数据科学博士有哪些方向？
数据科学的博士学位有很多，我这里就简单介绍几个吧~ 1. Data Science (DS) DS可以说是涵盖面最广的一个专业了，什么统计分析、算法、机器学习、可视化等等都是在DS的范畴内。一般申请这个专业的人数理基础都非常的扎实，本科是学计算机、统计、数学、物理等相关的专业。这个项目一般是两年制，有些学校设置的是3+1的模式，即三个学期完成所有课程，最后一个学期做毕业设计。有一些项目还会设置先修课的要求，比如说CS方面的微积分、编程语言（R或者Python）、数据结构与算法之类的。
2. Business Intelligence and Data Science (BIDS) 这个专业的设置大多数是以MIS（管理信息系统）为基础，所以会有一些偏向商科的课程，如决策树、博弈论、风险管理、会计与审计等等。项目的时长也大致相同，两到三年。
3. Computational Social Science (CSS) 这个专业是从16年开始新设的项目，属于在NCS和DS之间的一个专业，它的核心课程既包含了社会网络的分析方法（如Pajek软件的使用）也有传统数据科学的领域（如统计分析）。
4. Master of Applied Statistics (MAS) 这个项目是设在统计学系下的一个专业，强调应用统计分析的方法解决现实世界中的问题，因此会学习一些数据挖掘、机器学习、优化模型、随机过程等课程。项目时长也是两年。
5. Master of Science in Analytics (MSA) 这个项目开设在商学院下面，强调数据分析在商业上的应用，因此学习的内容也会更偏重于数据在商业领域的分析。会有同学选择学习人工智能、算法、机器人这些新兴的前沿学科。项目时长一年。 最后提醒大家在选校时，除了看学校的综合实力外，还要多注意一下专业设置的详细情况，根据自己的喜好和将来想就业的方向去选择最适合自己的项目！