美国数据科学专业硕士就业方向有哪些？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。随着科技的发展，每天每时每刻都有大量数据被产生和存储下来。如何才能把这些数据变成有用的信息价值被人类所利用，就会通过一系列的收集、统计、整理、分析、挖掘等方法和技术来实现整个过程。

　　数据科学专业的就业前景

　　目前，不止像Facebook这样的科技公司需要Data人才，越来越多的投行和咨询公司对Data人才的需求也日渐增长。

　　根据麦肯锡等咨询行业的研究报告，数据相关类的岗位需求仅在美国就突破了20W。

　　据IBM预测，到2020年，所有美国数据科学类岗位数量将增加36万个，总数达到270万。

　　其中对大数据处理需求最旺盛的行业包括：制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术。

　　事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。

　　数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。

　　数据科学专业的三个主要就业方向

　　1. 机器学习工程师 Machine Learning Engineer

　　代表了技术含量较高的方向，工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。

　　一般需要ship production code，做出来的是数据产品。

　　2. 数据分析员 Data Analyst

　　工作内容俗称analytics (product analytics or business analytics)，从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提建议，所用工具一般较基础，比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图比较常见，能自己开发Dashboard算是analyst里面技术强的;工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上，懂基本t-test和线性回归即可。

　　3. 数据科学家 Data Scientist

　　此类职位工作内容以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理，FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子，听上去就不是写SQL能解决的，也不是会写代码就能做出来的，都需要比较深的领域知识。

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