数据科学类专业是近几年开始火爆的专业，主要培养数据获取能力、数据存储与管理能力、数据分析能力，以及数据可视化能力，同时学会熟练掌握各类数据分析软件。通过这些能力的培养，求学者未来能在金融机构、互联网公司、企事业单位从事金融数据分析、大数据分析、数据管理及分析等相关工作，随着大数据或数据工作者的岗位需求不断激增，麦肯锡公司预计，在未来几年，数据科学专业人士的供需差距将达到50%。全球对于具有数据科学专业知识的管理者的需求十分庞大，未来拥有广阔的发展前景。

　　数据科学在过去十年里蓬勃发展，改变了我们的商业模式，同时对于新一代的年轻人来说，提供了一个未来的职业方向。但在数据科学快速发展的同时，人们对它的理解也在逐步演变。接下来，沃耕编程训练营带你了解数据科学的专业密码！

　　数据科学对不同的人来说是不一样的。对某些人来说，数据科学并不是什么新鲜事，只是统计技术的实际应用，并且已经存在了很长一段时间。

　　对其他人来说，数据科学不仅需要统计方法的知识，而且还需要计算技术使这些方法得到应用。例如，一个数据科学家仅仅理解线性回归是不够的，他们还需要知道如何在大规模的数据中应用线性回归——这不是传统统计学教育的一部分。尽管如此，即使是那些认为数据科学不仅仅是应用统计学的人，也可能并不认为它是一件新事物。收集和分析数据的做法，长期以来一直是科学研究的一部分，例如生物学或物理学，许多人认为，数据科学只是经验科学中对已经存在的研究的延伸。

　　但其实还有第三种观点，即数据科学确实是一件新的事物，既不同于统计学，也不同于科学家在研究原子和基因时使用的方法。数据科学将统计学、计算机科学以及其他必要的学科专业知识结合起来，带来了数据科学所独有的、由数据科学家所应对的全新挑战。此外，数据科学家开展的工作与其他类型的数据分析不同，它需要更广泛的跨学科技能。

　　有效定义：数据科学是一个跨学科领域，旨在通过统计和计算技术的结构化应用，从现实世界的数据中得到新的见解。

　　数据科学的有效定义很重要，当然，最重要的是我们对数据科学的定义以及我们的数据科学工作框架和数据科学工作人员如何构建更好的数据可视化工具。

　　沃耕编程训练营的数据科学课程，教授Python学习到机器学习和深度学习，包括从收集数据到使用个例，从基本的Pandas到高级的Machine Learning models，以及如何在生产环境中收集、存储、清理、开发、转换和预测数据，如何将这一流的技能工具运用到团队工作中，包括处理团队中关于数据流动的所有逻辑步骤。教会学习如何提出正确的问题以及如何通过构建正确的SQL查询，深入研究SELECT的高级操作，以从独立数据库或使用SQL客户端软件（如DBeaver）中提取有用的信息。教会如何通过进行数据可视化使数据分析更加直观和易于理解，去探索开发人员友好的keras新库，tensorflow（由Google创建的深度学习库），教会你学习使用Keras构建第一个深度学习模型的基本技术。如果你想了解更多的数据科学专业密码，那就快来报名参加沃耕编程训练营的数据科学课程！