根据美国最大的求职网站之一glassoor最新的best jobs in america 排名，ata scientist 数据科学家的工作以$108,000 的平均年薪占据第一。随着数据科学在各行各业的需求剧增，美国各大高校也都在近两年纷纷推出了数据科学及数据分析相关的本科及研究生项目。
数据科学专业基本上由计算机科学，数学统计和商业领域知识三个部分课程组成。这个专业应用的领域非常广阔，科技行业，传媒行业， 以及体育行业都有很大的需求。下图就很好的展现出了数据科学的综合性以及实用性。各大高校的数据科学项目也都立志于培养可以独立分析问题，独立收集数据，处理数据，数据管理，以及数据分析，解决问题的全能型人才。
美国本科的数据科学专业基本上是近两年新开设的学位。数据科学是一个交叉性极强的学科，对于数理统计，计算机，经济学都有一定的要求。因此大部分本科项目一半的课程重心放在计算机，数学等基础培训上，之后再进行专业核心课程的培训。并且本科生可以根据自己的兴趣爱好，选择商科，计算机科学，数学和电子工程方面的选修课程。
数据科学的三大类职业方向：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 ata 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、用r/python做简单的分析、用tableau、excel作图比较常见，能自己开发ashboar, 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 ata 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的那样，此类职位工作内容一高级建模为主，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 etection、amazon物流管理、fb/linkein的社交网络或者ebay/uber这样供需双方marketplace市场规模的实验。这些例子。听上去不是写sql能解决的，也不是写代码能做出来的，都需要比较深的领域知识。
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