在留学领域，"DS"通常指 数据科学（Data Science）专业，属于交叉学科领域，融合了统计学、计算机科学、数学等多学科知识，旨在通过数据分析和建模解决实际问题。以下是具体解析：

一、核心定义

数据科学是通过科学方法、处理过程和系统从数据中提取知识或结构信息的学科，涵盖数据收集、清洗、分析、可视化及机器学习等技术。

二、学科特点

跨学科性

结合计算机科学（编程、算法）、数学（统计学、微积分）和领域知识（医疗、金融等），形成知识体系。

实践导向

强调数据驱动决策，培养分析、建模及产品化能力，适用于商业分析、人工智能等领域。

就业前景广

涵盖数据分析师、数据工程师、机器学习工程师等岗位，薪资水平较高。

三、课程体系（以美国为例）

基础课程：

数据科学编程、统计学、数据工程基础等。

高级课程：机器学习、深度学习、自然语言处理、数据可视化等。

四、与其他相关专业的区别

与计算机科学（CS）：CS更侧重算法、编程和系统设计，DS是CS的细分方向。

与商业分析（BA）：BA侧重业务逻辑和报表分析，DS更强调数据驱动决策。

五、申请要求

需具备数学、编程基础，部分项目要求相关领域经验或课程背景，适合数学、计算机或商科背景的学生。

综上，DS专业是现代数据驱动时代的热门选择，适合对数据分析和人工智能感兴趣的学生。