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美国留学热门工科专业——DS数据科学专业

发表时间:2024-10-31 16:09来源:亨瑞留学

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专业介绍



数据科学(Data Science)又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品,学科范围涵盖:数据获取、数据处理、数据分析,凡与数据有关的科学均属数据科学。
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数据科学结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

数据科学技术可以帮助我们如何正确的处理数据并协助我们在生物学、社会科学、人类学等领域进行研究调研。此外,数据科学也对商业竞争有极大的帮助。

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主要分支领域



1. 数据挖掘与机器学习
关注如何在大规模数据中发现隐藏模式和规律,以及如何构建机器学习模型来预测未知情况。

2. 数据可视化与交互设计
关注如何将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户,以及如何设计用户友好的交互界面,使用户能够更好地理解和分析数据。

3. 数据工程与大数据管理
关注如何处理和管理大规模的数据集合,包括数据清洗、数据存储和数据处理等方面的技术。

4. 统计学与数据分析
关注如何运用统计学的方法和技术来分析和解释数据,以及如何从数据中发现相关性和推断因果关系。

5. 数据科学应用领域
数据科学在各个领域都有广泛的应用,如金融领域的风险评估和投资决策,医疗领域的健康数据分析和疾病模型建立,社交媒体领域的用户行为分析和推荐系统等。

不同的分支需要不同的技能和知识,但都涉及数据分析、统计学、机器学习、编程和数据可视化等方面的知识和技术。

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就业方向



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。数据科学的就业方向主要包括:

1

技术类岗位


数据工程师:负责数据的大规模储存(数据库)和传输(数据管道),主要维护那些支持企业运作的数据流,为数据科学提供数据集。


大数据开发工程师:解决大数据存储等相关问题,参与大数据平台搭建、系统设计等工作,例如开发Hadoop等大数据相关技术框架以处理海量数据的存储与管理等方面的工作。


机器学习专家:构建和优化机器学习模型,应用于预测分析、图像识别、自然语言处理等众多领域,如在金融领域进行风险预测、在医疗领域辅助疾病诊断等。


2

分析类岗位


数据分析师:不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析工作,例如数据存储和管理、数据清理、数据挖掘、数据可视化等细分方向,为企业的决策提供数据支持,把握市场导向。

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文本挖掘分析师:专注于从大量文本数据(如新闻报道、社交媒体帖子、文档等)中提取有价值的信息,如分析消费者对产品的态度、舆情监测等。


3

管理与产品类岗位


数据产品经理:结合业务需求和数据资源,规划和设计数据产品,协调数据团队、开发团队等多部门的工作,推动数据产品的开发与优化,如开发一款数据分析工具或者数据可视化平台等产品。


数据管理架构师:负责企业的数据架构设计、数据治理策略制定等工作,确保数据的安全性、完整性和高效利用,如规划企业的数据存储结构、制定数据访问权限等方面的策略。


4

特定领域应用岗位


银行欺诈检测分析师:在金融领域,利用数据科学技术分析交易数据等,识别潜在的欺诈行为,保障银行和客户的资金安全。


政府通信和安全分析师:在政府部门,运用数据分析手段处理通信数据等,进行安全监测、情报分析等工作,维护国家安全和社会稳定。


客户洞察分析师:在商业企业中,通过分析客户数据(如消费行为、偏好等)来深入了解客户需求,为企业制定营销策略、产品优化等提供依据。


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发展前景



市场需求方面

多行业需求旺盛:随着大数据、人工智能和机器学习等技术的飞速进步,金融、医疗保健、零售、科技、教育、电商、物流等多个行业,都在积极寻求数据科学人才以推动业务增长。

例如金融行业需要数据科学人才进行风险评估、市场趋势分析;医疗保健行业借助数据科学进行疾病预测、药物研发等。

人才缺口较大:目前数据科学和大数据技术领域的人才相对稀缺,市场上对于具备相关技能和知识的人才的需求远远超过供给,这意味着学习和掌握数据科学相关知识技能的人将具备更好的就业机会和竞争力。

薪酬待遇方面

普遍较高:由于数据科学家的专业技能在各行各业均极为抢手,他们通常能够获得较高的薪酬待遇,在大城市如北京、上海、广州、深圳等,薪资水平高达20万元每年以上,不同地区和岗位薪资会有差异,但整体处于较高水平。

职业发展路径方面

路径丰富:从数据分析师到数据科学家、从数据工程师到大数据架构师等,数据科学领域拥有丰富的职业发展路径,随着经验的积累,从业者可以在不同的岗位和层级之间转换发展,不断提升自己的职业竞争力。

行业发展趋势方面

应用领域不断扩大:数据科学和大数据技术的应用领域正在不断扩大,随着数据规模不断增大,企业需求持续增长,大数据人才成了刚性需求,未来在更多新兴行业和传统行业的数字化转型进程中,数据科学人才都将发挥重要作用。

2025年US.NEWS美国本科数据科学专业TOP20排名
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