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　　一、美國留學(xué)為什么要慎選數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)

　　1.崗位少:只有大公司才設(shè)置相應(yīng)的數(shù)據(jù)科學(xué)崗位。僅為 SDE崗的1/10-1/20:

　　(1)Visa Software Development Engineer vsData Scientist = 19k:1.1k

　　(2)第一資本(Capital One) SoftwareDevelopment Engineer vs Data Scientist =26k:3.3k

　　2.進大廠難:大廠的數(shù)據(jù)科學(xué)崗位99%只對擁有博士學(xué)位的人開放。

　　3.職業(yè)前期發(fā)展難:數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)在初期發(fā)展時會面臨一些挑戰(zhàn)，但后期的發(fā)展前景較好。

　　4.學(xué)習(xí)難度較大

　　多學(xué)科知識要求：數(shù)據(jù)科學(xué)是一個交叉學(xué)科，涉及到數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)以及特定領(lǐng)域的專業(yè)知識等多個學(xué)科。學(xué)生需要掌握大量的理論知識和技能，如高等數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)等數(shù)學(xué)知識，編程技能如 Python、R 等，還需要了解機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法原理，學(xué)習(xí)壓力較大。

　　技術(shù)更新快：數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的技術(shù)和工具發(fā)展迅速，新的算法、框架和模型不斷涌現(xiàn)。例如，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域近年來不斷有新的模型架構(gòu)提出，如 Transformer 及其一系列變體。從業(yè)者需要不斷學(xué)習(xí)和更新知識，以跟上行業(yè)的發(fā)展，這對一些人來說可能會感到吃力。

　　二、美國數(shù)學(xué)科學(xué)專業(yè)院校難度梯隊

　　一級難度

　　威斯康星大學(xué)麥迪遜分校數(shù)據(jù)科學(xué)碩士

　　WISC MS Data Science

　　南加州大學(xué)應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)碩士

　　USC MS in Applied Data Science

　　東北大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士

　　NEU MS in Data Science

　　范德堡大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士

　　Vanderbilt MS in Data Science

　　二級難度

　　芝加哥大學(xué)應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)碩士

　　UChicago MS in Applied Data Science

　　卡內(nèi)基梅隆大學(xué)信息系統(tǒng)管理碩士 - 商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析

　　CMU Master of Information Systems Management - Business Intelligence & Data Analytics (MISM-BIDA)

　　約翰霍普金斯大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)

　　JHU MSE in Data Science

　　加州大學(xué)爾灣分校數(shù)據(jù)科學(xué)碩士

　　UCI Master of Data Science

　　萊斯大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士

　　RICE Master of Data Science

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