美研专业数据科学与数据分析哪个好？选择数据科学（DS）还是数据分析（DA），取决于个人职业愿景与能力特长。DS适合追求技术突破、具备强数学背景的“算法开发者”，DA则更适合善于商业洞察、热衷解决实际问题的“业务赋能者”。

一、从课程设置来看

数据科学：数据科学是一个跨学科领域，结合了数学、统计学、计算机科学、机器学习、数据可视化、数据仓储以及高性能计算等多个领域的理论和技术。课程设置通常包括统计与分析模块、系统与数据挖掘模块、理医工学大数据分析模块和社会科学大数据分析模块等。例如，加州伯克利大学的数据科学专业课程涵盖数据工程、数据决策、数据科学中的概率与数理统计等。

数据分析：数据分析专业侧重于从数据中提取信息，用于商业决策和战略规划。课程通常包括统计学、数据库管理、数据挖掘和商业分析等。

二、从就业前景来看

数据科学：数据科学专业的毕业生在就业市场上非常受欢迎，尤其是在科技公司、咨询公司等领域。根据Payscale数据，数据科学本科毕业生平均年薪高达101,337美元。就业方向包括数据挖掘与机器学习、数据可视化与交互设计等。

数据分析：数据分析专业的毕业生主要在企业、金融机构等领域就业，负责数据模型的建立、数据架构、数据监管与存储等。薪资水平也相对较高，尤其是在金融和咨询行业。

三、从申请要求来看

数据科学：通常要求申请者具备较强的数学和计算机背景，GPA建议3.5+，TOEFL/IELTS 100+，GRE 320+。部分项目如哥伦比亚大学的数据科学硕士项目，要求申请者具备计算机科学背景，包括Python、Java、R、C++等编程语言知识，以及微积分、线性代数等定量课程背景。

数据分析：申请要求相对灵活，但通常也需要具备一定的数学和统计学基础，GPA建议3.0+，TOEFL/IELTS 90+。

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