美研數據科學DS詳細講解
發(fā)布時間：2024/08/01
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一、美研數據科學課程設置
根據專業(yè)的開設情況，一般是開設在計算機相關院系下或者商學院下。
因此根據一些課程的整合，數據科學專業(yè)的課程大致分為以下三個方面：
模型，算法；數據結構；visualization(可視化)。
可以看出，以上這些課程都是與計算機密切相關的。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學、統(tǒng)計分析基礎的話，更有利于獲得申請成功。
二、美研數據科學就業(yè)方向
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。
數據科學的三類職業(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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