数据科学（Data Science，简称DS）是一个跨学科领域，它结合了统计学、计算机科学和数学等多个学科的知识，旨在从大量的数据中提取有用的信息并进行分析。数据科学的主要应用领域包括大数据处理与分析、机器学习、数据挖掘、数据可视化以及数据库管理等。

数据科学专业的课程设置通常包括以下几个主要方向：

统计学：

学习统计学的基本原理和方法，用于数据的收集、整理、分析和解释。

计算机科学：

掌握计算机科学的基础知识，如算法设计、软件开发、数据库管理等，以便有效地处理和分析大量数据。

数学：

学习数学的基本理论和方法，为数据分析和机器学习提供理论基础。

数据可视化：

学习如何将数据以图形或图表的形式呈现，帮助用户更直观地理解数据。

机器学习与人工智能：

研究如何设计和优化机器学习算法，开发人工智能模型和应用，实现自动化数据处理和预测分析。

数据科学专业的就业方向非常广泛，主要包括以下几种：

数据科学家：

分析大数据集，使用统计学方法解释数据模式，为战略决策提供依据。

机器学习工程师：

设计和优化机器学习算法，自动化数据处理和预测分析。

人工智能工程师：

研究新的人工智能技术，开发创新的AI模型和应用。

软件工程师：

负责软件系统的设计、开发和维护，通常需要具备数据科学的相关技能。

系统架构师：

设计计算机系统的整体架构，确保系统的可扩展性和高效性。

数据科学（DS）作为计算机科学的一个分支，在我国本科专业分类中，属于工学-计算机类。这个专业的学生在学习过程中，不仅需要掌握扎实的理论知识，还需要具备较强的实践能力和解决问题的能力，以应对日益复杂的数据处理和分析需求。