

美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)碩士就業(yè)方向有哪些?數(shù)據(jù)科學(xué)是一門交叉的學(xué)科,涉及到很多的領(lǐng)域包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、模式識(shí)別、可視化技術(shù)等多學(xué)科的知識(shí)。隨著科技的發(fā)展,每天每時(shí)每刻都有大量數(shù)據(jù)被產(chǎn)生和存儲(chǔ)下來。如何才能把這些數(shù)據(jù)變成有用的信息價(jià)值被人類所利用,就會(huì)通過一系列的收集、統(tǒng)計(jì)、整理、分析、挖掘等方法和技術(shù)來實(shí)現(xiàn)整個(gè)過程。
數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的就業(yè)前景
目前,不止像Facebook這樣的科技公司需要Data人才,越來越多的投行和咨詢公司對(duì)Data人才的需求也日漸增長。
根據(jù)麥肯錫等咨詢行業(yè)的研究報(bào)告,數(shù)據(jù)相關(guān)類的崗位需求僅在美國就突破了20W。
據(jù)IBM預(yù)測,到2020年,所有美國數(shù)據(jù)科學(xué)類崗位數(shù)量將增加36萬個(gè),總數(shù)達(dá)到270萬。
其中對(duì)大數(shù)據(jù)處理需求最旺盛的行業(yè)包括:制藥業(yè)、計(jì)算機(jī)軟件、互聯(lián)網(wǎng)、科研、IT技術(shù)服務(wù)、生物技術(shù)。
事實(shí)上,大數(shù)據(jù)工作者可以施展拳腳的領(lǐng)域非常廣泛,從國防部、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司到金融機(jī)構(gòu),到處需要大數(shù)據(jù)項(xiàng)目來做創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。
數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的崗位報(bào)酬也非常豐厚,在硅谷,入門級(jí)的數(shù)據(jù)科學(xué)家的收入已經(jīng)是6位數(shù)了(美元)。
數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的三個(gè)主要就業(yè)方向
1. 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師 Machine Learning Engineer
代表了技術(shù)含量較高的方向,工作內(nèi)容主要是開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和用這些系統(tǒng)解決實(shí)際問題。
一般需要ship production code,做出來的是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
2. 數(shù)據(jù)分析員 Data Analyst
工作內(nèi)容俗稱analytics (product analytics or business analytics),從數(shù)據(jù)中提取insight,估計(jì)投資回報(bào)比,為產(chǎn)品方向提建議,所用工具一般較基礎(chǔ),比如寫SQL query取數(shù)據(jù)、用R/Python做簡單的分析、用Tableau/Excel作圖比較常見,能自己開發(fā)Dashboard算是analyst里面技術(shù)強(qiáng)的;工作需要產(chǎn)生各種形式的報(bào)告;在統(tǒng)計(jì)層次上,懂基本t-test和線性回歸即可。
3. 數(shù)據(jù)科學(xué)家 Data Scientist
此類職位工作內(nèi)容以高級(jí)建模為主,會(huì)針對(duì)復(fù)雜的問題來設(shè)計(jì)技術(shù)方案,比如Uber叫車的ETA、各種定價(jià)系統(tǒng)、Airbnb和金融行業(yè)的Fraud Detection、Amazon物流管理,F(xiàn)B/Linkedin的社交網(wǎng)絡(luò)或者ebay/Airbnb/Uber這樣供需雙方Marketplace市場規(guī)模的實(shí)驗(yàn)。這些例子,聽上去就不是寫SQL能解決的,也不是會(huì)寫代碼就能做出來的,都需要比較深的領(lǐng)域知識(shí)。
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