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留學中介

留學資訊

數據科學Data science就業分析

2020-08-19

數據科學(Data Science)是一門利用數據學習知識的學科,其目標是通過從數據中提取出有價值的部分來生產數據產品。作為新興的交叉學科,數據科學結合了諸多領域中的理論和技術,包括應用數學、統計、模式識別、機器學習、數據可視化、數據倉庫、以及高性能計算等。數據科學現在之所以這么火爆,主要是因為它可以幫助我們如何正確高效地處理數據,并協助我們在商業競爭、醫療、社會科學、人類學等領域進行研究調研。Data science 畢業的學生未來可以成為data scientist(數據科學家),data engineer(數據工程師),data analyst(數據分析師)等。



MS in Data Science = 30% Statistics + 50% Computer Science + 20% Application


在如今的大數據時代,越來越多的領域都依賴于數據分析和數據科學去突破瓶頸,尤其是對于互聯網公司,數據更是他們的立足之本。

根據IBM的統計數據,到2020年,美國數據科學家的職位空缺將增加364,000,達到2,720,000,在未來的五年里,這種需求會進一步增長到驚人的700,000。而從Glassdoor的統計數據來看,數據科學家是其網站上排名第一的工作,而這一趨勢未來恐怕還會保持。在人工智能和金融科技大肆興起之后,Data Science作為一切的根基,可以說無論哪一個領域對Data Science人才的需求都將是空前盛大

Data Science的薪資水平:



大多數做data science的人都會進入科技行業。眾所周知,美國的IT界現在發展很好。一個data scientist平均來說可以拿到一年13w-16w左右的收入。即使在很多其他行業,10w+也是最低標準。根據 Glassdoor的統計數據,data scientist 的平均年薪在120,931美金每年,是非常高薪的工作。然而盡管薪資高,data science 的有關職位仍是供不應求。除了 Google,Facebook 這樣的信息技術公司,生物、醫療、投行等各行各業也急缺這樣的人才。每天客戶都會提供源源不斷的數據,如何處理這些數據并預測公司未來的發展就變成了目前重要的議題??偟膩碚f,如果你本科讀的是 data science專業,那么你未來就業就會輕松許多。



根據上圖,Data Science 相關的具體職位有:

  • Data Scientist
  • Data Engineer
  • Data Architect
  • Business Intelligence Manager
  • Data Analyst
  • Business Analyst

下面分析幾個重點崗位的工作內容及技能要求:


Data Scientists

這個職位經常存在于IT部門。 主要工作是從Business部門那里收集亟待解決的問題。采用科學方法、運用數據挖掘工具對復雜多量的數據進行數字化重現與認識,并據此尋找新的想法的專家。與傳統數量分析師相比,他們更多通過關注面向用戶的數據來創造不同特性的產品和流程,為客戶提供增值服務;需要會寫RPython,不僅僅是寫普通的統計分析程序。


Data Engineers

Data Engineer所做的一切都為了Data Management,具體內容包括數據模型、數據架構、數據標準、元數據、主數據、數據治理、數據管控等。主要負責:database architecture,data modeling,data quality check, data cleaning, data enrichment/transformation等后端的工作。Data Enginner的目標是把數據整好,存儲成本低,查詢效率高,至于怎么使用這些數據不是他們關心的范疇。

種類眾多,其中機器學習工程師、數據庫開發師是兩個典型例子。

機器學習工程師的核心技能——機器學習,是最近幾年非常熱門的一項新技術。因此,在未來的幾年里,機器學習將會是一個非常有前景的職業方向。其職責包括數據清理、數據分析、模型構建、預測評估及可視化呈現。要求熟練掌握Python、Java等編程語言,熟悉Hive、Storm、Spark等開源平臺,熟悉常用的機器學習算法,如隨機森林、神經網絡、聚類,熟悉圖像識別、優化器比較、模型壓縮技術等。

數據庫開發師 (Database Developer) 是從事數據庫管理系統和數據庫應用軟件設計研發的相關工作人員的統稱。其職責主要包括軟件研發以及數據庫生產環境的問題優化和解決,熟練掌握Python、C/C++、Java等,了解主流的框架、庫使用和原理、計算機數據結構和算法設計,熟練掌握Linux、Web server、數據庫、緩存相關技術的使用,掌握數據庫基本原理和知識,熟悉SQL語法規則和特點等。


Data Analyst

Data Analyst偏重于將分析和商業運用相結合,分析只是一個手段和途徑,更加重要的是將分析的結果轉化為切實可行且能有所成效的商業方案。其核心使命是為公司決策提供服務,因此數據分析師的基本要求是懂企業的業務和數據,具備寫報告的能力,考驗的一方面是數據分析水平和業務能力,另一方面是溝通能力、理解能力和表達能力。重點要能快速的產生漂亮且簡單易懂,直切重點的分析報告。因而reportingvisualization相關的技能要具備,其次,還要掌握一些分析工具,基礎的比如SPSS,Excel VBA,高級一點的比如SAS,最好還能寫點Code。


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