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一、美國(guó)DS專業(yè)就業(yè)方向

DS專業(yè)在就業(yè)方面的出口則大抵分為Data Scientist(數(shù)據(jù)科學(xué)家)，Data Engineer(數(shù)據(jù)工程師)與Data Analyst(數(shù)據(jù)分析員)這三種。

Data Scientist：主要工作內(nèi)容是建立統(tǒng)計(jì)模型，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)(A/B Testing)，發(fā)現(xiàn)data insight等，要有扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底，不錯(cuò)的編程技術(shù)來實(shí)現(xiàn)模型(Python)以及良好的商業(yè)意識(shí)。

Data Engineer：主要工作是建立數(shù)據(jù)科學(xué)的pipeline，一般需要對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)非常熟悉，熟練掌握Hadoop，Spark等技術(shù)，對(duì)統(tǒng)計(jì)建模要求不高，但需要有很好的編程能力。

Data Analyst：主要職責(zé)則是數(shù)據(jù)處理，簡(jiǎn)單的分析和可視化。

二、美國(guó)DS專業(yè)專業(yè)介紹

數(shù)據(jù)科學(xué)(DS)，即從數(shù)據(jù)中提取有用知識(shí)的一系列技能和技術(shù)。

這樣的定義使得DS理所當(dāng)然地成為了一門“交叉學(xué)科”，也得以因此取百家之所長(zhǎng)，成為了大數(shù)據(jù)時(shí)代里發(fā)展最快、前景最好的新興專業(yè)之一。

專業(yè)技能：編程領(lǐng)域(語(yǔ)言知識(shí)、語(yǔ)言庫(kù)、設(shè)計(jì)模式、體系結(jié)構(gòu)等);數(shù)學(xué)(代數(shù)、微積分等)和統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域;數(shù)據(jù)領(lǐng)域(特定領(lǐng)域的知識(shí)：醫(yī)療、金融、工業(yè)等)。

三、美國(guó)DS專業(yè)錄取要求

作為交叉學(xué)科的DS項(xiàng)目，往往對(duì)于申請(qǐng)者的本科專業(yè)并不設(shè)限

不過該項(xiàng)目需要申請(qǐng)者具備良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和編程能力，且由于多個(gè)“王牌”課程的授課內(nèi)容都是基于大量領(lǐng)域內(nèi)基本知識(shí)之上，數(shù)理編程能力不過關(guān)的同學(xué)應(yīng)對(duì)起來會(huì)非常吃力。

以紐約大學(xué)DS專業(yè)為例，在學(xué)校官網(wǎng)列出的先修課清單中，包括了微積分、線性代數(shù)、基本的計(jì)算機(jī)科學(xué)課程以及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、高階物理學(xué)、工程學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與高階微積分的其中之一，有申請(qǐng)意愿的同學(xué)可以以此為標(biāo)準(zhǔn)提前進(jìn)行補(bǔ)課。