美国数据科学专业就业分析

　　一、美国数据科学专业就业市场现状

　　在以前，可能数据科学的工作主要集中在科技和金融领域，但随着互联网的快速发展，几乎每个行业都需要懂得处理数据的专业人士，这也导致就业市场对于数据科学这个职位的需求激增，并成为了目前最具价值的职业领域之一。

　　根据 Glassdoor 《 2022 美国 Top 50 最佳工种》排名显示，数据科学家以年薪中位数 $120,000(约76万人民币)位列美国最佳职业榜单的第三位，是美国最受欢迎的工作之一。

　　根据Glassdoor和美国劳工统计局给出的数据，美国将为数据科学家和类似的高级分析职位创造超过 61,799 个新工作岗位;到 2026 年，数据科学家的就业人数预计将增加 20%。

　　二、美国数据科学专业职业匹配

　　互联网时代，各行各业都在利用大数据来解决问题，所以各企业都有与数据科学相关的职位设置。与 Data Science 相关的职位可能有很多种叫法，不同公司根据不同的背景，主要有以下一些常见的职位头衔(title)：

　　1)数据科学家 Data Scientist

　　数据科学家应具有商业头脑和分析技能，以及挖掘、清理和呈现数据的能力。该职位主要职责为获取、管理和分析大量非结构化数据，并提出相关设计解决方案。然后将结果综合并传达给关键利益相关者，以推动企业的战略决策。

　　2)数据分析师 Data Analyst

　　数据分析师是数据科学家和商业分析师之间的桥梁。该职位主要从事数据处理工作，运用算法来解决和分析问题，推动数据解决方案的不断更新，估计投资回报比，为产品方向提建议。

　　3)数据工程师 Data Engineer

　　数据工程师管理大量快速变化的数据。他们专注于数据管道和基础设施的开发、部署、管理和优化，以便将数据转换传输给数据科学家进行查询。

　　4)数据挖掘工程师 Data Mining Engineer

　　数据挖掘工程师不仅会检查他们自己的业务数据，还会检查从第三方收集的信息，数据挖掘工程师将创建复杂的算法来进一步分析数据。

　　5)数据架构师 Data Architect

　　数据架构师与用户、系统设计人员、以及开发人员密切合作，创建用于集中、集成、维护和保护数据源的数据管理系统。

　　6)风控师 Risk Manager

　　风控师是提前识别风险并采取预防措施降低或减轻风险的职位，较多出现在金融相关行业。该职位与数据科学紧密相连，风控师需使用数据处理工具/知识，有效地提供风险分析报告，帮助企业摆脱损失。了解跟多美国数据科学专业，添加顾问老师VX：Tops6868

　　三、美国数据科学专业工作内容

　　数据科学的主要工作可以归纳分为四个部分：

　　1)归纳问题

　　客户给公司的任务,或者上级给分析师的任务,不是一个具体的任务(用xx模型来做xx数据) ，而是一个具体的商业问题。比如，上个季度为什么盈利下降了?这就是一个归纳问题的环节，需要有专业知识帮助我们找到方向。

　　2)准备探索数据

　　归纳问题结束之后，会产生很多假设，这就需要寻找数据验证假设。

　　寻找数据一般是竭尽所能，比如收入不好与市场推广有关，就会去寻找广告商的数据;寻找数据以后,要检查数据质量是否有异动、缺失等等。通常，数据质量能够决定模型的准确率，所以花在“清洗整理”数据上的时间要占到总时间的60%甚至更多，有时候也需要跟客户进行交流。检查完质量以后，再做一些探索性分析。

　　3)模型训练检验调整

　　先确定模型基本类型(回归、聚类等)，选取比较合适的模型进行搭建，用test对模型进行检验。检验的同时，再去寻找模型最优的参数配置对模型进行预测。如果预测结果很好的话,建模过程就结束了。

　　4)报告和产品

　　如果你在咨询公司工作，模型做完以后都会和客户进行交流，看是否符合实际情况;在科技公司中,模型往往会发展成一个产品，放在公司平台上进行测试使用，最后进行正式发布。

　　总的来说，Data Science是多领域的结合，尤其是跟具体各行各业相结合的时候，除了具备专业知识和技能，以及实际运用知识的能力外，还需要对特定甚至多个相关行业领域有深入的了解。

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