美国统计学专业就业岗位推荐

时间:2023-03-10 20:13:48浏览:1631

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现在北美申请MS in Biostat 的竞争现在一年比一年强。也有同学因为自身背景不够强,不足够申请比较好的统计项目,从而转去申请一些不错的Biostat项目之后也可以找数据挖掘工程师之类的工作,下面托普仕zane老师给大家分享一下美国统计学专业就业岗位推荐的相关内容。

  一、Data Scientist(数据科学家)

  数据科学家这个听起来是个很高大上的工作,事实上确实有做比较复杂有意思的工作,但也有些许公司,工作岗位叫“Data Scientist”的工作内容其实并没有那么高大上,大概就是以前一个简单的工作,改个名字就高大上了,求职者在市场上找类似的工作要仔细辨别。

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  偏Research 的Data Scientist都会要求有PhD。其他接受本科及硕士的大部分是做偏应用,模型应用的。

  应用的Data Scientist岗位需要人有business sense,会提出问题,有扎实的统计和编程基础,还要会讲故事说服公司决策者。

  在北美要找工作的话,规划好的话本科毕业也能找到,也有人读完硕士说不好找很久才上岸。我本科在北美一所公立,我周围的朋友也有进了Facebook,Google等科技公司的,他们路线一般都是大二大三都在实习,然后拿到return offer毕业之后直接去的。

  二、Data Mining Engineer(数据挖掘工程师)

  这个也是一个比较应用的工作,要求申请者会相应的data mining算法,从logistics regression,decision tree,random forest, SVM,clustering到一些deep learning 的CNN RNN各种算法都要了解。

  常用的编程软件是Python,Java等。很多python里 DL,NLP的包还是比较好用的,需要熟悉这些包的使用。

  此类岗位要求还是算高的,方方面面统计的理论基础要扎实,前沿的ML,DL算法要懂,要对数据敏感,会提出问题并从data中找到答案。

  一般都需要一定时间的相关工作经验。

  三、Financial Quantitative Analyst(定量分析师)

  这也是一个偏应用的岗位,通常也是要求会讲故事,基础扎实,会提取信息等能力。和前面Data Scientist有一些方面类似,不过从科技商业场景转到金融相关场景。

  金融建模,然后分析模型进行投资。然后这个统计知识要求不是特别高,但是要求金融,宏观经济知识。

  四、Machine Learning Engineer(机器学习算法工程师)

  从名字可以看出这是一个集开发模型,调试,优化于一体的工作。需要扎实的机器学习理论基础。

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