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美国数据科学专业就业前景和专业解析

时间:2021-08-23 09:55:14 收藏0 阅读 评论0 点赞0
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数据科学专业具体专业介绍

linkedin在最新相关职业的调查中发现,机器学习和数据科学工程师已经超过传统软件工程师,跃升为最高薪群体,年薪中位数高达$129,000。ibm预测:未来几年,企业对数据科学类岗位需求量将猛增28%。美国湾区的科技公司和纽约华尔街无疑是对这方面人才需求最迫切的地方。

除此之外,机器学习和数据科学工程师在西雅图、洛杉矶、华盛顿和波士顿也都炙手可热。在各行各业的h1b审核越来越严格的情况下,数据科学类岗位h1b持有数呈大幅上升趋势,同时,收入也在逐年增长。

时下, 数据科学﹙data science﹚无疑是出国留学申请最为火热的专业之一,随着赴美国留学读data science的学生越来越多,美国数据科学专业申请竞争也日趋激烈。那么数据科学是什么?学什么?就业如何?申请难度如何?ds专业院校清单在文末可以读到

数据科学是什么?

数据科学是一门交叉的学科,涉及到以下领域,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。从广义上来说,数据科学就是和数据有关的科学研究。具体来说,数据科学是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据,从而获取数据中潜在的信息和技术。

数据科学学什么?

data science的专业核心为3块:数据处理、数据模型分析和数据可视化。前两块与统计的专业有部分重合。额外的部分,是与计算机技术结合产生的可视化,以及结合高级编程产生的如机器学习等分支。

因此大部分的data science相关项目都开设在计算机学院、文理学院、工程学院下,也有少数设置于商学院。这个专业的基础课程包括应用统计方法、计算机方法、数据挖掘、数据库等课程,在这个基础上学生可以自由地选择自己想要深入的领域。

以ds全美专业排名第一的纽约大学为例:


数学方面有:数据科学入门;概率统计;机器学习与计算统计;大数据这些课程

计算机方面有:自然语言处理与表示论;自然语言理解与计算语义;推断与表示;深度学习;文本分析;自然语言处理等等。

3. 数据科学就业如何?

在 glassdoor 新发布的《50份最佳就业》报告中,“数据科学家”在各个职业中名列最佳工作,职业满意度高,职缺多,且重要的是:薪水还很高。

著名求职网站 indeed 最新统计数据透露,全美平均数据科学家的平均年薪为 12 万 7981 美元,像科技巨头如 facebook 等,薪资则会更高。


但是,尽管有这么高的评价与薪资,数据分析领域还是很缺人!按照官方说法,美国劳工统计局甚至预测,到 2024 年,该领域的工作岗位将增加 11 个百分点。

其中对数据科学需求最旺盛的行业有: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10万美金起步了。

数据科学职业方向: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: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 production code,做出来的是数据产品。

2. 数据分析员 data analyst:工作内容俗称analytics (product 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dashboard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: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fraud detection、amazon物流管理,fb/linkedin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。

数据科学专业背景要求?

学术背景方面:

首先,本科是计算机科学的同学,是最符合申请条件的,因为大多数数据工作都是通过编程和数据库的相关手段进行的,同时学过统计、微积分、高级语言。例如:哈佛大学msds的本科背景要求是:希望有微积分、线性代数,熟悉概率和统计干涉、能使用至少1种编程语言,例如python或r,了解计算机科学概念。

其次,本科是统计、数学或应用数学,且有一定编程基础的同学也可以。

最后,商科背景出身,但量化背景较强的商科专业,比如金工。

总体来说:如果有较强的编程背景,又有比较好的数理基础,那你就很有竞争力;而纯商科背景的同学,如果没有强的量化背景,或者不懂编程,那建议还是数据科学和商业分析混合申请,因为商业分析更偏商科,开在商学院,对商科背景接纳程度大很多。转专业申请者,建议修过相关数学课程,如线性代数,概率论,数理统计,微积分等;计算机方面建议修过cs相关课程,如编程语言python、r、java、c++等。

软性背景方面:

首先,提高科研能力,本科期间找量化相关科研,如果实在没有,可以把相关的课程大作业拿来用。再退而求其次,也可以是计算机软件、数据库相关。如果没有科研经历,那将是极大地硬伤。

