美国十大热门数据科学Data Science全面解析
国内外常用数据库介绍-meiguo
国内外常用数据库介绍-meiguoPubMedPubMed是互联网上最著名的免费Medline数据库，由美国国立医学图书馆的生物信息技术中心（National Center for Biotechnology Information，NCBI)提供，网址为：。
该系统于1997年开始使用，与以往的Medline光盘数据库相比，收录范围广、更新速度快、界面友好。
PubMed的数据主要有4个部分: Medline：与我们通常使用的Medline数据库收录的范围、年代、内容相同，但数据更新速度较快。
OLDMEDLINE:收录了1950－1965年间的美国医学索引（IM）中的题录。
In Process Citations：临时性的数据库，收录准备进行标引的题录和文摘信息，每天都在接受新的数据，进行文献的标引和加工，每周把加工好的数据加入到Medline中，同时从In Process Citations 库中删除。
InProcess Citations中的记录标有[PubMed- in process]的标记。
Record supplied by publisher：出版商将期刊文献信息电子版提供给PubMed后，每条记录都标有[PubMed- as supplied by publisher]的标记，这些记录每天都在不停地向In Process Citations 库中传送，加入到InProcess Citations后，原有的标记将改为[PubMed- in process]的标记。
由于被Medline收录的有些期刊所涉及学科范围较广，有些文献已超出了Medline的收录范围（如地壳运动、火山爆发等），从而不能进入Medline，但仍然存在于PubMed 中，其标记为[PubMed]。
10、MEDLINEMEDLINE是美国国立医学图书馆(The National Library of Medicine，NLM)开发的当今世界上最具权威性的文摘类医学文献数据库之一。
计算机科学：十大领域的介绍与解析
计算机科学：十大领域的介绍与解析计算机科学是研究计算机系统及其使用的科学领域，涵盖了众多的子领域。
在这篇文章中，我们将介绍并解析计算机科学的十大主要领域。
1. 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）：人工智能是计算机科学的一个分支，通过研究和开发智能软件和机器来模仿和模拟人类智能。
人工智能领域涉及到机器学习、自然语言处理、机器视觉和专家系统等技术，应用广泛，包括语音识别、图像识别、自动驾驶等。
2. 数据科学（Data Science）：数据科学是研究如何从大数据集中提取有用信息的学科。
数据科学家使用数据分析、机器学习和统计学等手段，探索和发现数据背后的模式和趋势，并为决策提供支持。
数据科学在商业、医疗、金融等领域有广泛应用。
3. 网络与信息安全（Network and Information Security）：网络与信息安全是确保计算机系统和数据免受未经授权访问、破坏和盗取的一系列技术和策略。
领域包括密码学、防火墙、网络入侵检测等，以确保数据的保密性、完整性和可用性。
4. 软件工程（Software Engineering）：软件工程是关于开发、维护和管理软件系统的学科。
软件工程师使用系统化的方法，包括需求分析、设计、编码和测试，以确保软件的质量、可靠性和可维护性。
5. 数据库（Database）：数据库是存储和组织大量数据的软件系统。
数据库管理系统负责管理和处理数据，提供高效的数据存储和检索机制，以满足用户的需求。
数据库领域包括关系数据库、分布式数据库和大数据处理等。
6. 计算机图形学（Computer Graphics）：计算机图形学是研究如何通过计算机生成和处理图像的学科。
它包括三维建模、渲染、动画和图像处理等技术。
计算机图形学广泛应用于电影、电子游戏、虚拟现实等领域。
7. 计算机网络（Computer Networking）：计算机网络是连接计算机和设备的物理和逻辑结构。
斯坦福学姐全方位解析Data Science微讲座文字福利(世毕盟留学)
斯坦福学姐全方位解析Data Science微讲座文字福利我现在是Stanford Data Science在读Master，原世毕盟学员，本科背景是Industrial Engineering，因为还没有毕业，尚未进入业界工作，经验有限，请大家多多包涵~首先跟大家介绍一下Data Science这个领域。
