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)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機、人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化技術(shù)等多學(xué)科的知識。大數(shù)據(jù)時代的到來，為各個科學(xué)領(lǐng)域帶來了新的改革。下面托普仕zane老師給大家分享一下美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)前景的相關(guān)內(nèi)容，供大家參考。
一、美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)前景
全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具了一份詳細的分析報告，預(yù)計到2018年，大數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)工作者的崗位需求將激增，其中大數(shù)據(jù)科學(xué)家的缺口在140000到190000之間，對于懂得如何利用大數(shù)據(jù)做決策的分析師和經(jīng)理的崗位缺口則將達到1500000!其中對大數(shù)據(jù)處理需求最旺盛的行業(yè)包括：制藥業(yè)、計算機軟件、互聯(lián)網(wǎng)、科研、IT技術(shù)服務(wù)、生物技術(shù)。
事實上，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)公司到金融機構(gòu)，到處需要大數(shù)據(jù)項目來做創(chuàng)新驅(qū)動。數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的崗位報酬也非常豐厚，在硅谷，入門級的數(shù)據(jù)科學(xué)家的收入已經(jīng)是6位數(shù)了(美元)。
二、美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)職業(yè)方向
(1)機器學(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)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和用這些系統(tǒng)解決實際問題。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，估計投資回報比，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)強的;工作需要產(chǎn)生各種形式的報告;在統(tǒng)計層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。
(3)數(shù)據(jù)科學(xué)家 Data Scientist
很多人說，我想做數(shù)據(jù)科學(xué)家，我想做機器學(xué)習(xí)，而這類職位就是大家想象中的那種。此類職位工作內(nèi)容以高級建模為主，會針對復(fù)雜的問題來設(shè)計技術(shù)方案，比如Uber叫車的ETA、各種定價系統(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)模的實驗。這些例子，聽上去就不是寫SQL能解決的，也不是會寫代碼就能做出來的，都需要比較深的領(lǐng)域知識。
以上就是美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)前景的相關(guān)內(nèi)容。如果您對美國留學(xué)感興趣，歡迎您在線咨詢托普仕留學(xué)老師。托普仕留學(xué)專注美國TOP30名校申請，采用5v1服務(wù)模式，21步精細服務(wù)流程，硬性四維標準+六維背景提升等留學(xué)服務(wù)體系，為學(xué)生申請美國名校提供保障。
相關(guān)推薦
最新資訊