其次,参加相关竞赛,比如kaggle,阿里的天池、soda、wid、数据嗨客等。

最后,找1-2段实习,最优选择是数据公司的数据岗,然而现实是这样的岗位由于太过重要,基本不会招实习生。所以建议找一些统计量化相关的或者计算机相关的实习。

5. 数据科学申请梯度划分

tier 1:nyu ms data science, northwest ms analytics, harvard ms data science, upenn mse data science, cmu ms computational data science, columbia ms data science, stanford ms in statistics: data science

tier 2: git ms analytics, u of san francisco ms data science, ncsu ms analytics, uw seattle ms data science, duke ms interdisciplinary data science, cornell mps in statistics: data science track

tier 3: u of minnesota ms data science, rochester ms data science, chicago ms analytics, georgetown ms data science and analytics, brown ms data science, usc ms applied data science, virginia ms data science

数据科学专业热门院校清单﹙部分﹚

哈佛大学 harvard university 
专业名称:sm data science
课程长度:1年
专业背景:students with bachelor’s degrees in the natural sciences, mathematics, or engineering are invited to apply for admission
工作经验:无
注:不接受gmat代替gre,不接受ielts代替toefl

哥伦比亚大学 columbia university
专业名称:ms in data science
课程长度:2年
专业背景:quantitative coursework ﹙calculus, linear algebra, etc...﹚;computer programming coursework
工作经验:许多学生有工作经验,但不是必须的

斯坦福大学 stanford university
专业名称:m.s. in statistics: data science
课程长度:5 quarters(1年3个quarters)
专业背景:较强的数学和计算机背景
工作经验:最好有但不强制
注:不接受gmat代替gre,不接受ielts代替toefl

宾夕法尼亚大学 university of pennsylvania专业名称:mse in data science

课程长度:1.5/2年

专业背景:较强的数学和计算机背景

工作经验:最好有但不强制

注:要求提供gre,无最低分数要求。托福100,雅思7.5项目特色:宾大修课自由度很大,学生可根据自己的兴趣在cis系修读双学位或转学。

杜克大学 duke university

专业名称:ms interdisciplinary data science ﹙mids﹚
课程长度:2年
专业背景:we welcome applicants of any age and background, including ﹙but not limited to﹚ recent college graduates with quantitative majors, database engineers who have been in the it field for years, government professionals who want to integrate data science into federal or local offices, and journalists who want to incorporate data mining into their investigative skills.
工作经验:许多学生有工作经验,但不是必须的
注:每年大约招收25-35个学生

康奈尔大学 cornell university
专业名称:mps in information science(含data science分支)
课程长度:1年
专业背景:solid writing skills, computing experience with some proficiency in a high-level programming language and an understanding of web technologies, good analytical skills, an understanding of the human/cognitive facet of information systems, and a mathematical foundation that includes calculus, probability, statistics, and linear algebra.
工作经验:不要求
注:不接受gmat代替gre

布朗大学 brown university
专业名称:master's in data science
课程长度:one academic year plus one summer
专业背景:先修课要求为1年的微积分,1学期的线性代数,1学期的概率与统计,编程。
工作经验:不要求,但最好有

纽约大学 new york university
专业名称:ms in data science
课程长度:2年
专业背景:a strong background in mathematics, computer science, and applied statistics.
先修课要求:calculus i、linear algebra、intro to computer science ﹙python and r at a minimum﹚
工作经验:不要求
注:不接受gmat代替gre

罗彻斯特大学 university of rochester
专业名称:ms in data science
课程长度:two semesters
专业背景:science, engineering, mathematics, or business
工作经验:不要求

华盛顿大学 university of washington
专业名称:master of science in data science
课程长度:1.5年
专业背景:先修课包括mathematics(a three-class calculus sequence and a linear algebra course),computer programming(a two-course introductory sequence in programming)
工作经验:不要求
注:不接受gmat代替gre

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赵樱琪

金吉列烟台分公司

咨询顾问

毕业于山东师范大学,从事教育行业5年。具有良好的交流沟通能力。熟知美国各大院校专业,擅长挖掘学生优势,背景提升结合学生情况及签约时政学生量定制适合的...展开全部

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