一、美國數(shù)據(jù)科學專業(yè)就業(yè)前景

　　2012年《哈佛商業(yè)評論》曾將數(shù)據(jù)科學家評為“二十一世紀最性感的職業(yè)”。

　　十年過后的今天，數(shù)據(jù)科學家這一職業(yè)依然炙手可熱。如果我們在求職網(wǎng)站上搜索數(shù)據(jù)科學職位，數(shù)據(jù)工程和解決方案架構(gòu)師的職位招聘依然比人們預期的要多得多。

　　很多公司和企業(yè)為了吸引市場上最優(yōu)秀的人才，都在招聘數(shù)據(jù)科學家，這刺激了市場對數(shù)據(jù)科學家的需求。據(jù)美國最大的求職網(wǎng)站之一Glassdoor 統(tǒng)計，美國最佳工作排名中，數(shù)據(jù)科學家連續(xù)四年穩(wěn)居第一，平均年薪維持在10萬美元之上。

　　據(jù)統(tǒng)計，88%的數(shù)據(jù)科學家至少是碩士學位，46%的數(shù)據(jù)科學家是博士學位。

　　二、美國數(shù)據(jù)科學專業(yè)工作崗位

　　學習數(shù)據(jù)科學后不僅可以做數(shù)據(jù)科學家，還以機器學習和數(shù)據(jù)分析兩個工作方向。我們來分別看看這三個方向的具體工作內(nèi)容：

　　數(shù)據(jù)科學家 Data Scientist

　　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。

　　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。

　　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。

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