近年來，越來越多的中國學(xué)子選擇留學(xué)，那其中美國留學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)前景好嗎？本文則針對這個問題，為大家整理了資料，接下來咱們就一起往下了解吧。

　　什么是數(shù)據(jù)科學(xué)(Data Science)

　　隨著科技的發(fā)展，每天每時每刻都有大量數(shù)據(jù)被產(chǎn)生和存儲下來。如何才能把這些數(shù)據(jù)變成有用的信息價值被人類所利用，就會通過一系列的收集、統(tǒng)計、整理、分析、挖掘等方法和技術(shù)來實現(xiàn)整個過程。數(shù)據(jù)科學(xué)是一門交叉的學(xué)科，涉及到很多的領(lǐng)域包括統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機、人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化技術(shù)等多學(xué)科的知識。大數(shù)據(jù)時代的到來，為各個科學(xué)領(lǐng)域帶來了新的改革。

　　數(shù)據(jù)科學(xué)的三類職業(yè)方向：機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)家

　　機器學(xué)習(xí)工程師 Machine Learning Engineer 

　　代表了技術(shù)含量較高的方向，工作內(nèi)容主要是開發(fā)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和用這些系統(tǒng)解決實際問題。一般需要ship production code，做出來的是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家 Data Scientist 

　　很多人說，想做數(shù)據(jù)科學(xué)家，想做機器學(xué)習(xí)，而這類職位就是大家想象中的那種。此類職位工作內(nèi)容以高級建模為主，會針對復(fù)雜的問題來設(shè)計技術(shù)方案，比如Uber叫車的ETA、各種定價系統(tǒng)、Airbnb和金融行業(yè)的Fraud Detection、Amazon物流管理，F(xiàn)B/Linkedin的社交網(wǎng)絡(luò)或者ebay/Airbnb/Uber這樣供需雙方Marketplace市場規(guī)模的實驗。這些例子，聽上去就不是寫SQL能解決的，也不是會寫代碼就能做出來的，都需要比較深的領(lǐng)域知識。

　　數(shù)據(jù)分析員 Data Analyst 

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

　　數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的就業(yè)前景

那么以上就是關(guān)于美國留學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)前景好嗎？的相關(guān)內(nèi)容啦，以上內(nèi)容作為參考分享給大家，希望能幫助到有需要的同學(xué)，如果還有更多想要了解的內(nèi)容可以關(guān)注本平臺繼續(xù)瀏覽。

>>免費領(lǐng)全球留學(xué)白皮書，了解各大學(xué)報考條件、費用、開學(xué)時間、含金量<<