美国数据科学专业申请背景

　　1、美国数据科学专业申请背景

　　美国数据科学专业无法避免的就是算法，因而数学系的同学如果申请美国数据科学专业的话是非常有竞争力的，虽然你可能没有计算机基础，但是你的逻辑思维直接导致了你有很好的处理大数据的能力。

　　计算机在美国数据科学专业方向自然是最具竞争力的。但是，这个专业除了巩固自身的编程能力，tops老师了解更偏重了解更多的处理数据的方法。因此，学计算机的同学们，建议在数学方向有一定的基础，不然学的时候会很费脑。

　　在大数据环境下，你有经济学基础，那么恭喜你，你一定比其他专业的同学们更懂得什么数据才是有利于预估经济发展行情的。因而，如果你有很好的逻辑能力的话，你完全可以学习一些基础的计算机知识和编程，这不但是适应社会发展的知识，也是能让你在今后就业方面如鱼得水的专业。

　　以纽约大学为例，数据科学专业申请竞争非常激烈，录取学生的背景也非常的广泛，录取学生有来自统计、计算机、数学、工程、经济、商业、生物、物理和心理学等专业，同时要求学生在本科期间学习过以下课程：

　　微积分 1：极限、导数、级数、积分等、线性代数、计算机基础：不要求特定的编程语言，但是希望学生至少有较强的 Python 和/或 R 能力和经验，以及微积分、概率、统计学或高级物理、工程或计量经济学课程之一。

　　优先录取具有机器学习，计算统计，数据挖掘，大规模科学计算和运筹相关经验的申请，以及有更多数学和计算机背景的申请者。2021 秋录取学生的平均 GPA3.87。

　　2、美国数据科学专业就业情况：

　　数据科学项目毕业生主要有三类求职方向，分别是：机器学习工程师、数据分析员、数据科学家。

　　机器学习工程师Machine Learning Engineer

　　机器学习工程师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。

　　数据分析员Data Analyst

　　工作内容俗称analytics，从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提建议。

　　Data Analyst 的基本工资中值为58777 美元。能够影响薪资的技能包括：数据分析、Microsoft Excel、SQL、数据库管理与报告、Microsoft Office、数据挖掘/数据仓库、统计分析、数据建模、数据录入、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Microsoft Word、R、Tableau Software、SAS。

　　数据科学家Data Scientist

　　IT数据科学家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。它的任务是为建模、数据挖掘和生产目的设计和构建新的数据集流程。确定改进数据和搜索质量以及预测能力的新方法。执行和解释关于新数据源或现有数据源的新用途的数据研究和产品实验。开发原型、概念证明、算法、预测模型和分析。

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