美国大学的数据科学（Data Science，DS）专业是一个跨学科的领域，它结合了计算机科学、数学统计和商业知识，旨在培养能够独立分析问题、收集数据、处理数据、管理和分析问题的全能型人才。以下是有关美国大学DS专业的一些关键信息：
核心组成
计算机科学：提供编程、算法、数据结构等计算机科学知识。
数学统计：包括概率论、统计学、线性代数等数学基础知识。
商业领域知识：涉及数据分析在商业决策中的应用。
应用领域
DS专业可以应用于多个领域，如金融、医疗、市场营销、政府等，用于从大量数据中提取有价值的信息和洞察力。
培养目标
独立分析问题
收集和处理数据
管理数据
分析数据
学科归属
多数DS专业设在计算机学院。
部分专业设在数学学院。
理论基础
工程学
计算机工程
计算机科学
专业知识
Machine Learning（机器学习）
Cloud Computing（云计算）
Optimization（优化）
课程设置
课程内容通常侧重于利用计算机进行数据分析，计算机知识大约占到50%，其余为统计学和应用领域的知识。
其他信息
数据科学作为一个快速发展的领域，其课程和教学方法也在不断进化，以适应行业的最新需求。