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　　一、美國(guó)大學(xué)DS專(zhuān)業(yè)就業(yè)情況

　　2012年《哈佛商業(yè)評(píng)論》曾將數(shù)據(jù)科學(xué)家評(píng)為“二十一世紀(jì)最性感的職業(yè)”。

　　十年過(guò)后的今天，數(shù)據(jù)科學(xué)家這一職業(yè)依然炙手可熱。如果我們?cè)谇舐毦W(wǎng)站上搜索數(shù)據(jù)科學(xué)職位，數(shù)據(jù)工程和解決方案架構(gòu)師的職位招聘依然比人們預(yù)期的要多得多。

　　很多公司和企業(yè)為了吸引市場(chǎng)上最優(yōu)秀的人才，都在招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家，這刺激了市場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求。據(jù)美國(guó)最大的求職網(wǎng)站之一Glassdoor 統(tǒng)計(jì)，美國(guó)最佳工作排名中，數(shù)據(jù)科學(xué)家連續(xù)四年穩(wěn)居第一，平均年薪維持在10萬(wàn)美元之上。

　　據(jù)統(tǒng)計(jì)，88%的數(shù)據(jù)科學(xué)家至少是碩士學(xué)位，46%的數(shù)據(jù)科學(xué)家是博士學(xué)位。

　　二、美國(guó)大學(xué)DS專(zhuān)業(yè)不同方向就業(yè)

　　學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)后不僅可以做數(shù)據(jù)科學(xué)家，還以機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析兩個(gè)工作方向。我們來(lái)分別看看這三個(gè)方向的具體工作內(nèi)容：

　　1.數(shù)據(jù)科學(xué)家 Data Scientist

　　此類(lèi)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(wèn)題來(lái)設(shè)計(jì)技術(shù)方案，比如Uber叫車(chē)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(chǎng)規(guī)模的實(shí)驗(yàn)。這些例子，聽(tīng)上去就不是寫(xiě)SQL能解決的，也不是會(huì)寫(xiě)代碼就能做出來(lái)的，都需要比較深的領(lǐng)域知識(shí)。

　　2.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(kāi)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(wèn)題。一般需要ship production code，做出來(lái)的是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

　　3.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(xiě)SQL query取數(shù)據(jù)、用R/Python做簡(jiǎn)單的分析、用Tableau/Excel作圖比較常見(jiàn)，能自己開(kāi)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。

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