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數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)

  • 藝術(shù)留學(xué)大表哥
  • 2025-07-23 08:54
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(1) 美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)特色

數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)

數(shù)據(jù)科學(xué)是一門交叉的學(xué)科,涉及到很多的領(lǐng)域包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、可視化技術(shù)等多學(xué)科的知識(shí)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),為各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了新的改革。每個(gè)學(xué)校的數(shù)據(jù)科學(xué)類學(xué)位培養(yǎng)目標(biāo)不盡相同:加州伯克利的培養(yǎng)目標(biāo)是train leaers in the ever-evolving fiel of ata science. The program focuses on problem solving,preparing you to creatively apply methos of ata collection,analysis,an presentation to solve the worl’s most challenging problems.

由課程設(shè)置,可以預(yù)測(cè)該專業(yè)的背景要求。仔細(xì)觀察,ata science課程設(shè)置,都是與計(jì)算機(jī)密切相關(guān)的。并且,比如可視化,目前應(yīng)用比較多的,當(dāng)屬machine learning,也就是通過(guò)計(jì)算機(jī)圖形與圖像處理,從而將我們所需要的數(shù)據(jù)在電腦屏幕上顯示出來(lái)。所以,整個(gè)過(guò)程,需要一定的計(jì)算機(jī)技能,如編程、算法。另一方面,通過(guò)數(shù)據(jù),分析挖掘出有用信息,因此,如果申請(qǐng)者具有一定的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)的話,更有利于獲得申請(qǐng)成功。

根據(jù)這個(gè)專業(yè)的開(kāi)設(shè)情況,一般是開(kāi)設(shè)在計(jì)算機(jī)相關(guān)院系下,或者商學(xué)院下,所以其就業(yè)方向,大多是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,或者商業(yè)領(lǐng)域。

(2) 美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)去向

全球管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具了一份詳細(xì)的分析報(bào)告,預(yù)計(jì)到2018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(xué)家的缺口在140000到190000之間,對(duì)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(dá)到1500000!

其中對(duì)大數(shù)據(jù)處理需求最旺盛的行業(yè)包括:制藥業(yè)、計(jì)算機(jī)軟件、互聯(lián)網(wǎng)、科研、IT技術(shù)服務(wù)、生物技術(shù)。事實(shí)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(guó)防部、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司到金融機(jī)構(gòu),到處需要大數(shù)據(jù)項(xiàng)目來(lái)做創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的崗位報(bào)酬也非常豐厚,在硅谷,入門級(jí)的數(shù)據(jù)科學(xué)家的收入已經(jīng)是6位數(shù)了(美元)。

“數(shù)據(jù)科學(xué)的一般是三類職業(yè)方向:機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)家

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)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(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和用這些系統(tǒng)解決實(shí)際問(wèn)題。一般需要ship prouction coe,做出來(lái)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 (prouct analytics or business analytics),從數(shù)據(jù)中提取insight,估計(jì)投資回報(bào)比,為產(chǎn)品方向提建議,所用工具一般較基礎(chǔ),比如寫(xiě)SQL query取數(shù)據(jù)、用R/Python做簡(jiǎn)單的分析、用Tableau/Excel作圖比較常見(jiàn),能自己開(kāi)發(fā)Dashboar算是analyst里面技術(shù)強(qiáng)的;工作需要產(chǎn)生各種形式的報(bào)告;在統(tǒng)計(jì)層次上,懂基本t-test和線性回歸即可。

3. 數(shù)據(jù)科學(xué)家 Data Scientist

很多人說(shuō),我想做數(shù)據(jù)科學(xué)家,我想做機(jī)器學(xué)習(xí),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(jí)建模為主,會(huì)針對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題來(lái)設(shè)計(jì)技術(shù)方案,比如Uber叫車的ETA、各種定價(jià)系統(tǒng)、Airbnb和金融行業(yè)的Frau Detection、Amazon物流管理,F(xiàn)B/linkein的社交網(wǎng)絡(luò)或者ebay/Airbnb/Uber這樣供需雙方Marketplace市場(chǎng)規(guī)模的實(shí)驗(yàn)。這些例子,聽(tīng)上去就不是寫(xiě)SQL能解決的,也不是會(huì)寫(xiě)代碼就能做出來(lái)的,都需要比較深的領(lǐng)域知識(shí)?!?/p>

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