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　　一、專業(yè)背景

　　數(shù)學(xué)：

　　Data Science 無法避免的就是算法，而算法的基礎(chǔ)就是數(shù)學(xué)。因而數(shù)學(xué)系的同學(xué)如果申請 Data Science 的話是非常有競爭力的，雖然你可能沒有計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)，但是你的邏輯思維直接導(dǎo)致了你有很好的處理大數(shù)據(jù)的能力。

　　計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)：

　　計(jì)算機(jī)在 Data Science 方向自然是最具競爭力的。但是，這個專業(yè)除了鞏固自身的編程能力，更偏重了解更多的處理數(shù)據(jù)的方法。因此，學(xué)計(jì)算機(jī)的同學(xué)們，建議在數(shù)學(xué)方向有一定的基礎(chǔ)，不然學(xué)的時候會很費(fèi)腦。

　　經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)專業(yè)：

　　在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，你有經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)，那么恭喜你，你一定比其他專業(yè)的同學(xué)們更懂得什么數(shù)據(jù)才是有利于預(yù)估經(jīng)濟(jì)發(fā)展行情的。因而，如果你有很好的邏輯能力的話，你完全可以學(xué)習(xí)一些基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)知識和編程，這不但是適應(yīng)社會發(fā)展的知識，也是能讓你在今后就業(yè)方面如魚得水的專業(yè)。

　　二、背景提升

　　科研：

　　科研的話，最好找和量化相關(guān)的，如果實(shí)在沒有，可以把相關(guān)的課程大作業(yè)(project)拿來用。再退而求其次，也可以是 CS 相關(guān)，但切記沒有科研經(jīng)歷，那將是極大的硬傷。

　　競賽：

　　競賽的平臺有很多，比如最近很火的 Kaggle，再如阿里的天池、SODA、WID、數(shù)據(jù)嗨客等。谷歌旗下的 Kaggle 是一個數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)分析競賽平臺。該平臺是當(dāng)下最流行的數(shù)據(jù)科研賽事平臺，其組織的賽事受到全球數(shù)據(jù)科學(xué)愛好者追捧。如果學(xué)生能夠在該平臺的一些比賽中獲得較好的名次，不僅可以體現(xiàn)學(xué)生在數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能學(xué)科方向上強(qiáng)烈的興趣，還能在研究生申請和未來就業(yè)的過程中，展現(xiàn)自己在編程和算法上的競爭力。

　　實(shí)習(xí)：

　　實(shí)習(xí)的話最優(yōu)選擇當(dāng)然是數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)崗，然而現(xiàn)實(shí)是這樣的，崗位由于太過重要，基本不會招實(shí)習(xí)生。所以，建議找一些統(tǒng)計(jì)量化相關(guān)的或者計(jì)算機(jī)相關(guān)的實(shí)習(xí)。

　　三、職業(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)投資回報比，為產(chǎn)品方向提建議。能夠影響薪資的技能包括數(shù)據(jù)分析、Microsoft Excel、SQL、數(shù)據(jù)庫管理與報告、Microsoft Office、數(shù)據(jù)挖掘 / 數(shù)據(jù)倉庫、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)錄入、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Microsoft Word、R、Tableau Software、SAS。

　　3、數(shù)據(jù)科學(xué)家 Data Scientist

　　IT 數(shù)據(jù)科學(xué)家工作內(nèi)容以高級建模為主，會針對復(fù)雜的問題來設(shè)計(jì)技術(shù)方案。它的任務(wù)是為建模、數(shù)據(jù)挖掘和生產(chǎn)目的設(shè)計(jì)和構(gòu)建新的數(shù)據(jù)集流程，確定改進(jìn)數(shù)據(jù)和搜索質(zhì)量以及預(yù)測能力的新方法。執(zhí)行和解釋關(guān)于新數(shù)據(jù)源或現(xiàn)有數(shù)據(jù)源的新用途的數(shù)據(jù)研究和產(chǎn)品實(shí)驗(yàn)。開發(fā)原型、概念證明、算法、預(yù)測模型和分析。

　　營銷數(shù)據(jù)科學(xué)家負(fù)責(zé)構(gòu)建和調(diào)整轉(zhuǎn)換算法和數(shù)據(jù)挖掘策略，以利用消費(fèi)者數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)來給出營銷方面的戰(zhàn)略建議，以確保在線營銷策略與公司更廣泛的營銷計(jì)劃相結(jié)合，并使用例如 Adobe Analytics /Google Analytics 這類分析工具，及時向公司管理層和客戶提供綜合報告。

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