可以先看几个例子。
如果你觉得这些问题很有意思，值得思考和讨论，那么我们就是同志了！抱歉我可能会有一些中英夹杂，希望大家不要介意。
简单来说，Data Science = Math (Especially Statistics) + Computer Science Boundaries among subjects are getting unclear.所以它也不是简单的相加，而是要满足下面一些条件：数学作为理论基础，CS 作为方法/途径，目标是解决实际问题（作总结，做分析，做预测，做决策，…）如果你的问题能在纸上列算式解决，或者没有任何数学基础，或者跟实际问题没有丝毫关联，那么可能距离人们普遍说的Data Science就有一定距离了。
它包含的数学知识有Calculus, Linear Algebra, Discrete Math, Optimization, Mathematical Modeling, Stochastic Process, Simulation, …统计学知识有Probability, Statistical Modeling, Time Series, Statistical Learn ing, …CS方面的Basic Programming, Data Structure and Algorithms, Machine Learning, Artificial Intelligence, Network Analysis, Data Visualization, Data Mining, Database, …统计学里的Statistical Learning跟CS里的Machine Learning其实是一回事，也就是说现在学科界限变得越来越模糊了，也就有了今天的Data Science。
常用11大国外数据库详细介绍
常用11大国外数据库详细介绍一、美国(1)Wiley InterScience(英文文献期刊) Wiley InterScience是John Wiely & Sons公司创建的动态在线内容服务，1997年开始在网上开通。
通过InterScience，Wiley公司以许可协议形式向用户提供在线访问全文内容的服务。
WileyInterScience收录了360多种科学、工程技术、医疗领域及相关专业期刊、30多种大型专业参考书、13种实验室手册的全文和500多个题目的Wiley学术图书的全文。
其中被SCI收录的核心期刊近200种。
期刊具体学科划分为：Business,Finance & Management (商业、金融和管理)、Chemistry (化学)、Computer Science（计算机科学）、Earth Science （地球科学）、Education （教育学）、Engineering （工程学）、Law（法律）、Life and Medical Sciences （生命科学与医学）、Mathematics and Statistics（数学统计学）、Physics （物理）、Psychology （心理学）。
(2)美国IEEE (英文文献期刊)IEEE（Institute of Electrical & ElectronicsEngineers）是电子信息领域最著名的跨国性学术团体，其会员分布在世界150多个国家和地区。
据IEEE统计，IEEE会员总数2001年比2000年增加3.1%，达到人，其中学生会员为65669人，增长12.6%。
随着人们的信息越来越多地来自Internet，IEEE需要为会员提供更加完善和全面的电子信息产品和服务。
IEEE应成为IEEE会员获得信息的首选之地。
IEEE必须识别正确的信息，并提供对它们的访问方法。
实现这个目标的重要一步是通过IEEEXplore与IEEE/IEE Electronic Library(IEL)连接。
常见英文数据库介绍
常见英文数据库介绍AACM Digital Library收录了美国计算机协会（Association for Computing Machinery）的各种电子期刊、会议录、快报等文献AGRICOLA 农业参考文献数据库，涉及美国农业和生命科学等领域，提供了1970年至今的重要农业信息。
American Chemical Society美国化学学会全文期刊数据库American Mathematics Society 美国数学学会数据库，世界上最权威的数学学术团体，数据库内容涉及数学及数学在统计学、工程学、物理学、经济学、生物学、运筹学、计算机科学中的应用等American Physical Society (APS) 美国物理学会数据库，为用户提供期刊的在线阅读。
