除了以上这些，还有耶鲁大学的MA in Statistics、CMU的MS in Data Analytics for Science，布朗的Master’s Program in Data Science等项目都非常不错!
大数据时代，人人都在讨论大数据。但对于学校来说，全民的数据狂欢宴在这里大打折扣。令人感到费解的是，虽然学校收集了非常可观的数据，但他们似乎并没有真正地如他们宣称的那样，利用数据来进行决策，相反的是，“大数据”似乎成为他们发展计划中的某个标语，又或者是演讲中的某个必不可少的口号。
在记忆法运用上，它不会“罢黜百家，独尊某术“，而是采取兼容并包的态度，给每一个单词找到最有效最简单的记忆方法。If you lose these data， I'll never forgive you.
高质量、完整的数据集能够提供更可靠、更准确的分析结果，有助于制定基于数据的决策。例如，如果您的模型正在生产环境中运行，并接受一个包含特征值的 JSON 字符串作为输入，那么您可以使用 Pydantic 来验证该输入，以确保一切井然有序。
我们看“甲骨文”公司对Data Science的定义:“ Data science combines multiple fields including statistics， scientific methods， and data analysis to extract value from data.” IBM公司也为Data Science做了定义 “Data science is the process of using algorithms， methods， and systems to extract knowledge and insights from structured and unstructured data. It uses analytics and machine learning to help users make predictions， enhance optimization， and improve operations and decision making.” 很显然，数据科学是典型的交叉学科。
同样是图像分类问题，从最开始数据规模较小的 MNIST 手写数字识别数据集其只有 6 万样本，10 个分类，到更大规模的 ImageNet，其有 1600 万样本，1000 个分类，再到互联网 Web 服务中沉淀了数亿量级的图像数据。
数据可以是资源，而数字，特别是基于某种算法而形成的加密数字，却是一种资产。经济学有三大迷局，其一是货币之谜，其二是财富之谜，其三是资产估值之谜。本文避重就轻，只谈资产之谜。在财富货币化的时代，财富增长历经两个25年。
