数据科学专业能读博士吗？
DS作为一门新兴的交叉学科，目前在国内还属于比较小众的专业，但是作为一个对统计、数学和计算机都有一定要求的专业来说，其知识理论体系又是建立在一定的数理基础之上的，因此对于没有相关基础的同学来说想要学好也是有点难度的。 当然啦！万事开头难嘛～ 先泼盆凉水，等下高温天可千万别被吓到了哦~ 什么是大数据？ TIOBE指数可以反映某一编程语言的热门程度。TIOBE指数由Lingua Curve公司创立，基于Google趋势与Wikipedia引用次数所计算出来的。这个指数每个月都公布一次，是编程语言使用趋势的最权威排名之一。
TIOBE 2018年1月编程语言排行榜 Top 5 这几年火爆异常的“大数据”其实就来源于这盆凉水——《互联网之光》报告中的这句话（国家互联网信息办公室指导，浙江大学建设）。 什么又大数据？ 大 数据是时代发展的必然产物，它是由海量性、多样性、快速挖掘分析等特点组成。简单地说大数据就是规模大、类型多、速度快的数据集合。 所以大数据也不是特指某一种技术或者工具，而是一种概念、一个方向。就像互联网一样，我们现在提到“互联网+”，但其实互联网已经是无处不在了，我们现在处于“移动互联”的阶段。同理，我们现在已经进入“大数据时代”了，但未来肯定还有好多新技术会出现在我们的生活中并且深刻影响着我们的生活、工作乃至思维方式... 所以说数据科学这个专业是一个很有前景的专业，而且我们也处在这样一个大数据的时代里。
说了这么多，那么到底学什么才能做好数据科学的准备呢？ 首先你要明确一点，不管你将来想申请什么学校，什么专业，你的GPA和语言成绩是硬指标，这个是决定你能不能申请到好学校的决定性因素。其次再根据你未来想研究的方向来挑选合适的专业，进行有针对性的课程学习和科研活动。如果你打算毕业之后直接就业，那么你可以适当忽略专业的研究方向，按照自己的兴趣选择学习路线；但是如果你想申请研究生甚至博士，那么在选择专业的时候就要仔细斟酌一下，是想做学术还是就业？
1. 计算机方面 如果想做大数据的技术支持，那么你需要学习计算机科学的所有分支：比如算法、人工智能、机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、数据库等等。 但是如果只想做数据分析的话，那就不需要掌握所有计算机的知识，可以将精力集中在自己感兴趣的数据分析方法上即可。
2. 统计方面 如果想学统计，那么你至少需要学习统计学、概率论、随机过程、非参数统计、多元统计分析、时间序列分析等相关知识和方法。如果你将来想从事科研，那么还需要学习数理统计方面的理论知识，比如抽样分布、估计准则、假设检验、回归分析、方差分析、广义线性模型等等。
3. 商业分析方面 想学商科的同学需要关注几个问题： 第一，你申请的商学院是不是认证过的正规商学院，这个可以在百度上搜到你想要的答案。第二，无论你申请的是什么专业，最好能够具备一些商业领域的基本知识和能力，这样才能让你在今后的学习中更容易理解和吸收课程内容。第三，很多商学院都会设置一些必修或者选修的商业课程，你可以根据自己的爱好以及未来的职业规划去选择。