美國數據科學碩士就業前景

美國數據科學碩士就業前景，很多同學對于這個問題有疑問和不解，那么下面就跟著中國教育在線的小編詳細了解一下吧。

美國數據科學專業碩士就業前景非常廣闊。全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具了一份詳細的分析報告，預計到2018年，大數據或者數據工作者的崗位需求將激增，其中大數據科學家的缺口在140000到190000之間，對于懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到1500000!

其中對大數據處理需求最旺盛的行業包括：制藥業、計算機軟件、互聯網、科研、IT技術服務、生物技術。事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在硅谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。

二、就業方向

(1)機器學習工程師 Machine Learning Engineer

代表了技術含量較高的方向，工作內容主要是開發機器學習系統和用這些系統解決實際問題。一般需要ship production code，做出來的是數據產品。

(2)數據分析員 Data Analyst

工作內容俗稱analytics (product analytics or business analytics)，從數據中提取insight，估計投資回報比，為產品方向提建議，所用工具一般較基礎，比如寫SQL query取數據、用R/Python做簡單的分析、用Tableau/Excel作圖比較常見，能自己開發Dashboard算是analyst里面技術強的;工作需要產生各種形式的報告;在統計層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。

(3)數據科學家 Data Scientist

很多人說，我想做數據科學家，我想做機器學習，而這類職位就是大家想象中的那種。此類職位工作內容以高級建模為主，會針對復雜的問題來設計技術方案，比如Uber叫車的ETA、各種定價系統、Airbnb和金融行業的Fraud Detection、Amazon物流管理，FB/Linkedin的社交網絡或者ebay/Airbnb/Uber這樣供需雙方Marketplace市場規模的實驗。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，都需要比較深的領域知識。

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