Annual Reviews为全世界的科学团体服务，提供由著名科学家撰写的评论。
Annual Reviews分生物医学、物理学和社会科学三个主题，共出版29种期刊。
ASCE The American Society of Civil Engineers美国土木工程师协会数据库ASME Technical Journal 美国机械工程师学会数据库。
美国机械工程师学会,主持着世界上最大的技术出版之一，制定各种工业和制造业行业标准。
由于工程领域各学科间交叉性不断增长，ASME出版物也相应提供了跨学科前沿科技的资讯。
BBeilstein/Gmelin crossfire以电子方式提供包含可供检索的化学结构和化学反应、相关的化学和物理性质，以及详细的药理学和生态学数据在内的最全面的信息资源。
BIOSIS Previews世界上最大的关于生命科学的文摘索引数据库。
Blackwell 英国Blackwell(英文文献期刊)()Blackwell出版公司是世界上最大的期刊出版商之一(总部设在英国伦敦的牛津)，以出版国际性期刊为主，包含很多非英美地区出版的英文期刊。
英国data science课程内容
英国data science课程内容英国的data science课程内容可能会有以下几个方面：1. 数据分析和可视化：课程将介绍数据科学的基本概念和方法，包括数据收集、数据清洗、数据建模和数据可视化。
学生将学习使用各种数据分析工具和编程语言，如Python和R，来进行数据处理和可视化。
2. 统计学和概率论：课程将深入探讨统计学和概率论的基本概念和方法，包括概率分布、假设检验、回归分析和时间序列分析。
学生将学习如何应用这些统计方法来分析和解释数据。
3. 机器学习和深度学习：课程将介绍机器学习和深度学习的基本概念和算法，如决策树、支持向量机、神经网络和深度卷积神经网络。
学生将学习如何使用这些技术来解决实际的数据科学问题，并理解它们的原理和局限性。
4. 数据库和大数据技术：课程将介绍各种数据库技术，如SQL和NoSQL，以及大数据处理技术，如Hadoop和Spark。
学生将学习如何在大规模数据集上进行查询和分析，并了解如何优化数据库和大数据处理的性能。
5. 商业分析和决策科学：课程将介绍商业分析和决策科学的理论和实践，包括决策模型、优化技术和风险分析。
学生将学习如何应用这些方法来解决实际的商业问题，并为组织提供数据驱动的决策支持。
6. 伦理和法律问题：课程将探讨数据科学中的伦理和法律问题，如数据隐私和数据安全。
学生将学习如何遵守适用的法律和道德准则，并了解在数据科学项目中应该采取的最佳实践。
总之，英国的data science课程将涵盖数据分析和可视化、统计学和概率论、机器学习和深度学习、数据库和大数据技术、商业分析和决策科学，以及伦理和法律问题等方面的内容。
这些课程旨在培养学生在数据科学领域具备扎实的理论基础和实践技能。
cfa data science证书
在文中会多次提及指定的主题文字。
我会以从简到繁的方式来探讨主题，帮助您更深入地理解。
文章会包含总结和回顾性的内容，以便您能全面、深刻和灵活地理解主题。
CFA Data Science证书是当今人才市场上备受关注的证书之一。
从理论上讲，CFA Data Science证书旨在培养学员数据科学的核心技能，包括数据分析、数据处理和数据可视化。
在实际应用上，这些技能是在金融领域取得成功所必不可少的基础。
我们来探讨CFA Data Science证书的核心技能。
数据分析是指运用各种统计和数学方法对数据进行分析，从而得出有用信息的过程。
数据处理是对原始数据进行清洗、转换和整合，以便进行分析和建模。
数据可视化则是将分析结果以图形的形式直观展现，让非专业人士也能轻松理解和获取信息。
通过掌握这些核心技能，持有CFA Data Science证书的人能在金融领域中胜任各种数据相关的工作，如风险管理、投资分析等。
关于CFA Data Science证书的学习路径，建议您从基础课程开始，逐步深入学习。
基础课程包括统计学、计量经济学等，这些课程将为您打下数据分析的坚实基础。
您可以学习数据处理的相关课程，如数据库管理、数据清洗等。
学习数据可视化的课程，如数据可视化工具的使用、图表设计原则等，使您能够将分析结果清晰地呈现给他人。
在学习过程中，多做实际案例分析和项目实践是非常重要的。
