數(shù)據(jù)科學專業(yè)這個名字分開看很好理解，就是數(shù)據(jù)和科學研究，但是放在一塊就不是那么好理解了。對，這是一個復合專業(yè)，涉及到的學習領域還是挺多的。那么對于我們大家來說，之后能干啥才是最重要的，所以今天我們就來看一下美國留學數(shù)據(jù)科學專業(yè)的就業(yè)前景，希望能對你有所幫助。

　　數(shù)據(jù)科學是一門交叉的學科，涉及到很多的領域，包括統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機、人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化技術等多學科的知識。大數(shù)據(jù)時代的到來，為各個科學領域帶來了新的改革。

　　數(shù)據(jù)科學專業(yè)的三類職業(yè)方向：機器學習、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學家。

　　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(wǎng)絡或者e bay/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。

　　數(shù)據(jù)科學專業(yè)的就業(yè)前景

　　全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具了一份詳細的分析報告，到2023年，大數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)工作者的崗位需求激增，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(jīng)理的崗位缺口則達到1500000!

　　其中對大數(shù)據(jù)處理需求最旺盛的行業(yè)包括：制藥業(yè)、計算機軟件、互聯(lián)網(wǎng)、科研、IT技術服務、生物技術。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(wǎng)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。數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的崗位報酬也非常豐厚，在硅谷，入門級的數(shù)據(jù)科學家的收入已經(jīng)是6位數(shù)了(美元)。

　　以上內容呢，便是關于美國留學數(shù)據(jù)科學專業(yè)的相關情況，有興趣的話可以看一看了解一下，就當是為將來去美國留學做個準備。關于留學的大學選擇、專業(yè)申報、費用等問題都可以咨詢我們IDP留學專家。在此我們祝愿廣大留學生能夠順利出國深造，將來學有所成。