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2021-01-11 关注人数:

专业系列 | 读数据科学专业以后可以做什么?

数据科学


专业系列 | 读数据科学专业以后可以做什么?(图1)

大数据时代,越来越多行业开始以数据为核心,作为业务开展与推进的重要指标参考,指导其作出最优策略。

学习数据科学,要求具备优秀的数理能力、数据分析能力和良好的沟通表达和可视化能力。

学习课程包括

数学方面:数据科学入门,概率统计,机器学习与计算统计,大数据等等;

计算机方面:自然语言处理与表示论,自然语言理解与计算语义,推断与表示,深度学习,文本分析,自然语言处理等等。

数据相关的应用领域很广阔,就业市场上数据分析人才缺口很大。目前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技术服务和生物技术等。

若打算未来从事数据相关工作,比较常见的几个职位方向有商业分析师、数据分析师、数据工程师和数据学家等。

商业分析师 Business Analyst

商业分析师们会利用收集到的数据,分析行业趋势,对企业整体的商业发展做出建议与规划。


专业性要求:

掌握统计学工具使用方法(SAS、STATA、SPSS、R)

熟悉数据分析方法(Regression, Trend Analysis, forecasting, A/B testing)

深度Excel使用方法及大量专业知识


数据分析师 Data Analyst

数据分析师的工作内容更偏向于实际的数据相关技术工作,例如通过编写代码实现数据清理、数据管理等,常常需要通过运用不同的数据分析工具,来从已有的数据样本中找出更多可分析内容。


专业性要求:

编程(Python,R)

应用统计分析

应用机器学习

数据可视化—Tableau,Power BI,QlikView

数据整理

数据收集及处理


数据工程师 Data Engineer

作为更加专精于工具开发的数据工程师,他们会利用自己专业的编程技能来创造并完善数据分析工具,以供团队成员进行解读与分析。


专业性要求:

掌握数据处理工具用法—MapReduce,Hive,Pig,Spark,Kafka

SQL技术—MySQL,PostgreSQL

NoSQL技术—MongoDB,Cassandra数据库系统

数据仓库系统方案


数据学家 Data Scientist

与数据工程师们形影不离、相辅相成的数据学家们,将会负责数据工具的设计与要求框架。他们的工作将更加专注于对这些工具产出的结果进行评估和解读。

在数据分析师专业要求的基础上,数据学家另需掌握:

多元统计—Regression,主成分分析PCA,聚类分析

自然语言处理

计算机视觉

预定与预测模式

云服务技术—AWS,Google、微软

机器学习逻辑—Docker,Kubernetes,TIDAL


申请数据科学需要准备什么?


专业系列 | 读数据科学专业以后可以做什么?(图2)

专业背景


大部分项目要求申请者有较强的计算机和数学基础,如修读过微积分、线性代数、概率论和数理统计等相关课程。


理工科专业,特别是计算机、数学、统计相关专业,量化背景很强的商科专业出身,且具有良好编程和数理知识的申请者成功率更高。


标化成绩


多数项目对GPA和GRE不设最低限,但名校竞争异常激烈。从往年数据来看,GPA 3.6+、GRE 325+在名校申请中具有较强竞争力。


语言成绩上,申请美国院校建议TOEFL≥100 ,英国院校一般要求IELTS≥6.5(各专项不低于6.0)。


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