通过实际操作，您能够更深入地理解数据科学的理论知识，并培养解决实际问题的能力。
我的个人观点是，持有CFA Data Science证书的人将在金融领域中具备巨大的竞争优势。
随着金融科技的发展和金融数据的爆发式增长，数据科学家的需求将会愈发旺盛。
学习CFA Data Science课程是非常值得的，并将为您的职业发展提供强大的支持。
在本文中，我们探讨了CFA Data Science证书的核心技能、学习路径和实际应用，希望能帮助您更全面、深刻地理解这一主题。
牛津学术数据库的学科类别
牛津学术数据库的学科类别一、医学科学医学科学是研究人类身体结构、功能和疾病的学科。
它包括医学基础知识、临床医学、药理学、病理学、生理学、微生物学等多个专业领域。
医学科学的研究内容主要包括疾病的发生机制、预防、诊断和治疗方法等。
在牛津学术数据库中，医学科学是一个重要的学科类别，涵盖了众多领域的研究成果。
二、社会科学社会科学是研究社会现象和人类行为的学科。
它包括政治学、经济学、心理学、社会学、社会心理学、教育学等多个学科领域。
社会科学的研究内容主要关注社会结构、社会关系、社会变迁以及人类行为和思维等方面。
在牛津学术数据库中，社会科学是一个广泛的学科类别，涵盖了众多领域的研究成果。
三、自然科学自然科学是研究自然界现象和规律的学科。
它包括物理学、化学、生物学、地球科学等多个学科领域。
自然科学的研究内容主要涉及物质的组成、性质和变化规律，生物的结构和功能，地球的构造和变化等方面。
在牛津学术数据库中，自然科学是一个重要的学科类别，汇集了大量的研究成果和学术论文。
四、工程与技术工程与技术是研究利用科学知识解决实际问题的学科。
它包括机械工程、电子工程、计算机科学、材料科学等多个学科领域。
工程与技术的研究内容主要关注工程设计、技术开发和应用，以及相关的理论基础和方法论等方面。
在牛津学术数据库中，工程与技术是一个重要的学科类别，包含了许多前沿的研究成果和创新技术。
五、人文科学人文科学是研究人类文化、思想和艺术的学科。
它包括历史学、文学、哲学、语言学、考古学等多个学科领域。
人文科学的研究内容主要关注人类的文化传承、思想观念、语言交流以及艺术创作等方面。
在牛津学术数据库中，人文科学是一个丰富的学科类别，提供了大量的学术著作和研究成果。
六、数学与统计学数学与统计学是研究数量、结构和变化规律的学科。
它包括数学、统计学、运筹学、数理逻辑等多个学科领域。
数学与统计学的研究内容主要关注数学理论、数值计算、概率统计以及相关的应用方法等方面。
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美国十大热门数据科学Data Science全面解析美国数据科学专业是当今最受广大留学生欢迎的热门专业，在互联网科技高速发展的今天，大数据时代已经正式来临，分析大数据可以帮助企业更好的进行产品制定与推广规划，从而最大程度的帮组企业盈利，所以各大公司对于数据科学专业人才可谓是求之若渴。
美国院校录取信息：1、美国数据科学专业介绍、如何选校、各项考试的准备2、美国165所综合性大学中开设数据科学专业的院校，包括独立项目和非独立项目两部分。
收集的信息包括综合排名，学校名称，专业（中英文名称），开设学位，所属科系）3、34所开设数据科学专业的美国院校录取要求（本科专业要求、截止日期、托福/雅思、GRE及GPA要求，以及其他重要信息）慧徳留学需要提醒各位同学：因为信息太过庞大，慧徳力求提供更多信息给同学们参考，但难免会有遗漏或者错误，同学们一定要根据自身情况，有选择的借鉴。
很多同学都想申请美国的数据科学专业，所以接下来我们就对此进行详细介绍，从而帮助大家顺利的申请适合自己的大学。
什么是数据科学（Data Science）随着科技的发展，每天每时每刻都有大量数据被产生和存储下来。
如何才能把这些数据变成有用的信息价值被人类所利用，就会通过一系列的收集、统计、整理、分析、挖掘等方法和技术来实现整个过程。
数据科学是一门交叉的学科，涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。
大数据时代的到来，为各个科学领域带来了新的改革。
Data Science一般要求的先修课程如下：完整的数学背景（微积分，线性代数，概率论，统计学，数学建模）计算机背景知识（计算机导论，SQL, Database, Programming）除此以外，还希望候选者具备一定解决问题和与人沟通的能力。
