芝加哥大学将MS in Analytics 更名为 Applied Data Science

近日，芝加哥大学通过邮件通知已录取 MS in Analytics专业的学生，该项目将于 6 月 12 日更名为 Applied Data Science。

据悉，尽管项目名称发生了变化，但课程内容和教学重点可能仍然相似，并继续涉及数据科学、数据分析和机器学习等领域。对于已被录取的学生来说，该项目的更改可能不会对他们的学习和职业发展产生太大影响。

01、关于改名前的

MS in Analytics项目

该项目是开设于2014年，设立在格莱姆继续教育学院下，属于STEM项目。该项目时长为一年或者一年半，是为那些想要成为数据科学家推动技术、营销、金融和咨询领域创新的人而设计的。而实际上学校是更倾向于招收具有一定技术背景、至少2年的工作经验的职场人士。

按照录取的情况来看，录取者有25%是国际学生。录取背景各异，38%是商科或者经济背景，37%是工程或者科学背景，7%来自数学/统计背景。

项目申请要求

该项目的申请要求会针对申请者的不同有所区别。如果你是应届毕业生，则申请要求会相对较高一点：

• 较高的学术背景和高GPA，一般要求3.8+
• 要求托福至少104（每小项都不能低于26），或者雅思至少7分（每小项不低于7）
• 不强制要求GRE/ GMAT，但该成绩是你展示竞争力很重要的一项
• 对数统背景的要求比较高，例如学过微积分Ⅰ和微积分Ⅱ以及一些编程方面的基础课程，

如果你是职场人士：

• 有一定的技术背景，比如从事信息技术、计算机科学、数学和统计学等领域，或商业、经济、医学和化学等社会或生物科学背景
• 两年及以上的相关工作经历
• 02、芝加哥大学为何采取更名

首先一个原因是，尽管MS in Analytics设立在格莱姆继续教育学院下，但实则目前是由物理科学系的数据科学研究所进行授课，且课程设置更加偏向于数据科学，因此不如就直接更名为Applied Data Science。

其二，改名是为了适应数据科学领域近年来的就业市场趋势和实践性需求。随着数据科学的兴起，Data Science已经成为了热门专业，若更名为Applied Data Science，则强调了该专业的实践性质，表明该专业注重将数据科学理论应用于实际问题解决中。因此，学校可能认为更名将有助于吸引更多的学生和雇主。

同时我们也猜测到，该项目在新一年的申请季中面对更多的竞争者，申请难度也即将上升一个难度。

03、Data Science为何如此火爆？

Data Science 如今如此火爆的原因是多方面的。随着互联网和移动设备的普及，我们产生的数据量呈爆炸式增长，这些数据包括文本、图像、音频、视频等多种形式。这些数据的潜在价值非常高，因此各个公司都在寻找Data Scientist来帮助他们理解和利用这些数据。

另外，Data Science对于许多行业的重要性也在不断提高。例如，在金融、保险、医疗、制造等领域中，数据分析已成为关键的竞争力和创新驱动力。Data Scientist 可以帮助这些公司优化业务流程、提高产品质量、减少成本、提高客户满意度等。

如果以后想从事相关的Data Science工作或学习 Data Science专业，需要具备以下一些技能：

01、数据处理和分析技能

熟练掌握 Python、R 等编程语言，能够使用各种数据处理和分析工具，例如Pandas、NumPy、Scikit-learn、SQL等。

02、统计学和数学知识

了解概率论、统计学、线性代数、微积分等数学知识，能够运用这些知识解决实际问题，提升数统背景。

03、机器学习算法和深度学习技能

了解各种机器学习算法，例如监督学习、无监督学习、强化学习等，并能够使用相关工具库，例如 TensorFlow、PyTorch 等。

04、可视化和报告展示能力

能够使用可视化工具，例如 Matplotlib、Seaborn 等，将数据分析结果展示出来，并能够撰写报告，向非专业人士解释数据分析结果。

05、商业理解和沟通能力

了解业务流程和行业背景，能够与非技术人员进行沟通，理解他们的需求和问题，并能够提出解决方案。

06、创新思维和解决问题的能力

观察问题，收集信息，并分析数据，能够提出创新性的想法，不要固守一种思维方式或方法，尝试不同的角度和方法来解决问题，针对实际问题找到最佳解决方案。

总之，Data Science是一个涉及多个学科和领域的综合性工作，其结合了计算推理与推导，以某些现实生活中的数据为基础得到结论，因此这就要求从事该方向的数据科学家们需要具备较高、且多钟的专业技能