美国大数据学什么专业？
在美国，数据科学（Data Science）这个术语尚未成为正式的职业名称。尽管许多大学开设有关课程，但它们采用的名字各不相同(统计，精算，计算机科学，信息等等)。每个学校都根据自己的定义来确定学位的名称和所需的学分。在没有详细研究计划的情况下谈论数据科学的职业是困难的。 然而，一般而言，完成数据科学硕士所需的学习任务可以归类为以下几个领域： 计算方法：此部分的作业涉及使用特定的软件和编程语言来处理大量数据的任务。这些计算可能包括数据分析，统计分析，机器学习，人工智能，网络分析和可视化。
核心课程：所有学习数据科学的学生都必须掌握的核心概念和原理。这些通常包括： 定量方法：了解定量方法的基本知识对于进行准确的研究和分析至关重要。 编程能力：如今的大部分工作都需要掌握一种或多种编程语言。
除了Python， R和SQL等常见语言之外，还需要熟悉至少一种用来进行大数据分析的编程语言。
统计知识和技能：数据科学家必须拥有丰富的统计知识和技能，以有效地进行分析并确保结论的准确性。
数据分析技能：有效进行分析的关键在于熟悉常用的数据分析技术。
工具和平台：数据科学家还应当熟悉主要的数据分析和可视化工具及平台。
不同的项目可能有不同的要求。例如，对于想申请机器学习方向的同学，可能需要对机器学习的理论基础、算法、应用领域等有较深的理解；而对于想要申请数据挖掘方向的同学，可能需要有比较扎实的数学基础。