專業介紹
隨著科技的發展數據科學與大數據技術是學什么，每晚每時每刻都有大量數據被形成和儲存出來。怎么能夠把這種數據弄成有用的信息價值被人類所借助，還會通過一系列的搜集、統計、整理、分析、挖掘等方式和技術來實現整個過程。數據科學是一門交叉的學科，涉及到好多的領域包括統計學、數學、計算機、人工智能、機器學習、數據庫、模式辨識、可視化技術等多學科的知識。大數據時代的到來，為各個科學領域帶來了新的變革。
主要課程
完整的物理背景：微積分、線性代數、概率論、統計學、數學建模
計算機背景知識：計算機概論、SQL、、
除此以外，還希望候選者具備一定解決問題和與人溝通的能力
就業前景
日本數據科學碩士的就業前景可以說是極好的，《哈佛商業評論》的一篇文章里將數據科學叫做“21世紀最熱門的職業”。據New公司對《財富》美國500強公司的調查顯示，85%的500強企業要么早已推出了大數據項目，要么正準備推出。未來幾年她們花在數據剖析上的投資將平均下降40%。現今日本市場中有好多Data相關的職位，雇主樂意接受沒有工作經驗的應屆生，而且提供綠卡。
數據科學專業人才有著巨大的市場需求和人才缺口。據埃森哲全球研究院的報告“Bigata:Thenextfor,,an”說，“到2019年，才能借助大數據來剖析業務和經營管理的人缺口巨大，僅英國就一地就缺乏約14萬到19萬具有深度數據剖析能力的人才，150萬能借助大數據剖析進行決策的管理人員。并且這類人才的匱乏才剛才開始，基礎設施建設的有效性、激烈競爭催生的持續創新、公共安全領域對大數據借助的渴望等等都將加強大數據剖析人才缺口。”
就業方向
機器學習工程師
代表了技術濃度較高的方向，工作內容主要是開發機器學習系統和用這種系統解決實際問題。通常須要shipcoe，做下來的是數據產品。
數據科學家Data
好多人說，想做數據科學家，想做機器學習，而這類職位就是你們想像中的那個。這種職位工作內容以中級建模為主，會針對復雜的問題來設計技術方案，例如Uber叫車的ETA、各種定價系統、和金融行業的Frau、物流管理，FB/的社交網路或則ebay//Uber這樣供需雙方市場規模的實驗。
數據剖析員Data
工作內容也稱(or)，從數據中提取，恐怕投資回報比，為產品方向提建議，所用工具通常較基礎，例如寫SQLquery取數據、用R/做簡單的剖析、用/Excel畫圖比較常見，能自己開發算是上面技術強的;工作須要形成各類方式的報告;在統計層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。
對大數據處理需求最旺盛的行業包括：藥業業、計算機軟件、互聯網、科研、IT技術服務、生物技術。事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域十分廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，四處須要大數據項目來做創新驅動。數據剖析或數據處理的崗位酬勞也十分優厚，在硅谷，入門級的數據科學家的收入早已是6位數了(美金)。
工資狀況
按照2019俄羅斯職業薪資排名榜單，其中數據科學家憑著95000美元起薪中位數成為日本薪資最高職業數據科學與大數據技術是學什么，軟件工程師即隨其后，其薪資中位數也達到了90000港元。投行剖析師和產品設計薪資中位數都為85000盧布，并列第4位。
開辦高校
耶魯學院
M.S.inData
阿根廷學院
M.S.inData
布朗學院Brown
M.S.inData
倫敦學院NewYork
M.S.inData
