數(shù)據(jù)分析師的職責(zé)，就是從大數(shù)據(jù)庫(kù)中提取信息，通過數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為人力資源、市場(chǎng)營(yíng)銷、客戶服務(wù)和運(yùn)營(yíng)等多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的決策提供信息。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)(Data Science)也漸漸成為出國(guó)留學(xué)申請(qǐng)最為火熱的專業(yè)之一。而在就業(yè)端口，目前，不止像Facebook這樣的科技公司需要Data人才，越來越多的投行和咨詢公司對(duì)Data人才的需求也日漸增長(zhǎng)。根據(jù)麥 肯錫等咨詢行業(yè)的研究報(bào)告，數(shù)據(jù)相關(guān)類的崗位需求僅在美國(guó)就突破了20W。據(jù)IBM預(yù)測(cè)，到2020年，所有美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)類崗位數(shù)量將增加36萬個(gè)，總數(shù)達(dá)到270萬。

簡(jiǎn)要介紹數(shù)據(jù)科學(xué)的三類職業(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)際問題。一般需要ship prouction coe，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 (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。Data Analyst的基本工資中值為58777美元。能夠影響薪資的技能包括:數(shù)據(jù)分析、Microsoft Excel、SQL、數(shù)據(jù)庫(kù)管理與報(bào)告、Microsoft Office、數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)錄入、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Microsoft Wor、R、Tableau Software、SAS。

> 3. 數(shù)據(jù)科學(xué)家 Data Scientist

IT數(shù)據(jù)科學(xué)家工作內(nèi)容以高級(jí)建模為主，會(huì)針對(duì)復(fù)雜的問題來設(shè)計(jì)技術(shù)方案。它的任務(wù)是為建模、數(shù)據(jù)挖掘和生產(chǎn)目的設(shè)計(jì)和構(gòu)建新的數(shù)據(jù)集流程。確定改進(jìn)數(shù)據(jù)和搜索質(zhì)量以及預(yù)測(cè)能力的新方法。執(zhí)行和解釋關(guān)于新數(shù)據(jù)源或現(xiàn)有數(shù)據(jù)源的新用途的數(shù)據(jù)研究和產(chǎn)品實(shí)驗(yàn)。開發(fā)原型、概念證明、算法、預(yù)測(cè)模型和分析。

營(yíng)銷數(shù)據(jù)科學(xué)家負(fù)責(zé)構(gòu)建和調(diào)整轉(zhuǎn)換算法和數(shù)據(jù)挖掘策略，以利用消費(fèi)者數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)來給出營(yíng)銷方面的戰(zhàn)略建議，以確保在線營(yíng)銷策略與公司更廣泛的營(yíng)銷計(jì)劃相結(jié)合，并使用比如 Aobe Analytics /Google Analytics這類分析工具，及時(shí)向公司管理層和客戶提供綜合報(bào)告。

Data Scienc e是近幾年被獨(dú)立分割出的新興專業(yè)，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，為各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域帶來了新的改革。

早前，Data Science一直被默默無聞地嵌入BI (Bussiness Intelligence)或 Business Analytics、Computer Science。但是隨著大數(shù)據(jù)無限膨脹，人們?cè)絹碓秸J(rèn)識(shí)到如何處理大數(shù)據(jù)將成為一門非常有用且高深的學(xué)問，于是它漸漸從Business School 和 CS 大院中剝離出來。然而其交叉學(xué)科的性質(zhì)和未來廣闊的不同專業(yè)的就業(yè)面，使得眾多學(xué)科背景的人群都可以參加學(xué)習(xí)這個(gè)專業(yè)。這些專業(yè)背景包括：

數(shù)學(xué)

Data Science無法避免的就是算法，而算法的基礎(chǔ)就是數(shù)學(xué)。因而數(shù)學(xué)系的同學(xué)如果申請(qǐng)Data Science的話是非常有競(jìng)爭(zhēng)力的，雖然你可能沒有計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)，但是你的邏輯思維直接導(dǎo)致了你有很好的處理大數(shù)據(jù)的能力。

