美国的数据科学（Data Science，简称DS）是一门 综合性学科 ，它融合了计算机科学、数学、统计学以及特定领域的知识，旨在培养能够从大量数据中提取有价值信息并解决实际问题的专业人才。

DS课程内容

DS课程通常包括以下内容：

基础课程 ：

数据科学编程简介

数据与分析的研究设计与应用

数据科学统计

数据工程基础

应用课程 ：

应用机器学习

实验和因果推理

离散响应、时间序列和面板数据的统计方法

大规模机器学习

使用深度学习进行自然语言处理

数据可视化

机器学习系统工程

计算机视觉

DS专业应用领域

DS专业的毕业生可以在多个领域找到工作，如数据分析师、数据科学家、高级数据科学家、数据工程师等，薪资水平也相对较高。

DS专业课程设置

各个学校对DS专业的学生培养目标可能有些许差别，但总体目标一致，即培养能够灵活处理大量且多样的数据组，从中提炼有效信息的学生。课程内容侧重于培养学生利用计算机进行数据分析的能力，计算机知识占到约50%，其次才是统计学和应用方面的知识。

DS专业先修课程

以纽约大学为例，DS专业的先修课清单包括微积分、线性代数、基本的计算机科学课程以及概率论、统计学、高阶物理学、工程学、计量经济学与高阶微积分的其中之一。

DS专业与其他学科的关系

数据科学作为一门交叉学科，借鉴了科学方法、处理过程和系统来提取知识或从各种表格中提取结构性的或非结构性的数据，类似于数据库中的知识开发。

DS专业培养目标

数据科学专业的培养目标是使学生能够理解和分析实际现象，通过使用数学、统计、信息科学和计算机科学等各个学科的技术和理论，特别是机器学习、分类、聚类分析、数据挖掘、数据库和可视化等分支。

综上所述，美国的数据科学专业是一个全面且深入的学科，旨在培养学生的高阶数据分析能力，以适应大数据时代的需求。