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美国新兴专业 Data Science解析

李巍
2019-07-15 17:41:26
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什么是数据科学? 数据科学是一门交叉的学科,涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。大数据时代的到来,为各个科学领域带来了新的改革。

数据科学专业的就业前景

全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡 (McKinsey) 出具了一份详细的分析报告,预计到 2018 年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在 140000 到 190000 之间,对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到 1500000!

其中对大数据处理需求最旺盛的行业包括:制药业、计算机软件、互联网、科研、 IT 技术服务、生物技术。事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是 6 位数了 ( 美元 ) 。

数据科学的三类职业方向:机器学习、数据分析和数据科学家

  1. 机器学习工程师 Machine Learning Engineer
    代表了技术含量较高的方向,工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要 ship prouction coe ,做出来的是数据产品。
  2. 数据分析员 Data Analyst
    工作内容俗称 analytics (prouct analytics or business analytics) ,从数据中提取 insight ,估计投资回报比,为产品方向提建议,所用工具一般较基础,比如写 SQL query 取数据、用 R/Python 做简单的分析、用 Tableau/Excel 作图比较常见,能自己开发 Dashboar 算是 analyst 里面技术强的;工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上,懂基本 t-test 和线性回归即可。
  3. 数据科学家 Data Scientist
    很多人说,我想做数据科学家,我想做机器学习,而这类职位就是大家想象中的那种。此类职位工作内容以高级建模为主,会针对复杂的问题来设计技术方案,比如 Uber 叫车的 ETA 、各种定价系统、 Airbnb 和金融行业的 Frau Detection 、 Amazon 物流管理, FB/Linkein 的社交网络或者 ebay/Airbnb/Uber 这样供需双方 Marketplace 市场规模的实验。这些例子,听上去就不是写 SQL 能解决的,也不是会写代码就能做出来的,都需要比较深的领域知识。

美国数据科学专业的院校推荐:

一、哥伦比亚大学 Columbia University

学位项目:计算机科学硕士 (Master of Science In Computer Science)

专业分支:计算生物学、计算机安全、机器学习、自然语言处理等 (Computational Biology, Computer Security, Machine Learning, Natural Language Processing, etc.)

所属学院:工程与应用科学学院

地点:纽约

学制: 2 年

哥伦比亚大学有一个世界顶尖的大数据科学与工程研究室 (Institute for Data Sciences an Engineering) ,学生在此参与实验与科研项目。

二、斯坦福大学 Stanfor University

学位项目:计算机科学硕士 (Master of Science In Computer Science)

专业分支:信息管理与分析 (Information Management an Analytics)

所属学院:工程学院,计算机系

地点:斯坦福,加州

学制: 1-2 年

斯坦福的信息管理与分析分支涵盖了当今最前沿的数据库与信息 管理系统技术,并教授最先进的海量数据挖掘方法。

核心课程包括:

数据库与信息系统应用

系统设计、构架和管理

数据挖掘与机器学习

该项目的学生就业十分便利、抢手,比如每年都有大量学生进入亚马逊 (Amazon) 的 EC2 云计算平台处理大规模运算。

三、 西北大学 Northwestern University

学位项目:分析科学硕士 (Master of Science in Analytics)

地点:伊凡斯顿 (Evanston), 伊利诺伊州

学院: McCormick 工程与应用科学学院

学制: 15 个月

本项目成立于 2012 年,融合了数学、统计、高端 IT 和数据分析的教学和研究内容,除了正常的授课外,学生还需要完成两个行业实习和一个课程设计。

四、加州大学伯克利分校 University of California, Berkeley

两个相关的学位项目:数据科学工程硕士 Master of Engineering (concentration in Data Science) ,信息与数据科学硕士 Master of Information an Data Science (MIDS)

所属学院:工程学院和信息学院

地点:伯克利,加州

学制: 12-20 个月

伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能,立足现有最前沿的技术,扎实务实地培养学生成为领域内的佼佼者。

五、卡内基梅隆大学 Carnegie Mellon University

学位项目:本校有两个相关硕士项目,信息技术硕士 (Master of Science in Information Technology) 和管理信息系统硕士 (Master of Information Systems Management)

专业分支:商务智能和数据分析 (Business Intelligence an Data Analytics)

所属学院: Heinz 学院

地点:匹兹堡,宾夕法尼亚州

学制: 16 个月

卡内基梅隆大学的计算机科学专业排名在全美数一数二,与斯坦福、麻省理工起名,其数据分析与处理技术也名列前茅。

本校的硕士项目有三个核心方向可供学生选择:

商务智能

数据分析

信息技术

项目培养的目标是要培养学生跨领域具备商业处理分析与预期建模、 GIS 地理信息定位与分析、分析报告、市场细分分析、数据可视化。

卡梅全球顶尖的实验室也为学生提供了绝好的学习与实践机会 (Heinz College ’ s iLab ) ,并且有固定的企业实习项目,为就业做了充足的准备。

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