芝大新开王炸专业，锁定未来高薪赛道

嘿，小伙伴们！我是你们在lxs.net的老朋友，专门帮大家扒拉留学圈干货的小编。

最近和一个学弟聊天，他叫Leo，现在大二，正经历着每个留学生都会遇到的“终极拷问”——我到底该选什么专业？Leo的爸妈花了小两百万送他出来，期望他能学个“硬核”专业，毕业找个好工作留下来。他自己呢，在CS和Finance之间反复横跳，头都快秃了。

学CS吧，感觉自己不是天赋型选手，怕“卷”不过那些编程大神，最后沦为“码农”；学Finance吧，又觉得有点虚，担心没有实打实的技术，华尔街的门槛摸都摸不到。他唉声叹气地问我：“姐，你说有没有一个专业，既能让我学到真本事，又有看得见的‘钱’景，还能完美结合我的兴趣？”

我当时就笑了，告诉他：“你这个问题，芝加哥大学替你回答了。”

没错，就是那个以学术严谨、诺奖得主扎堆、高冷得不食人间烟火的芝加哥大学。就在最近，它悄悄推出了一个全新的本科专业，简直就是为Leo这种有“选择困难症”的优秀学子量身定做的。这个专业一亮相，就在留学圈里炸开了锅，被大家称为“王炸专业”。它完美地解决了那个“学技术还是学商业”的世纪难题，目标只有一个：把你直接送上未来十年最稳、最高薪的职业快车道。

这个“神仙专业”到底是什么来头？

先报上大名：数据科学本科专业（Undergraduate Major in Data Science）。从2023年秋季学期开始，芝大的本科生就可以正式选择这个专业了。

你可能会说，“数据科学”嘛，现在遍地开花，有什么稀奇的？别急，芝大出品，必属精品。这个专业可不是简单地把计算机和统计课拼凑在一起。它的“王炸”之处在于其强大的“跨界”基因。

这个新专业是由芝大的计算机科学系（Department of Computer Science）和统计系（Department of Statistics）联合推出的，但它的触角伸得更远。教学和研究资源深度整合了鼎鼎大名的布斯商学院（Booth School of Business）、肯尼斯·格里芬经济系（Kenneth C. Griffin Department of Economics）以及哈里斯公共政策学院（Harris School of Public Policy）。

这是什么概念？打个比方，别的学校的数据科学专业可能是在教你如何打造一把削铁如泥的宝剑（技术能力）。而芝大的这个专业，不仅教你如何铸剑，还请来商界大佬和经济学巨擘教你剑法（商业洞察），告诉你这把剑应该在何时、何地、以何种角度挥出，才能创造最大的价值。你学到的不只是“How”，更是“Why”和“What if”。

举个真实案例。全球最大的对冲基金之一，桥水基金（Bridgewater Associates），它的创始人瑞·达利欧（Ray Dalio）就极度推崇一种“原则性”的、基于数据和算法的决策模式。他们公司内部的量化分析师，就是典型的既要懂代码、懂模型，又要深刻理解全球宏观经济和市场逻辑的人。芝大这个专业的培养目标，就是朝着这种“Quant King”去的。

课程有多酷？看看你未来四年学什么

光说不练假把式，我们直接来看看这个专业的课程设置有多硬核。它分为两个方向：理学学士（B.S.）和文学学士（B.A.），B.S.对数理和计算机的要求会更高一些。

无论哪个方向，你的课程表都会被下面这些“狠角色”占满：

1. 数理与编程基础（打牢地基）
你将从微积分、线性代数、离散数学开始，把数学基础打得牢牢的。编程方面，Python是你的入门语言，紧接着就是数据结构和算法。这部分是童子功，保证你未来在处理海量数据时，知道从何下手，并且能写出高效、优雅的代码。

2. 数据科学核心（铸造引擎）
这部分是专业的灵魂。课程包括《统计学导论》、《机器学习》、《数据科学实践》等。你将系统学习如何清理数据、进行探索性分析、建立预测模型、评估模型效果。特别值得一提的是，芝大的《机器学习》课程，据说难度和深度都相当可观，会带你深入了解从逻辑回归到深度神经网络的各种模型背后的数学原理。这和很多只教你“调包”的课程有本质区别。

3. 跨领域应用选修（装上轮子，跑起来！）
这才是最激动人心的部分！你可以根据自己的兴趣，在众多领域中选择你的“战场”。

• 对金融感兴趣？你可以选修布斯商学院提供的《金融计量经济学》、《算法交易》等课程，学习如何用数据模型预测股票价格，设计交易策略。
• 想进科技大厂做产品？你可以选修与人机交互（HCI）、社会科学相关的课程，学习如何通过分析用户行为数据来优化产品设计。比如，Netflix当年就是通过分析海量用户的观影数据，精准地“算”出《纸牌屋》会大火，从而敢于豪掷一亿美元投资。这个专业的毕业生，就是能做这种决策的人。
- 对社会问题感兴趣？你可以结合哈里斯公共政策学院的课程，学习如何利用数据分析来评估政策效果、预测犯罪率、优化城市交通等。

