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據(jù)相關數(shù)據(jù)報告顯示，預計未來幾年，大數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)工作者的崗位需求將激增，其中大數(shù)據(jù)科學家的缺口在140000到190000之間，對于懂得如何利用大數(shù)據(jù)做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到1500000。

數(shù)據(jù)科學專業(yè)就業(yè)領域廣泛：

事實上，大數(shù)據(jù)工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯(lián)網創(chuàng)業(yè)公司到金融機構，到處需要大數(shù)據(jù)項目來做創(chuàng)新驅動。

　　二、美國DS專業(yè)研究生職業(yè)方向

　　(1)機器學習工程師 Machine Learning Engineer

代表了技術含量較高的方向，工作內容主要是開發(fā)機器學習系統(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)產品。

(2)數(shù)據(jù)分析員 Data Analyst

工作內容俗稱analytics (product analytics or business analytics)，從數(shù)據(jù)中提取insight，估計投資回報比，為產品方向提建議，所用工具一般較基礎，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里面技術強的;工作需要產生各種形式的報告;在統(tǒng)計層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。

　　(3)數(shù)據(jù)科學家 Data Scientist

很多人說，我想做數(shù)據(jù)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(tǒng)、Airbnb和金融行業(yè)的Fraud Detection、Amazon物流管理，F(xiàn)B/Linkedin的社交網絡或者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，都需要比較深的領域知識。

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