相信很多学生对于数据科学类专业是比较热衷的，也是无数留学生喜欢申请的，很多学生比较想要知道申请DS/AI/CS等数据科学类专业如何提升背景最有效？今天出国留学小编就给大家介绍出国留学申请DS/AI/CS等数据科学类专业如何在背景上提升最有效？如果对这个话题感兴趣的话，欢迎点击留学群。
出国留学：申请DS/AI/CS等数据科学类专业！如何在背景上提升最有效？
如何在背景上提升最有效？
每年很多人扎堆申请的数据科学类专业，需要如何掌握申请竞争优势，我们可以从港新部分数据科学相关专业的录取要求，来一探究竟。
首先，从各项目对本科专业背景的要求来看，绝大部分都要求申请人是理工类专业或是较为强调定量编程的学科。面对这种申请基本要求，如果本科专业的定量成分不够高，建议提早通过选课或者网课的方式进行补充。
当然，满足基础要求并不能让我们脱颖而出，想要获得竞争力和匹配度，我们还需要通过深挖专业的课程设置，来找到目标专业的侧重点和偏好，然后对应进行背景提升。
我们以新加坡国立大学的数据科学与机器学习专业为例，其课程设置完全是围绕数据科学流程的，从发现（“数据库系统”课程涉及），到数据预处理，再到模型规划与搭建（“数据挖掘”课程涉及）。其中，数据预处理和建模所需的工具，都离不开在“分析工具”课程中所学习的软件。另一方面，在数据科学的学习中，也离不开“概率统计”和“时间序列”这两门，因为大量算法都是以数理统计为理论基础，实际业内的工程应用涉及的数据和模型也都并非静态。
因此，在进行背景提升时，我们可以有针对性地先去掌握基础理论基础，熟练关键工具，实践部分的分析流程，在各类场景下选择合适的算法进行应用、优化与评价，这对申请是大有裨益的，可以大大提升自己与专业的匹配度。
数据科学专业留学申请及就业解析
大数据专业是横跨数学、计算机、金融还有商科等专业的交叉学科，目前美国等国家开设的大数据专业方向主要是三个方向：商业分析方向、数据科学方向、机器学习方向。
商业分析从它的名字就可以看出来，这个专业会包含一些商科类型的课程，比如说管理课，经济学课等等。数据科学主要针对的就是统计、数据科学这些方向的。机器学习就是我们人学习到东西之后，需要让机器学习，并帮我们去处理大量的数据等等。
这三个专业的必修课内容都是相似的，都会学到data science、统计学、还有一些教数据可视化处理的课程。其他的选修课就大同小异，就算是相同的专业，在不同的院校开设的选修课也是会有区别的，大家可以根据自己的喜好或者职业发展方向去进行选修课的选择。
数据科学专业是研究数据的产生、获取、存储、传输、处理、可视化、利用及其互相关系的学科，它生动体现出了整个基础学科在大数据时代科技进步中的先导作用。首先数据的产生和获取，比如说想研究一下近期某个商品的购买人数以及购买群体的年龄范围，那首先就会从其他统计平台获得想要分析的数据，把它存储下来，以便之后进行数据处理。现在拿过来的数据是不能直接用的，它会包含一些空白数据或者是错误数据。处理好数据之后，就可以用Python或者是R这些编程语言去进行数据可视化，用更加易懂的方式来展现研究结果，让不懂编程语言的人也能看懂。
实现以上的步骤，需要我们具备三个基本技能：数学统计能力、计算机能力，还有在特定业务领域的知识能力。
在数据科学专业里面需要学到的语言，首先就是SQL语言，SQL语言是不同于R和Python的独立语言，它是用来存储和查询数据的。其次就是Python，R， machine learning，deep learning等等。再就是model，就是去进行建模，去理解不同的统计模型，有什么应用的范围，有什么限制和特长。最后就是storytelling和communication，Storytelling是Data Science中的一个选修科目，它需要你具备讲故事的能力，你不仅需要把数据分析出来，还需要让别人听懂你分析了什么样的数据，得到了什么样的结果。数据科学家会跟很多不同公司的不同部门打交道，所以就需要我们具备这样的技能。
近几年来数据科学专业的申请非常火爆，数据科学家连续四年被评为美国第一工作，此外，美国劳工统计局的报告显示，到2026年，对数据科学技能的需求将使该领域的就业人数增长27.9%，不仅需求巨大，而且合格的数据科学家也明显短缺。
数据科学家、机器学习工程师、数据架构师、数据工程师等等这些工作人员的平均年薪都在10-14万刀不等，这个薪资水平看着不是很直观。
专业申请
数据科学专业是近几年才刚刚新兴的专业，本科阶段少有开设，所以它招生的专业范围是非常广，比如计算机、统计学、数学甚至经济学、工商管理、会计学、市场营销等等，也都是可以去申请数据科学专业的。但是申请数据科学专业也有一定的前提，就是如果你本科阶段的专业课程跟数据统计专业的学科要求有差异，那你在本科阶段的选课需要涉及计算机编程的课程，比如JAVA、Python，还有统计学，数学等等，不要求你掌握的多么深，但是需要你略做了解。
在审核完你的申请材料之后，各种硬件条件都过关的话，有的学校是会有研究生面试的，可能会问到编程知识，如果你答不上来，那大概率是不会被录取的。
关于推荐信，最好是有数学、统计学、计算机科学这一类的教授为你写推荐信。
再就是实习经历和科研背景，就算你不是学数学、统计、计算机专业的学生，那你也需要有数据科学相关的实习，为自己的软性背景加分，这时候就要看你的自学能力了，你可以自己磕下去学相关的知识，掌握相关的技能，投递简历，可能就会有相关的岗位要你。
总的来说，虽然数据科学专业招收的学生本科专业范围很广，但是它还是需要你有相关的背景。
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