我們大家現(xiàn)在每天都會(huì)接收到大量的信息，由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是非常龐大的，而對(duì)這些數(shù)據(jù)的處理是非常重要的，所以就有了數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)，專門分析數(shù)據(jù)的學(xué)科產(chǎn)生。那么留學(xué)美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)的前景好不好呢?能從事哪些職業(yè)呢?下面我們就來(lái)看一下詳細(xì)的情況，希望能對(duì)大家有所幫助。

　　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(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、可視化技術(shù)等多學(xué)科的知識(shí)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，為各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了新的改革。

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

　　1、機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和用這些系統(tǒng)解決實(shí)際問題。一般需要ship production code，做出來(lái)的是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

　　2、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(jì)投資回報(bào)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(jiǎn)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(qiáng)的;工作需要產(chǎn)生各種形式的報(bào)告;在統(tǒng)計(jì)層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。

　　3、數(shù)據(jù)科學(xué)家Data Scientist

　　很多人說(shuō)，我想做數(shù)據(jù)科學(xué)家，我想做機(jī)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(jí)建模為主，會(huì)針對(duì)復(fù)雜的問題來(lái)設(shè)計(jì)技術(shù)方案，比如Uber叫車的ETA、各種定價(jià)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e bay/Airbnb/Uber這樣供需雙方Marketplace市場(chǎng)規(guī)模的實(shí)驗(yàn)。這些例子，聽上去就不是寫SQL能解決的，也不是會(huì)寫代碼就能做出來(lái)的，都需要比較深的領(lǐng)域知識(shí)。

　　以上內(nèi)容呢，便是關(guān)于留學(xué)美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)的相關(guān)情況，有興趣的話可以看一看了解一下，就當(dāng)是為將來(lái)去美國(guó)留學(xué)做個(gè)準(zhǔn)備。關(guān)于留學(xué)的大學(xué)選擇、專業(yè)申報(bào)、費(fèi)用等問題都可以咨詢我們IDP留學(xué)專家。在此我們祝愿廣大留學(xué)生能夠順利出國(guó)深造，將來(lái)學(xué)有所成。