在线咨询
免费评估
费用计算
微信扫码体验
电话咨询
分公司电话
400-010-8000
免费咨询电话
400-010-8000
到店咨询
金吉列留学北京总部2
北京市朝阳区建国门外大街8号楼IFC国际财源中心B座15层
010-56836688
身处大数据时代,无论是在制药业、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。
硕士申请专业要求
本科是计算机科学CS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;例如哈佛大学对于MSDS的本科背景要求是:希望有微积分、线性代数,概率和统计等相关课程,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,本科背景是统计、数学或应用数学,且有一定编程基础的同学也可以申请,这都是很好的匹配专业。
最后,商科背景出身,但量化背景较强的商科专业,比如金工,但又希望能选择一个STEM专业的同学,那DS显然也是个非常好的选择。
如果你有比较强的编程背景,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DS和商业分析专业混合申请,因为商业分析更加偏商科,开在商学院,对商科背景接纳程度大很多。
软性背景
建议可以从科研方面加强,在大学期间最好找和量化相关的科研,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,那将是极大的硬伤。最后就是实习,实习最优选择应该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。
就业方向
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。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;数据分析员 Data Analyst,从数据中提取内容,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。最后就是数据科学家 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等。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。
如果您喜欢我的文章,可以关注我或对我的文章进行点赞、评论、收藏。
北京站
客服专线: 400-010-8000
服务专线: 400-010-8000
北京分公司:北京市朝阳区 建国门外大街永安东里甲3号院B座
友情链接 · 加拿大留学 | 新西兰留学 | 日本留学 | 欧洲留学 | 澳大利亚留学 | 美国留学 | 英国留学 | 韩国留学
©2024金吉列出国留学咨询服务有限公司 版权所有 | 京ICP备05010035号 | 京公网安备11010502038474号 | 出版物经营许可:新出发京零字第朝190057号
信息提交成功!稍后将有专人与您联系。