美研數(shù)據(jù)科學DS詳細講解
發(fā)布時間：2024/08/01
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一、美研數(shù)據(jù)科學課程設置
根據(jù)專業(yè)的開設情況，一般是開設在計算機相關(guān)院系下或者商學院下。
因此根據(jù)一些課程的整合，數(shù)據(jù)科學專業(yè)的課程大致分為以下三個方面：
模型，算法；數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；visualization(可視化)。
可以看出，以上這些課程都是與計算機密切相關(guān)的。所以整個學習過程，都需要一定的計算機技能，如編程、算法等。因此，如果申請者具有一定的數(shù)學、統(tǒng)計分析基礎(chǔ)的話，更有利于獲得申請成功。
二、美研數(shù)據(jù)科學就業(yè)方向
據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)報告顯示，預計未來幾年，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!
數(shù)據(jù)科學專業(yè)就業(yè)領(lǐng)域廣泛
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)科學的三類職業(yè)方向
(1)機器學習工程師 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(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)科學家 Data Scientist很多人說，我想做數(shù)據(jù)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(nèi)容以高級建模為主，會針對復雜的問題來設計技術(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。
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