数据科学与商业分析区别数据科学是商业分析的整合，所以数据科学家做的东西不仅仅包括商业分析部分，所以你可以认为数据科学家是商业分析的plus版本。
以下是数据科学家的能力——1.要具有很强的预测模型算法的理解力，比如线代，逻辑回归，神经网络，决策树，SVM,启发式模型（至少会2-3钟的算法）；2.具备可扩展性的机器学习算法；3.具备深层次的基础统计学和概率论，比如像Bayes theorem,具备理解值统计量；4.掌握一门以上的分析语言，比如R,Python,Scala等等；5.SQL;6.有过大数据平台的经历（Hadoop,Spark,Mahoutetc）；商业分析的职场发展：商业分析的方向比数据分析更加具体，商业分析不需要很强的技术方面的能力。
以下是商业分析的能力——1.SQL;2.建立KPI和仪表盘，必须会用BI工具，比如excel,Tableau,Power Pivot 等等；3.至少会要一个简单的统计分析，比如ANOVA,简单的线性回归以及具备从统计推断来制定企业需求；4.具备深层次的基础统计学和概率论，比如像Bayes theorem,具备理解值统计量；5.给目标问题制定方案；6.有CRM的经历；7.SAS,R;什么样的人适合去学习数据科学？美国学校和其他国家的大学不太一样的是基本对于本科的专业没有太高的要求，但是对于课程和背景方面的要求较细致，也就是我们所说的先修课程（Prerequisite）数据科学专业的就业前景全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡（McKinsey）出具了一份详细的分析报告，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000!其中对大数据处理需求最旺盛的行业包括：制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术。
事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。
数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了（美元）。
美国数据分析专业选校篇：1、美国数据分析专业学校统计由于数据科学是一门新兴的专业，目前开设学校数据科学学科的大学为数不多。
不过不要惶恐！现在越来越多的学校正在开设数据科学这门单独的学科。
为大家整理了美国165所综合性大学中开设数据科学专业的院校，包括独立项目和非独立项目两部分。
以下是部分截图（包括综合排名，学校名称，专业（中英文名称），开设学位，所属科系）：2、GPA、GRE、托福/雅思要求这三项决定你是否被目标院校录取的最关键的因素，如果你是大一、大二，恭喜你，你还有时间提高你的GPA,如果你是大三，给你提高的机会并不多了。
其实从这三个硬性的成绩，你基本上可以确定你能申请的学校的大概了。
我们收录了美国34所开设数据分析专业院校的录取详细信息，包括专业背景要求，GPA、GRE、托福/雅思等分数。
以哈佛大学为例，截图：3、学费关于费用，可能是阻挡你选校的一个因素。
建议所有申请此专业的申请者要慎重考虑，自己的经济情况是否能够支付学习期间的各种费用支出。
你可以从34所美国数据科学专业的官网数据中获取你钟爱学校的学费情况。
以哈佛大学为例：下面我们将具体介绍10大热门数据科学硕士研究生项目：哥伦比亚大学哥伦比亚大学的MS in Data Science 项目处于美国数据科学硕士申请难度的第一梯队。
该项目为期1年，学生共需修读30个学分，无需撰写毕业论文。
该项目开设获得专业成就认证必需的四门基础课程，学生可以在此课程基础上将数据科学技术运用于各自的兴趣领域。
该项目要求申请者拥有一定的数学及编程基础，最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程，没有强制性的工作经验要求，有的话也会为申请者加分。
需要递交GRE成绩，托福100、雅思7.0,不可使用GMAT代替GRE成绩。
项目的学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究，并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动。
毕业生可以选择金融等服务领域工作，也可以选择偏向技术的IT企业。
杜克大学杜克大学的Master in Interdisciplinary Data Science （MIDS）项目为期2年，该项目致力于培养一批能够使用计算策略来激发创新能力和洞察力，并且善于定量思考的新型领导者。
