1.2. 전공배경: 전공과 위가 잘 맞지 않지만 인턴이나 연구경력에 데이터 분석이 포함되어 있어 리모델링 후 신청의 도구로 사용할 수 있습니다!
2.DS 와 BA 의 차이점은 무엇입니까?
DS 는 통계 모델 (클래식 통계, 기계 학습 모델, 심도 있는 학습 모델 포함) 을 이용한 모델링 및 분석에 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. 즉, 데이터를 얻은 후 적절한 알고리즘을 사용하여 정량 분석을 수행하여 일정한 통계 결과를 얻을 수 있습니다. 데이터 시나리오는 금융, 보험, 언어 및 과학을 포함한 광범위한 시나리오입니다. 일반적으로 BA 50% 는 DS 와 교차하는 수업이고, 50% 는 비즈니스 과정을 가르치고, 데이터 분석을 구체적인 비즈니스 배경에 넣는다. BA 는 데이터 배경에 대한 요구가 상대적으로 낮아 기본적인 프로그래밍과 기본적인 프로젝트 경험만 있을 수 있고, 순수 업무도 신청할 수 있다. DS 는 수학과 코딩에 대한 요구가 비교적 높지만, 그것이 없으면 성공하지 못한다는 뜻은 아니다. 예를 들어 로체스터 DS 는 데이터 배경 없이 신청할 수 있습니다.
3.DS 는 지금 매우 유행하는 기계 학습과 무슨 관계가 있습니까?
기계 학습은 데이터를 분석하는 수단이며, 현재 DS 가 매우 유행하는 부분이다. 그러나 일반적인 DS MS 프로젝트는 특정 장면에 적합한 알고리즘을 선택하는 것을 강조합니다. 일반적으로 DS 는 분석가가 특정 시나리오를 파악한 후 데이터를 처리하고 알고리즘을 호출하는 방법을 알고 있는 가설적인 분석 방법입니다.
CS 에서 ML 의 학습 중 일부는 DS 와 일치하고, 다른 부분은 특정 알고리즘의 개선과 혁신에 초점을 맞추고 있으며, 이는 일반적으로 마스터의 교육 임무가 아닙니다. 기계 학습과 심도 있는 학습을 배우는 것은 당연히 DS 배경에 대한 강화이다.
4.DS 문서는 무엇을 주의해야 합니까?
4. 1. 개인 진술 및. 취지 성명은 모든 학교에 적용될 수 없다!
분석: 각 학교의 DS 는 각각 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어 콜롬비아 대학의 DS 는 수업보다 기초적이어서 서술할 때 자신의 연구 특징을 강조해야 한다. 서북 MSiA 는 상업전환을 강조하며 글쓰기의 맥락은 장면 개괄을 위주로 해야 한다. 로체스터 DS 는 전문적이고 우호적이지만 그것의 기원과 DS 의 동기도 설명했다. 보편적인 응용은 천군만마에 의해 탈락할 뿐이다!
4.2 데이터 배경이 없습니다. 문서를 작성하는 방법?
A. 간단한 excel 처리라도 데이터 처리 사례를 선택하여 데이터 과학에 대한 사고를 강화합니다.