大数据被誉为“21世纪的新石油”，在中国被评定为国家战略性资产，是21世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新、竞争和生产力前沿”。
而大数据时代的到来，催生了一门新的学科：数据科学。短短的几年时间，它渗透进了科技、金融、咨询、医疗、零售、教育甚至政府机构等我们身边的每一个方面。
就让我们举个近期的实例来感受一下，这个看不见摸不着的数据科学专业，在面对新冠疫情这样的突发的重大社会事件中，能做什么？
16万、37987名、1500万公里，这是滴滴数据科学团队在医护车队项目中交出的答卷。
在抗疫战3个多月的时间里，共有300多名司机加入武汉医护车队，累计为武汉16家医院近2万名医护人员提供了近50万单服务。
而在全国15座城市，共近16万名司机自愿报名加入滴滴医护车队，总计服务37987名医务工作者，行驶总里程超过1500万公里。
能够在短时间内组织运营医护车队，除了高效的线下能力，滴滴多年来积累的出行数据和团队用数据解决问题的经验也很关键。
滴滴数据科学与智能部在第1时间加入，在订单级别从数据角度针对医护人员的用车规律和出行场景进行实时分析。比如，他们发现，早上七点是医务人员的上下班高峰，很多医生下班后不会回家，而是前往酒店等。
除此之外，对出行高峰、出行热区等的预判，也能有效帮助业务团队提前对司机进行调度，更高效地保障医护人员的出行。整个春节，李伟健都在和同事一起，在相对较小样本的环境下输出了大量分析结果，有效地支撑着医护车队项目决策的快速迭代。
海量数据背后，离不开滴滴数据科学体系的支持和承接。
据盖洛普和企业与高等教育论坛报告：“数据分析的人才需求每年都在增长，而每年的高校毕业生数量远远无法满足行业需求。”约69%的雇主希望求职者具有数据分析技能，而每年却只有约23%的毕业生满足要求。
而IBM也预测2020年，全球数据科学人才的岗位需求将达到272万人，并且数据人才的薪资普遍比非数据人才的薪资高出21%。
在此大环境下，詹姆斯库克大学新加坡校区理学学士（数据科学）项目应运而生。一起来了解一下这个专业吧！
什么是数据科学
简单来说，数据科学是一门让数据有用的科学。它的目标是通过从海量数据中提取有价值的信息，预测企业甚至地球在未来的变化发展，从而制定可操作的应对方案。
数据科学结合了诸多领域的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化以及高性能计算等，是一门非常综合且实用的学科。同样，它也能广泛应用在不同的学术领域和行业中。
项目特色
詹姆斯库克大学理学学士 (数据科学) 由24门科目组成。顺利完成所有科目者，最快两年即可毕业。该项目的首批入学时间为2020年11月。
通过学习以上科目，同学们能够运用学到的理论知识检索、分析和评估各种渠道的数据，根据现实需要设计实验，识别并解决复杂问题。同时，将具备良好的书面和口头沟通技能，可以清晰连贯地表达科学论点和结论。
成绩优异者，学院院长将邀请其继续攻读荣誉学士学位。
就业前景
毕业生可从事的职业包括但不限于：数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据架构师和商业智能分析师等。
数据科学家
数据科学家是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师，集技术专家与数量分析师的角色于一身。与传统数量分析师相比，数据科学家更多的是通过关注面向用户的数据来创造不同特性的产品和流程，为客户提供有意义的增值服务。面向客户的性质决定了大部分数据科学家担任公司产品开发或营销部门的职位，或是效力于首席技术官。
在新加坡，初级数据科学家的平均年薪达到S$74,323新元，高级数据科学家的平均年薪可达S$112,000新元。
数据工程师
数据工程师需要通过应用层和平台之间的数据管道进行数据库或大型处理系统的开发、测试、维护，各种各样的编程语言是日常工作中频繁运用的工具。在新加坡，初级数据工程师的平均年薪高达S$80,900新元。
数据工程师的薪资待遇远高于其他类工程师。以初级机械工程师为例，他们的平均年薪为S$50,000新元。
数据分析师
数据分析师在工作中需要大量运用基础数理、统计知识、商业模型和数据管理来对特定的商业问题提供以数据为导向的解决方案。
在新加坡，初级数据分析师的平均年薪达到S$55,000新元，高级数据分析师的平均年薪可达S$80,500新元。