芝大的这个专业，就像一个开放的平台，它为你提供了最坚实的内核，然后鼓励你把这个内核接入到任何你感兴趣的领域，去解决真实世界的问题。

大家最关心的：“钱”景到底怎么样？

聊了这么多理想，我们来谈谈最现实的问题：毕业后能赚多少钱？

答案是：非常有竞争力。这个专业对口的职业赛道，几乎是当前就业市场上最热门、薪酬最高的一批。

1. 看看硬数据：
根据美国劳工统计局（BLS）发布的《职业展望手册》（2023年版），“数据科学家”这一职业的需求预计在2022年到2032年之间将增长35%！这是什么概念？美国所有职业的平均增长率只有3%。这简直是在就业市场里坐上了火箭。

薪酬方面，根据知名求职网站Glassdoor在2024年初的数据，美国数据科学家的平均年薪中位数约为13万美元。如果你能进入顶尖的科技公司或金融机构，这个数字会高得多。在硅谷的科技巨头（如Google, Meta, Apple），一个刚毕业的本科生拿到总包（薪水+股票+奖金）接近20万美元的offer，已经不是新闻。

2. 看看具体的职业路径：

• 数据科学家 (Data Scientist): 这是最直接的对口职业。在公司里负责从数据中挖掘商业洞见，构建预测模型，帮助管理层做决策。比如，电商公司的数据科学家会分析用户购买行为，实现精准推荐。
• 量化分析师 (Quantitative Analyst, "Quant"): 在华尔街，这是“神”一样的存在。他们利用复杂的数学和统计模型，开发和执行金融交易策略。这个岗位的薪酬极高，对数理能力的要求也登峰造极，而芝大正是培养Quants的摇篮。
• 机器学习工程师 (Machine Learning Engineer): 专注于将机器学习模型产品化、工程化。比如，你手机上的人脸识别、语音助手背后的算法，就是他们开发的。
• 商业/数据分析师 (Business/Data Analyst): 更偏向业务端，利用数据工具（如SQL, Tableau）来监控业务指标，制作报表，为业务部门提供数据支持。
• 产品经理 (Product Manager - Tech): 越来越多懂技术的产品经理受到青睐。拥有数据科学背景，能让你更科学地理解用户需求，用数据驱动产品迭代。

对于咱们留学生来说，还有一个隐藏的巨大福利：这个专业是STEM专业。这意味着毕业后，你可以获得长达3年的OPT实习期，比普通专业多出整整2年！这多出来的24个月，让你有更多的时间找工作、积累经验，以及最重要的——参与多次H1B工作签证的抽签。在现在H1B中签率越来越低的情况下，这简直是留美路上的“续命神器”。

现实很骨感：想进这个专业有多难？

看到这里，你是不是已经热血沸腾，准备把芝大Data Science设为梦校了？先冷静一下，我们得聊聊现实的挑战。

想进这个专业，你得先过芝大本科录取这一关。芝加哥大学是全美录取难度最高的大学之一，常年排在TOP 10。2023-2024申请季，它的整体录取率大约在5%左右。这意味着一百个申请者里，只有五个人能拿到offer。

对于想攻读这个专业的申请者，招生官会格外关注你在以下几个方面的表现：

1. 数学能力是敲门砖中的敲门砖。
你在高中阶段的数学课程，最好是能修的最高级别的都修了，并且拿到高分。比如AP课程里的微积分BC（Calculus BC）基本是标配，如果还能有线性代数、多元微积分等更高级的课程，会是巨大的加分项。

2. 展现你对计算机和数据的热情。
仅仅是AP计算机科学A（AP CSA）可能还不够。招生官希望看到你主动探索的痕迹。比如，你有没有参加过USACO（美国计算机奥林匹克竞赛）？有没有在GitHub上有自己的个人项目？有没有尝试过在Kaggle（一个数据科学竞赛平台）上参加比赛，哪怕只是为了练手？这些“课外活动”远比文书里一句“我热爱编程”要有力得多。

3. 证明你的“跨界”思维。
既然这个专业强调交叉学科，那你也要展现出这种特质。比如，你参加了学校的经济学社团，并尝试用数据分析方法研究一个经济现象；或者你对生物感兴趣，参与了一个用计算机模拟蛋白质折叠的项目。这些经历都能证明你不是一个只会埋头刷题的书呆子，而是懂得如何将技术应用到具体领域去解决问题的人。

总而言之，你需要向芝大证明，你不仅有顶尖的智商，还有强烈的好奇心和主动解决问题的能力。这是一个为未来领导者设计的专业，他们要找的，也是具备这种潜质的学生。

写在最后的话

聊了这么多，并不是想说所有人都应该去卷芝大的这个新专业。毕竟，每个人的兴趣和天赋都不同，通往成功的路也绝不止一条。

我想通过芝大这个“王炸专业”传达一个更重要的信号：未来社会最需要的人才，一定是具备“复合能力”的人。那种只会写代码，或者只会讲商业模型的人，都可能在AI时代被轻易取代。

真正无法被取代的，是你运用硬核技术，去洞察复杂商业问题，并创造性地提出解决方案的能力。这是一种“数据直觉”和“商业嗅觉”的结合。

所以，无论你最终选择了哪所学校、哪个专业，都可以有意识地去培养这种“跨界”能力。学CS的同学，多去听听经济学和心理学的课；学商科的同学，逼自己去学学Python和SQL。别给自己设限，勇敢地跳出自己的学科舒适区。

未来的世界，数据就像是新的石油，而算法就是驱动世界的引擎。早点拿到这张通往未来的船票，你的留学生涯，乃至整个人生，都会有更广阔的风景。

加油吧，未来的数据“玩家”们！