美國DS專業(yè)是一門交叉的學科，涉及到很多的領域，包括統(tǒng)計學、數學、計算機、人工智能、機器學習、數據庫、模式識別、可視化技術等多學科的知識。大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創(chuàng)業(yè)公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創(chuàng)新驅動。下面托普仕老師給大家詳細介紹一下美國DS專業(yè)研究生就業(yè)前景。
一、美國DS專業(yè)研究生就業(yè)前景
據相關數據報告顯示，預計未來幾年，大數據或者數據工作者的崗位需求將激增，其中大數據科學家的缺口在140000到190000之間，對于懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到1500000。
數據科學專業(yè)就業(yè)領域廣泛：
事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創(chuàng)業(yè)公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創(chuàng)新驅動。
二、美國DS專業(yè)研究生職業(yè)方向
(1)機器學習工程師 Machine Learning Engineer
代表了技術含量較高的方向，工作內容主要是開發(fā)機器學習系統(tǒng)和用這些系統(tǒng)解決實際問題。一般需要ship production code，做出來的是數據產品。
(2)數據分析員 Data Analyst
工作內容俗稱analytics (product analytics or business analytics)，從數據中提取insight，估計投資回報比，為產品方向提建議，所用工具一般較基礎，比如寫SQL query取數據、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里面技術強的;工作需要產生各種形式的報告;在統(tǒng)計層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。
(3)數據科學家 Data Scientist
很多人說，我想做數據科學家，我想做機器學習，而這類職位就是大家想象中的那種。
此類職位工作內容以高級建模為主，會針對復雜的問題來設計技術方案，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，FB/Linkedin的社交網絡或者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，都需要比較深的領域知識。
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