計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)

計(jì)算機(jī)在Data Science 方向自然是最具競(jìng)爭(zhēng)力的。但是這個(gè)專業(yè)除了鞏固自身的編程能力，更著重了解更多的處理數(shù)據(jù)的方法。因此，學(xué)計(jì)算機(jī)的同學(xué)們，建議在數(shù)學(xué)方向有一定的基礎(chǔ)，不然學(xué)的時(shí)候會(huì)很費(fèi)腦。如果你申請(qǐng)的方向與經(jīng)濟(jì)有關(guān)的話，你還能通過大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)習(xí)到基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展知識(shí)。

經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)專業(yè)

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，你有經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)，那么恭喜你，你一定比其他專業(yè)的同學(xué)們更懂得什么數(shù)據(jù)才是有利于預(yù)估經(jīng)濟(jì)發(fā)展行情的，因而如果你有很好的邏輯能力的話，你完全可以學(xué)習(xí)一些基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)知識(shí)和編程，這不但是適應(yīng)社會(huì)發(fā)展的知識(shí)，也是能讓你在今后就業(yè)方面如魚得水的專業(yè)。

紐約大學(xué)

紐約大學(xué)（New York University）數(shù)據(jù)科學(xué)碩士MS in Data Science屬于數(shù)據(jù)科學(xué)中心Center for Data Science，學(xué)制為2年。申請(qǐng)人數(shù)最多，競(jìng)爭(zhēng)激烈。學(xué)校培養(yǎng)方向主要有深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和數(shù)據(jù)庫(kù)。

申請(qǐng)的時(shí)候應(yīng)該比較看重?cái)?shù)學(xué)背景，錄取的學(xué)生背景理工科背景的居多： Math，Stat，也錄取過幾個(gè) CS,EE,Econ專業(yè) 的學(xué)生。要求GPA3.0以上，TOEFL100+，要求GRE成績(jī)。無需GRE Subject數(shù)學(xué)科目考試成績(jī)。

羅切斯特大學(xué)

羅切斯特大學(xué)（University of Rochester，U of R）是一所美國(guó)著名的私立研究型大學(xué)，“新常春藤”聯(lián)盟之一。羅切斯特大學(xué)商業(yè)和科學(xué)碩士-發(fā)現(xiàn)信息學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué) MBS-Discovery Informatics an Data Sciences學(xué)制為1.5-2年，綜合了數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算等諸多領(lǐng)域的內(nèi)容，培養(yǎng)學(xué)生成為各行各業(yè)的預(yù)測(cè)建模專家、數(shù)據(jù)挖掘工程師、分析師等。核心課程包括8門分析類課程和6門商學(xué)院課程，大致如下兩類：統(tǒng)計(jì)學(xué)、分析學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)與編程等。羅切斯特大學(xué)要求申請(qǐng)者本科畢業(yè)，擁有科學(xué)、工程學(xué)、數(shù)學(xué)或商學(xué)等專業(yè)背景，但沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)或數(shù)據(jù)分析等先修課程要求。

哥倫比亞大學(xué)

哥倫比亞大學(xué)有一個(gè)世界頂尖的大數(shù)據(jù)科學(xué)與工程研究室(Institute for Data Sciences an Engineering)，學(xué)生在此參與實(shí)驗(yàn)與科研項(xiàng)目。下設(shè)的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士(MS in Data Science)學(xué)制兩年。項(xiàng)目側(cè)重?cái)?shù)據(jù)挖掘、算法和統(tǒng)計(jì)建模(i.e.,Algorithms for Data Science,Machine Learning for DataScience,Statistical Inference & Moeling)，培養(yǎng)方案面向業(yè)界需求。

【微語】你踏上異國(guó)的土地,追尋夢(mèng)想的翅膀在風(fēng)中展開,每一步都是成長(zhǎng)的印記。