数据科学从业者被称为数据科学家,通过精深的专业知识在某些科学学科解决复杂的数据问题。不远的将来,数据科学家们需要精通一门、两门甚至多门学科,同时使用数学,统计学和计算机科学的生产要素展开工作,所以数据科学家就如同一个team。
数据科学专业学生有可能进入以下行业:
Big Data运用最成功的领域是e-Commerce,代表公司为阿里巴巴、Amazon等,另外还有各大航空公司,酒店连锁的reservation系统都加入了Big Data的运用。
常见就业公司:IBM, AT&T, Google, Facebook, Microsoft, EMC, Thompson- Reuters, Foursquare, Etsy an Twitter. 医药行业,金融行业,保险行业和证券等行业的数据分析也依赖于大数据。
在英国,越来越多的政府投入、已经运营的高校大数据研究中心、不断涌现的商业运作成果,明确地展现出英国正在开启一个新的大数据科技时代。2012年5月,世界上首个非营利性的开放式数据研究所ODI(The Open Data Institute)在英国成立。2013年,英国政府投资1.89亿英镑发展大数据技术,2014年又投入7300万英镑。通过高效运用大数据技术,政府每年约节省支出330亿英镑。
以谢菲尔德大学数据科学专业为例:
课程设置:
1 .选修课:
信息系统在组织
商业智能
信息治理和道德
研究社交媒体
信息检索:搜索引擎和数字图书馆
数字宣传
数据和社会
2 .必修课:
数据科学概论
数据挖掘和可视化
数据分析
数据库设计
研究方法及论文编写
论文
专业研究方向介绍:
英国的大学就大数据的全球社会发展趋势和专业需求,也在不同的学院下,有针对性的开设了Data Science数据科学这一专业,举例如下:
计算机科学及电子电气方向;
数学与统计方向;
经济与商学院方向;
生物医疗与健康方向;
科学(天文/地理/物理)方向;
新闻传媒方向
学过的课程:统计与概率论,计算机程序设计,数据结构与算法,数据库系统。如果不是本科专业内的课,可以上相关选修课。
实用技能:Python编程,SQL,R,Excel Python是最实用的。
相关实习:数据科学是非常注重实践的专业,可以说是先有相关的工作,然后才开设了这个专业,因此就业导向很强。
也就是说,与其投入时间在学校做科研或者参加相关学科竞赛,还不如直接找个数据分析的实习岗位有用。要找到实习,先得自己有点技术,至少上过Python数据分析的网课再去投简历。因此,你至少得有一项直接能用的技能,哪怕只会SQL,用的熟,也可能会有公司做项目刚好需要。此外,提醒一点,找实习面试的时候,就跟对方说清楚之后出国需要推荐信,希望公司方面能用负责人的公司邮箱来提交了。
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