美國數據科學專業畢業生優勢有哪些

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　　麥肯錫出具了一份詳細的分析報告，預計大數據或者數據工作者的崗位需求將激增，對于懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到1500000!

　　其中對大數據處理需求最旺盛的行業包括：制藥業、計算機軟件、互聯網、科研、IT技術服務、生物技術。

　　事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在硅谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。

　　二、美國數據科學專業畢業生優勢——職業發展多樣

　　機器學習工程師

　　代表了技術含量較高的方向，工作內容主要是開發機器學習系統和用這些系統解決實際問題。一般需要ship production code，做出來的是數據產品。

　　數據分析員

　　工作內容俗稱analytics (product analytics or business analytics)，從數據中提取insight，估計投資回報比，為產品方向提建議，所用工具一般較基礎，比如寫SQL query取數據、用R/Python做簡單的分析、用Tableau/Excel作圖比較常見，能自己開發Dashboard算是analyst里面技術強的;工作需要產生各種形式的報告;在統計層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。

　　數據科學家

　　很多人說，我想做數據科學家，我想做機器學習，而這類職位就是大家想象中的那種。

　　此類職位工作內容以高級建模為主，會針對復雜的問題來設計技術方案，比如Uber叫車的ETA、各種定價系統、Airbnb和金融行業的Fraud Detection、Amazon物流管理，FB/Linkedin的社交網絡或者ebay/Airbnb/Uber這樣供需雙方Marketplace市場規模的實驗。

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