说做科研就要做自己感兴趣的研究方向，但在我看来只要是跟data有关的领域都是很有趣很有研究价值的，所以也没有特别痴迷于某一块领域。 现在大数据时代已经来临，各行各业都需要这方面的人才，因此data science这个专业在就业上也拥有广阔的前景，无论做科研还是从事于其他行业，我相信只要踏踏实实地完成每一个学习任务，学好专业知识，那在将来就一定能够在自己的领域做到精通！