您的位置: SAT >最新动态 >干货:美国数据科学专业优势分析

干货:美国数据科学专业优势分析

课窝文章发表时间2020-01-13 课窝文章标签新SAT阅读,SAT词汇量测试,SAT教材推荐 课窝文章喜欢人数

  新SAT阅读是SAT考试第一项科目,这一部分由5篇文章构成,分别涉及到文学、社会科学、自然科学以及历史文献四种类型的文章,这个部分的考试时间为65分钟,包括答题和填涂答题卡的时间。今天课窝网小编与大家一起了解美国数据科学专业。

  什么是数据科学?就业前景如何?

  数据科学是一门交叉的学科,涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。

  关于数据科学项目的就业前景,全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具了一份详细的分析报告,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间,懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000!

  其中对大数据处理需求最旺盛的行业包括:制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术。事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数美元了。

干货:美国数据科学专业优势分析

  数据科学专业的就业方向

  数据科学的三类职业方向:机器学习、数据分析和数据科学家。

  1、机器学习工程师 Machine Learning Engineer

  代表了技术含量较高的方向,工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要ship production code,做出来的是数据产品。

  2、数据分析员 Data Analyst

  工作内容俗称analytics (product analytics or business analytics),从数据中提取insight,估计投资回报比,为产品方向提建议,所用工具一般较基础,比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图比较常见,能自己开发Dashboard算是analyst里面技术强的,工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上,懂基本t-test和线性回归即可。

  3、数据科学家 Data Scientist

  工作内容以高级建模为主,会针对复杂的问题来设计技术方案,比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理、FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子,听上去就不是写SQL能解决的,也不是会写代码就能做出来的,都需要比较深的领域知识。

  美国数据科学硕士申请专业要求

  首先,本科是计算机科学CS的同学,是最符合申请条件的,因为大多数数据工作都是通过编程和数据库的相关手段进行的,同时学过统计、微积分、高级语言;例如哈佛大学对于MSDS的本科背景要求是:希望有微积分、线性代数,概率和统计等相关课程,能使用至少1种编程语言,例如Python或R,了解计算机科学概念。

  其次,本科背景是统计、数学或应用数学,且有一定编程基础的同学也可以申请,这都是很好的匹配专业。

  最后,商科背景出身,但量化背景较强的商科专业,比如金工,但又希望能选择一个STEM专业的同学,那DS显然也是个非常好的选择。

  所以说,如果你有比较强的编程背景,又有比较好的数理基础,那你就很有竞争力;而纯商科背景的同学,如果没有强的量化背景,或者不懂编程,那建议还是数据科学DS和商业分析BA混合申请,因为商业分析更加偏商科,开在商学院,对商科背景接纳程度大很多。

  申请数据科学专业需要哪些软性背景?

  建议可以从科研方面加强,在大学期间最好找和量化相关的科研,如果实在没有,可以把相关的课程大作业拿来用。再退而求其次,也可以是计算机软件、数据库相关。如果没有科研经历,那将是极大的硬伤。

  此外,可以参加一些竞赛。竞赛的平台有很多,比如最近很火的Kaggle,再如阿里的天池、SODA、WID、数据嗨客等。

  最后就是实习。实习最优选择应该是数据公司的数据岗,然而现实是这样的岗位由于太过重要,基本不会招实习生。

  以上就是小编为大家整理的关于美国留学数据科学专业优势分析,希望对大家有所帮助。更多SAT成绩网上查询、SAT报名费用等问题可以咨询我们。

支付宝 微信 支付 masterCard 银联