美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)分析

美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)分析，很多同學(xué)對于這個問題有疑問和不解，那么下面就跟著中國教育在線的小編詳細(xì)了解一下吧。

　　在以前，可能數(shù)據(jù)科學(xué)的工作主要集中在科技和金融領(lǐng)域，但隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，幾乎每個行業(yè)都需要懂得處理數(shù)據(jù)的專業(yè)人士，這也導(dǎo)致就業(yè)市場對于數(shù)據(jù)科學(xué)這個職位的需求激增，并成為了目前最具價值的職業(yè)領(lǐng)域之一。

　　根據(jù) Glassdoor 《 2023 美國 Top 50 最佳工種》排名顯示，數(shù)據(jù)科學(xué)家以年薪中位數(shù) $120,000(約76萬人民幣)位列美國最佳職業(yè)榜單的第三位，是美國最受歡迎的工作之一。

　　根據(jù)Glassdoor和美國勞工統(tǒng)計局給出的數(shù)據(jù)，美國將為數(shù)據(jù)科學(xué)家和類似的高級分析職位創(chuàng)造超過 61,799 個新工作崗位;到 2026 年，數(shù)據(jù)科學(xué)家的就業(yè)人數(shù)預(yù)計將增加 20%。

　　二、美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)職業(yè)匹配

　　互聯(lián)網(wǎng)時代，各行各業(yè)都在利用大數(shù)據(jù)來解決問題，所以各企業(yè)都有與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的職位設(shè)置。與 Data Science 相關(guān)的職位可能有很多種叫法，不同公司根據(jù)不同的背景，主要有以下一些常見的職位頭銜(title)：

　　1)數(shù)據(jù)科學(xué)家 Data Scientist

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)具有商業(yè)頭腦和分析技能，以及挖掘、清理和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的能力。該職位主要職責(zé)為獲取、管理和分析大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并提出相關(guān)設(shè)計解決方案。然后將結(jié)果綜合并傳達(dá)給關(guān)鍵利益相關(guān)者，以推動企業(yè)的戰(zhàn)略決策。

　　2)數(shù)據(jù)分析師 Data Analyst

　　數(shù)據(jù)分析師是數(shù)據(jù)科學(xué)家和商業(yè)分析師之間的橋梁。該職位主要從事數(shù)據(jù)處理工作，運用算法來解決和分析問題，推動數(shù)據(jù)解決方案的不斷更新，估計投資回報比，為產(chǎn)品方向提建議。

　　3)數(shù)據(jù)工程師 Data Engineer

　　數(shù)據(jù)工程師管理大量快速變化的數(shù)據(jù)。他們專注于數(shù)據(jù)管道和基礎(chǔ)設(shè)施的開發(fā)、部署、管理和優(yōu)化，以便將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換傳輸給數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行查詢。

　　4)數(shù)據(jù)挖掘工程師 Data Mining Engineer

　　數(shù)據(jù)挖掘工程師不僅會檢查他們自己的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，還會檢查從第三方收集的信息，數(shù)據(jù)挖掘工程師將創(chuàng)建復(fù)雜的算法來進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)。

　　5)數(shù)據(jù)架構(gòu)師 Data Architect

　　數(shù)據(jù)架構(gòu)師與用戶、系統(tǒng)設(shè)計人員、以及開發(fā)人員密切合作，創(chuàng)建用于集中、集成、維護(hù)和保護(hù)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。

　　6)風(fēng)控師 Risk Manager

　　風(fēng)控師是提前識別風(fēng)險并采取預(yù)防措施降低或減輕風(fēng)險的職位，較多出現(xiàn)在金融相關(guān)行業(yè)。該職位與數(shù)據(jù)科學(xué)緊密相連，風(fēng)控師需使用數(shù)據(jù)處理工具/知識，有效地提供風(fēng)險分析報告，幫助企業(yè)擺脫損失。了解跟多美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)，添加顧問老師VX：Tops6868

　　三、美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)工作內(nèi)容

　　數(shù)據(jù)科學(xué)的主要工作可以歸納分為四個部分：

　　1)歸納問題

　　客戶給公司的任務(wù),或者上級給分析師的任務(wù),不是一個具體的任務(wù)(用xx模型來做xx數(shù)據(jù)) ，而是一個具體的商業(yè)問題。比如，上個季度為什么盈利下降了?這就是一個歸納問題的環(huán)節(jié)，需要有專業(yè)知識幫助我們找到方向。

　　2)準(zhǔn)備探索數(shù)據(jù)

　　歸納問題結(jié)束之后，會產(chǎn)生很多假設(shè)，這就需要尋找數(shù)據(jù)驗證假設(shè)。

　　尋找數(shù)據(jù)一般是竭盡所能，比如收入不好與市場推廣有關(guān)，就會去尋找廣告商的數(shù)據(jù);尋找數(shù)據(jù)以后,要檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量是否有異動、缺失等等。通常，數(shù)據(jù)質(zhì)量能夠決定模型的準(zhǔn)確率，所以花在“清洗整理”數(shù)據(jù)上的時間要占到總時間的60%甚至更多，有時候也需要跟客戶進(jìn)行交流。檢查完質(zhì)量以后，再做一些探索性分析。

　　3)模型訓(xùn)練檢驗調(diào)整

　　先確定模型基本類型(回歸、聚類等)，選取比較合適的模型進(jìn)行搭建，用test對模型進(jìn)行檢驗。檢驗的同時，再去尋找模型最優(yōu)的參數(shù)配置對模型進(jìn)行預(yù)測。如果預(yù)測結(jié)果很好的話,建模過程就結(jié)束了。

　　4)報告和產(chǎn)品

　　如果你在咨詢公司工作，模型做完以后都會和客戶進(jìn)行交流，看是否符合實際情況;在科技公司中,模型往往會發(fā)展成一個產(chǎn)品，放在公司平臺上進(jìn)行測試使用，最后進(jìn)行正式發(fā)布。

　　總的來說，Data Science是多領(lǐng)域的結(jié)合，尤其是跟具體各行各業(yè)相結(jié)合的時候，除了具備專業(yè)知識和技能，以及實際運用知識的能力外，還需要對特定甚至多個相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域有深入的了解。

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