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1、国内外数据科学教育异同——相同点：
国内人才培养模式同样多元化
无论是单独设立数据研究院或者将数据科学专业归属为某专业学科下面，国内数据科学专业人才培养包括但不限于本科、研究生、课程认证等形式。
以清华大学为例，2015年，该校启动国内首个基于混合式教育模式的学位项目——“数据科学与工程”专业硕士项目。该项目旨在培养数据存储、运行监管、智能分析挖掘及战略决策等依赖于大数据资源和平台的专门人才，汇聚了清华大学计算机科学与技术系、软件学院、自动化系、交叉信息研究院等院系的知名教师，还将由研发一线专业人士讲授企业案例课程，并与百度、阿里、腾讯等公司合作建立学生实践基地。详情了解清华数据科学研究院官网：www.ids.tsinghua.edu.cn/
国内高校同样会以优势学科与数据科学相结合办学
以人民大学统计与大数据研究院为例，设有数理统计、卫生与生物统计、计算统计、金融统计、大数据统计、数据挖掘和机器学习、应用统计等研究领域，致力于培养数据科学与统计学深度融合的统计学家。
2、国内外数据科学教育异同——不同点：
从目前国内部分高校的培养方案可看出，其数据科学专业课程体系主要由计算机科学和统计学两大学科领域的主干课程组成，而对数据科学本身的关注不够，并没有开出数据科学专业的特色课程。需要注意的是，计算机科学和统计学是数据科学的理论基础，而并非是数据科学特有的知识。
从世界一流大学的数据科学课程设置看，数据科学专业并非是计算机科学和统计学的简单拼凑，而更加突出的是数据科学本身——数据科学的基础理论、数据加工、数据分析、数据计算、数据管理及数据产品开发等。
从国内部分高校公布的数据科学专业课程体系看，一般均设有两门基础课程——统计学和机器学习，并直接将计算机科学和统计学专业的两门课程照搬到数据科学这一新专业之中，甚至教学大纲都没有做任何的改动。但是，从上述一流大学的课程设置看，数据科学专业中讲解统计学和机器学习的方式与统计学和计算机科学等传统学科不同。
以机器学习为例，华盛顿大学开设课程名为《数据科学家常用的统计机器学习(Statistical Machine Learning for Data Scientists)》，强调的是从数据科学视角讲解统计学，突出的是数据科学与机器学习之间的关联;
卡内基梅隆大学的课程名为《大数据集的机器学习(Machine Learning with Big Data Sets)》，强调的是面向大数据的机器学习。
纽约大学开设的课程名为《机器学习与计算统计学(Machine Learning and Computational Statistics) 》，强调的是机器学习与统计学的深层融合，而并非是二者的简单拼凑。
目前，国内部分学校的数据科学专业的课程设计中仅强调技术和工程问题，而忽略了人文和管理问题。但是，从国外数据科学专业课程设计看，数据科学不仅是技术和工程的问题，而且还涉及人文、道德和法律的范畴。
例如：加州大学伯克利分校的课程《大数据中的人与价值(Behind the Data: Humans and Values)》;华盛顿大学的课程《以人为中心的数据科学(Human-Centered Data Science)》;哥伦比亚大学的课程《数据科学综合训练及伦理(Data Science Capstone & Ethics》。
以上就是有关于国内外数据科学教育异同的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
