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　　一、美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)職業(yè)發(fā)展路徑

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家也是基于技術(shù)的職位, 在職業(yè)生涯階段可以從入門機數(shù)據(jù)科學(xué)家逐步進階為中級數(shù)據(jù)科學(xué)家, 高級數(shù)據(jù)科學(xué)家甚至資深數(shù)據(jù)科學(xué)家。

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家的職業(yè)中后期也可以轉(zhuǎn)型管理, 變成 Data Science Lead 或者 Data Science Manager, 從而進行更多方向性和領(lǐng)導(dǎo)性的工作。

　　基于數(shù)據(jù)科學(xué)家技術(shù)的積累, 如果有很強的工程實踐能力, 可以轉(zhuǎn)型成 Machine Learning Engineer, 如果有很強的分析和研究能力, 也可以轉(zhuǎn)型成為 Machine Learning Scientist等。

　　二、美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)常見公司

　　數(shù)據(jù)科學(xué)的常見公司大致可以分為這幾類：

　　1、上市公司

　　上市公司中Google, Facebook, Netflix的薪水和面試難度都是行業(yè)里的標桿。此外Amazon, Microsoft, LinkedIn, Bloomberg, Apple也都是值得一去的一流公司。業(yè)界流傳的“FAANG”就是指的Facebook，Apple，Amazon，Netflix，Google。

　　2、獨角獸公司

　　類似Uber, Lyft, Airbnb, Robinhood這樣的獨角獸公司門檻不低于以上的上市公司，而且工作節(jié)奏更快所以很適合更有野心也愿意接受風(fēng)險的數(shù)據(jù)科學(xué)家。

　　3、金融、咨詢公司

　　金融和咨詢行業(yè)中有一些公司也擁有數(shù)據(jù)科學(xué)部門或者崗位，但通常都是規(guī)模較大的公司或者公司業(yè)務(wù)非常需要數(shù)據(jù)科學(xué)支持。比如以下公司都有很多數(shù)據(jù)科學(xué)類崗位：

　　對沖基金：Two Sigma, DE Shaw, Citadel, Hudson River Trading, Jump Trading等

　　投資銀行：JP Morgan, Goldman Sachs等

　　咨詢公司：McKinsey，Mercer，Capgemini等

　　三、美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就職準備

　　在數(shù)據(jù)科學(xué)的面試中，同學(xué)們不但需要展現(xiàn)自己的優(yōu)秀的基本功, 還有注重溝通, 表現(xiàn)出自己具有商業(yè)意識 (Business Sense) 的一面。

　　一般來說，數(shù)據(jù)科學(xué)的面試會考量同學(xué)們以下幾種能力：

　　1、編程能力(Coding Practice)：

　　2、統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)知識與應(yīng)用(Stats and Machine Learning)

　　3、案例分析能力(Data Science Case Study)

　　4、行為軟實力(Behavior)

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