旨在培养学生成为能给任何领域做出贡献的数据科学家，通过跨学科训练与团队合作科学实验的经验促进学生更好地利用数据的力量。
项目规模不大，每年招收25-35名学生。
申请要求方面，不强制要求申请者有数学、计算机等专业背景，但是最好要学过微积分、线性代数、统计等数学方面的课程。
需要递交GRE成绩，托福90,雅思7.毕业生去向良好，实习就业机会较多，从事的领域以计算机科学，金融，生物科学等领域居多。
宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学数据科学硕士项目为期一年半至两年，将有关机器学习、大数据分析与统计学等核心课题的前沿课程与多样化的选修课有机结合，给予学生选择在特定的目标专业领域内应用技能的机会。
项目包括基础课程及数据科学应用领域的实习。
要求提供GRE,无最低分数要求。
托福100,雅思7.5.毕业生就业形势良好，就业率较高，可以进入工程技术、咨询、决策等领域。
西北大学西北大学分析学理学硕士项目（MSiA program）由西北大学工业工程与管理科学学院开设，为期15个月。
该项目的核心课程由统计学、机器学习、优化、数据库、数据处理组成，每一门课都已之前的课程为基础，强调在商业实际中的学术研究。
申请要求方面，需要提供GRE分数，要求托福95,雅思7.5.适合本科工程、商学、计算机科学、数学、信息科学技术专业背景的人士。
该项目面向商业，加上课程时间较短，有很多的实习机会，大部分学生毕业后选择直接工作，毕业生多进入金融领域。
康奈尔大学康奈尔大学运筹学与信息工程硕士项目（数据分析方向）为期1年，共计30个学分，要求申请者拥有数学、工程、物理、化学、数学经济学等本科背景，且已经修读过微积分、概率论、统计、计算机编程、数据结构等课程。
每年招收50人左右，其中中国人大约30个。
该项目选课自由度很大，并且有选CS系课程的优先级，无论你是想学CS,IS还是商科，金融，统计，统统都可以选。
这种选课的自由度放眼全美也是十分罕见的。
申请者需要托福100（写作不低于20,听力不低于15,阅读不低于20,口语不低于22）；雅思7;GRE数学不低于166,阅读不低于165,写作不低于3.5;不接受GMAT.毕业生2015年平均起薪达到83925美元，大部分学生进入苹果，微软，甲骨文，Facebook等互联网公司。
南加州大学南加州大学计算机（数据科学）理学硕士项目需要修满28个学分，要求课程读完GPA不低于3.0,班级规模较小，每年招收20-30人，偏向于理论研究方向。
要求申请者提供GRE,托福：90-100（单项不低于20）；雅思：6.5-7（单项不低于6），不需要接受学校ISE测试，GPA3.0以上。
该项目的毕业生可进入微软、百度等世界500强的企业机构。
卡耐基梅隆大学卡耐基梅隆大学Heinz学院下设两个数据科学硕士项目：MSPPM Data Analytics track和MISM Business Intelligence & Data Analytics.一个偏技术导向，一个偏商科导向。
这里只介绍技术型的MSPPM Data Analytics track 项目。
该项目分标准（Standard）、延伸（Extended）、快捷（Accelerated）三种修读模式，学制分别为16个月、20个月和12个月，总学分均为144个学分，每年招收学生较少。
该项目要求提供GRE,不接受GMAT,托福100以上，雅思7以上。
项目的综合性课程体系有助于学生习得专业技能与知识，以开发用于下一代大规模信息系统部署相关的技术层，以及分析这些系统生成的数据。
毕业生就业形势良好，能够成为前沿信息技术、软件服务与社会传媒企业中备受青睐的软件工程师、数据科学家与项目经理人。
佐治亚理工学院佐治亚理工学院的MS in Data Analytics项目是2015 Fall新开设的项目，有三个Track:Analytical Tools Track、Business Analytics Track、Computational Data Analytics Track.是跨学科硕士项目，根据以往的经验，这个学校的所有研究生项目都不太好申请，跟UC-Berkeley类似，申请难度较大。
申请者需要提供GRE,且托福100,不接受雅思。
学生有机会直接向顶级的国际商业智能权威机构、统计学与运筹学尖端分析技术的开发者，以及大数据与高性能计算领域的世界级领导者学习。