大学的数据科学（Data Science， 简称DS）专业是一门交叉学科， 涵盖计算机科学、统计、数学等多个方面的知识。该专业旨在通过挖掘、处理、分析数据，获取数据中潜在的信息和技术。以下是DS专业的主要课程内容和相关信息：
主要课程
C程序设计
数据结构
数据库原理与应用
计算机操作系统
计算机网络
Java语言程序设计
Python语言程序设计
大数据算法
人工智能
应用统计（统计学）
大数据机器学习
数据建模
大数据平台核心技术
大数据分析与处理
大数据管理
大数据实践
跨学科特性
DS专业涉及统计学、计算机科学和领域知识等多个学科，旨在从数据中发现有价值的信息和知识。
技能要求
数据科学家需要具备数据挖掘、机器学习、统计学、编程、数据库管理和可视化等多方面的技能。
应用领域
DS专业可以应用于网络科学、数字人文学科、生物医学、公共政策以及计算机和信息科学、电气和系统工程等传统领域。
就业前景
数据科学家的就业方向包括Data Scientist（数据科学家）、Data Engineer（数据工程师）和Data Analyst（数据分析员）。
预计到2026年，对数据科学技能的需求将推动该领域就业增长27.9%。
推荐院校
英国：爱丁堡大学、伦敦大学学院、曼彻斯特大学、伦敦国王学院。
美国：耶鲁大学、帝国理工学院、杜克大学。
建议
数学和统计学基础：DS专业对数学和统计学的要求较高，建议学生在本科阶段打好基础。
编程能力：掌握至少一门编程语言（如Python或R）是必要的，其他编程语言如Java、C++等也有一定帮助。
实践经验：通过实习、项目实践等方式积累实际经验，有助于提升就业竞争力。
持续学习：数据科学是一个快速发展的领域，学生应保持持续学习的态度，跟进最新的技术和方法。