什么是数据科学?就业前景如何
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什么是数据科学?就业前景如何

2021-12-04...

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一、什么是数据科学?就业前景如何? 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。关于数据科学项目的就业前景,全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具了一份详细的分析报告,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间,懂得如何利用大数据做决策的分析师和经

一、什么是数据科学?就业前景如何?
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。关于数据科学项目的就业前景,全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具了一份详细的分析报告,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间,懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000!其中对大数据处理需求最旺盛的行业包括: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6位数美元了。

二、数据科学专业的就业方向

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。

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 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。一、什么是数据科学?就业前景如何?

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。关于数据科学项目的就业前景,全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具了一份详细的分析报告,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间,懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000!其中对大数据处理需求最旺盛的行业包括: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6位数美元了。

二、数据科学专业的就业方向

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。

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 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。

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