美国紧缺人才专业——数据分析

全球大数据 (big ata) 时代来临，很多民众感受到大数据带来的便利和好处，由于巨量数据需要分析，分析员则成为很多企业和公司必备的职位，连一些看上去和数据毫不相关的企业，也用分析员进行数据分析并提出改善建议。由此而产生的数据分析以及统计等大学相关专业则成了&lquo;香饽饽&rquo;、&lquo;金饭碗&rquo;，很多赴美中国留学生争相申请，这类专业收入高，水涨船高，入学竞争越来越激烈。 

美国数据科学专业需要具备的能力：

（ 1 ）计算机科学能力

一般来说，数据科学专业大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的 Haoop 、 Mahout 等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。

（ 2 ）数学、统计、数据挖掘的能力

除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用 SPSS 、 SAS 等主流统计分析软件的技能。其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境&lquo; R &rquo;最近备受瞩目。 R 的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为 CRAN （ The Comprehensive R Archive Network ）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。 R 语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，建议从 python 入手。

（ 3 ）数据可视化

信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，开发 Web 原型，使用外部 API 将图表、地图、 Dashboar 等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。

（ 4 ）跨界为王

麦肯锡认为未来需要更多的&lquo; translators &rquo;，能够在 IT 技术，数据分析和商业决策之间架起一座桥梁的复合型人才是最被人需要的。&rquo; translators &lquo;可以驱动整个数据分析战略的设计和执行，同时连接的 IT ，数据分析和业务部门的团队。如果缺少&lquo; translators &lquo;，即使拥有高端的数据分析策略和工具方法也是于事无补的。 天才的&rquo; translators &lquo;非常罕见。但是大家可以各敬其职，数据战略家可以使用 IT 知识和经验来制定商业决策，数据科学家可以结合对专业知识的深入理解使用 IT 技术开发复杂的模型和算法，分析顾问可以结合实际的业务知识与分析经验聚焦下一个行业爆点。 

未来就业前景

这类硕士项目的最大优势是在于课程设置， software system 、 machine learning 、 atabase 、 optimization 、 ecision science 、 statistics 、 business intelligence 等所有涉及到的领域知识，往往都会学一些。因此，跟比如学统计或者计算机出身的同学相比，有 analytics 硕士学位的同学，知识结构更合理、更全面。也正是因为这点，目前学这个专业的同学找工作很容易。 以下数字可以说明数据人才有多稀缺。一个拥有博士学位的数据科学家的起薪通常是六位数，工作两年后，就可以轻松赚到 20 万至 30 万美元的年薪。在美国职业社交网站领英网 (LinkeIn) ，有 3.6 万个数据科学家的职位虚位以待。另一家网站的数据显示，去年底有 6000 家公司正在招聘数据方面的人才。 

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