数据科学家与AI，热门专业怎么选？

去年我有个朋友，从中国来到加拿大读研究生，他本来是学计算机的，但到了温哥华后，看到很多同学都在学数据科学或者人工智能，他也开始纠结到底该选哪个。结果他花了一年时间研究这两个专业，最后发现，其实自己更喜欢做数据分析和商业建模，而不是整天写代码搞算法。他的经历让我意识到，选择数据科学家还是AI这条路，真的不是随便决定的。

数据科学这个专业，在UBC（不列颠哥伦比亚大学）的课程里，会教你如何用统计学分析数据，比如用Python或者R语言处理大量信息，然后从中找出有用的趋势。如果你以后想进金融公司、市场部门，或者做用户行为分析，这门课就特别实用。而且现在不少企业都缺这种人才，特别是像多伦多、温哥华这些地方，对数据分析师的需求一直很高。

AI专业的课程则更偏向技术，比如在纽约大学（NYU），他们有专门的人工智能实验室，学生要学习深度学习、自然语言处理这些内容。如果你喜欢编程，喜欢解决复杂问题，或者想进入科技公司研发产品，那AI可能是更好的选择。不过，这类课程通常要求你有较强的数学和编程基础，不然可能跟得比较吃力。

我认识一个在斯坦福大学读AI的朋友，他毕业之后直接进了谷歌的AI团队，负责开发语音识别系统。而另一个在密歇根大学读数据科学的同学，现在在一家银行做客户数据分析，工作稳定，收入也不错。这说明，虽然两个专业都很热门，但发展方向不一样，适合的人群也不同。

美国的STEM专业留学生，毕业后可以申请36个月的OPT（Optional Practical Training），这对找工作非常有帮助。不管是数据科学还是AI，如果能在实习期间积累实际经验，回国或留在国外找工作的机会都会更大。比如在旧金山湾区，很多初创公司都在招数据科学家，而硅谷的科技大厂则更倾向于招聘AI人才。

如果你对统计学不太感兴趣，但又很喜欢编程，那么AI可能更适合你。但如果你更关注商业应用，比如市场营销、用户体验优化，那数据科学会更有优势。这两个专业其实有很多交叉点，比如AI也需要数据支持，数据科学也可能涉及机器学习，所以选的时候也可以考虑两者结合的专业。

还有一个现实问题是，不同国家的留学政策会影响你的职业发展。比如加拿大对STEM专业的留学生政策比较友好，毕业后可以拿到工作签证，而美国的H1B签证竞争激烈，尤其是AI和数据科学这些热门领域。所以在选择专业前，最好先了解目标国家的移民政策和就业市场。

我的建议是，别急着下结论。先看看自己对哪方面更感兴趣，再查一下目标学校的课程设置和师资力量。如果有条件，可以参加一些相关的线上课程或者项目，提前体验一下。毕竟，选错专业比选错工作更麻烦，因为专业决定了你未来的职业路径。

不管你是想进科技公司、金融行业，还是继续深造，了解数据科学和AI的区别，都是关键的第一步。别让迷茫耽误了你的未来，现在就开始行动吧。