伴隨著科技的不斷發(fā)展,每時每刻,都會有大量的數(shù)據(jù)被產(chǎn)生和存儲下來。各大采集數(shù)據(jù)的公司不怕數(shù)據(jù)太多,就怕啥數(shù)據(jù)丟,于是把所有的數(shù)據(jù)都記錄了下來。
為了處理分析好這些數(shù)據(jù),便誕生了一系列諸如數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)的專業(yè),以及數(shù)據(jù)科學(xué)家這樣的職業(yè),需求量正在日益暴增。
根據(jù)麥肯錫等咨詢行業(yè)的研究報告,數(shù)據(jù)相關(guān)類的崗位需求僅在美國就突破了20W。據(jù)IBM預(yù)測,到2020年,所有美國數(shù)據(jù)科學(xué)類崗位數(shù)量將增加36萬個,總數(shù)達(dá)到270萬。
今天的專業(yè)解析,我們就帶大家走進數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的世界,一起了解下2019申請季數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的錄取趨勢,更好地準(zhǔn)備2020年的申請!
數(shù)據(jù)科學(xué)也被稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動科學(xué),是一個關(guān)于科學(xué)方法、過程和系統(tǒng)的跨學(xué)科領(lǐng)域,從結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)提取知識或見解,類似于數(shù)據(jù)挖掘。
這個概念有兩點需要解釋,一個是數(shù)據(jù)科學(xué)的核心是從數(shù)據(jù)中提取知識或見解,另外一個是類似于數(shù)據(jù)挖掘,應(yīng)該講數(shù)據(jù)科學(xué)有很多內(nèi)容依賴于數(shù)據(jù)挖掘的方法,但不全部是數(shù)據(jù)挖掘。
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Data Science 的話是非常有競爭力的,雖然你可能沒有計算機基礎(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。
計算機相關(guān)專業(yè):計算機在Data Science 方向自然是最具競爭力的。但是這個專業(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)計算機的同學(xué)們,建議在數(shù)學(xué)方向有一定的基礎(chǔ),不然學(xué)的時候會很費腦。
經(jīng)濟學(xué)相關(guān)專業(yè):在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,你有經(jīng)濟學(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)的計算機知識和編程,這不但是適應(yīng)社會發(fā)展的知識,也是能讓你在今后就業(yè)方面如魚得水的專業(yè)。
數(shù)據(jù)科學(xué)的三類職業(yè)方向包括:機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)家。
1. 機器學(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)機器學(xué)習(xí)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。
2. 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。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)庫管理與報告、Microsoft Office、數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)倉庫、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)錄入、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Microsoft Word、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)容以高級建模為主,會針對復(fù)雜的問題來設(shè)計技術(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)計和構(gòu)建新的數(shù)據(jù)集流程。確定改進數(shù)據(jù)和搜索質(zhì)量以及預(yù)測能力的新方法。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)品實驗。開發(fā)原型、概念證明、算法、預(yù)測模型和分析。
營銷數(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,以利用消費者數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)來給出營銷方面的戰(zhàn)略建議,以確保在線營銷策略與公司更廣泛的營銷計劃相結(jié)合,并使用比如Adobe Analytics /Google Analytics這類分析工具,及時向公司管理層和客戶提供綜合報告。
雖然近幾年來不斷有美國高校開設(shè)新的數(shù)據(jù)科學(xué)類項目,但申請競爭形式日益嚴(yán)峻。
首先,學(xué) CS 的同學(xué)顯然是可以申請的,因為大多數(shù)數(shù)據(jù)工作都是通過編程和數(shù)據(jù)庫的相關(guān)手段進行的;學(xué)統(tǒng)計或者應(yīng)數(shù),且有一定編程基礎(chǔ)的同學(xué)也可以申請;商科出身,尤其是量化背景較強的商科專業(yè),比如金工,但又希望能選擇一個 STEM 專業(yè)的小伙伴,那 DS 顯然也是個非常好的選擇。
關(guān)于硬件條件方面,由于數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的申請非常熱門,所以申請者盡可能在申請前能獲得較高的GPA、TOEFL(美本大多項目可免)和 GRE 成績,申請綜排前 50 的項目的申請者,往往有GPA 3.5+, TOEFL 105+, GRE 325+ 的成績,外加出色的科研、學(xué)術(shù)活動或?qū)嵙?xí)經(jīng)歷。此外,由于該專業(yè)培養(yǎng)的人才供不應(yīng)求,因此每年都有學(xué)校新開設(shè)相關(guān)項目,申請人可重點關(guān)注。
數(shù)據(jù)分析專業(yè)典型項目▲
以上就是關(guān)于【長居美國最佳工作榜首的數(shù)據(jù)科學(xué)青睞什么樣的學(xué)生】的解答,如需了解學(xué)校/賽事/課程動態(tài),可至翰林教育官網(wǎng)獲取更多信息。
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