哥大ds可以一起申请吗？

不，1.1。专业背景:如果你本科专业涉及计算机、电子工程(偏软件方向，如信号处理、人机交互、移动计算、模式识别、无线通信等。、微电子学、电磁场不可数)、统计学、信息管理、信息系统、工业工程、运筹学、系统工程、应用数学。

1.2.专业背景:如果你的专业和上面不是很符合，但是你的实习或者研究经历中包含了数据分析，经过重塑后可以作为申请的利器！

2.DS和BA有什么区别？

DS更注重利用统计模型(包括经典统计学、机器学习模型和深度学习模型)进行建模和分析，即在获得数据后，利用合适的算法进行定量分析，得到一定的统计结果。数据场景广泛，包括金融、保险、语言和科学。一般来说BA 50%是和DS交叉的课程，50%会教商业课程，把数据分析放到具体的商业背景中。BA对数据背景的要求相对较低，可以只有基本的编程和基本的项目经验，纯业务也可以申请。DS对数学和编码的要求相对较高，但不代表没有它就不会成功。比如罗切斯特DS，没有数据背景也可以申请。

3.DS和现在非常流行的机器学习有什么关系？

机器学习是一种分析数据的手段，是现在DS非常流行的一部分。然而，通常的DS MS项目强调为特定场景选择合适的算法。一般来说，DS是一种带假设的分析方法，分析师在了解具体场景后，知道如何处理数据，调用算法。

CS中ML的学习也有一部分与DS不谋而合，另一部分侧重于具体算法的改进和创新，这通常不是master的教学任务。学习机器学习和深度学习自然是对DS背景的强化。

4.DS文档需要注意什么？

4.1.个人陈述和。宗旨声明不能适用于所有学校！

分析:每个学校的DS各有侧重。比如哥伦比亚大学的DS，比课程更基础，叙述时需要强调自己的研究特色。西北MSiA强调商业转化，写作的语境要以场景概括为主。罗切斯特DS转专业友好，但也解释了它的起源和DS的动机。普遍应用只会被千军万马淘汰！

4.2我没有数据背景，怎么写文档？

A.在体验中选择一些数据处理的案例进行深化，哪怕只是简单的excel处理，强化数据科学的思维；