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数据（Data）是一个融合了数学、计算机和数据发现/挖掘的领域；通过对数据进行深入的分析去找到其中的规律以及预测未来的趋势。数据已经在我们生活中无处不在，当你网购的时候，页面显示的“你可能喜欢”就是大数据的结果，还有很多的例子就不一一列举。近年来，数据也已经成为了最抢手的工作。很多公司都需要数据分析来更快一步的墙线对手。在Glassdoor 发布的 2020 美国最佳职业中，数据科学家就位列前三。
虽然每一家公司对数据岗位的叫法肯定不太一样，而且可能还有细分领域（比如与 marketing 相关的 Data Marketing Analyst ），但笼统来说，数据有三条 Career paths：- Data Analyst（Business Analyst）数据分析师：分析、可视化过去的数据
- Data Scientist 数据科学家：整理、挖掘、提炼数据、搭建预测模型
- Data Engineer 数据工程师：搭建数据库，收集数据
McKinsey 官网上就是这样分类的（这里的 Translator与DA作用差不多），三者虽然都与数据相关，但侧重点很不一样，而上面的McKinsey 官网也说明了三者大概的工作内容，他们之间的关系大致是这样的：说起数据的相关专业，传统专业如：Statistics（统计）、CS（计算机）、engineering（工程）、mathematics（数学）、physics（物理）等其实都可以，反正，只要你能将数据应用到所学领域都可以。而其中，近年来比较热门相关的专业则是数据科学（DS/DataScience）和商业分析（BA/BusinessAnalytics）是这两个专业。因为这两个专业本来就是专门为大数据时代而生的，而且不管是从硬实力还是软实力两个方面都非常符合大数据工作对于人才的要求。数据方向的求职领域选择非常广，因为只要这家公司有数据需要处理数据，就会有相对应的岗位存在。除了你能想象到的IT之外，还有金融、咨询、零售、医疗等行业：- 互联网：Google, Amazon, Facebook, Microsoft, Oracle, IBM...
- 金融：J.P. Morgan, Morgan Stanley, Goldman Sachs...
- 咨询：McKinsey, Accenture, Deloitte……
被 Glassdoor 评为全美最佳工作的 Data Scientist，能力要求更侧重于数学和统计学。需要对统计和编码技能有的出色掌握：R, SAS, Python 等……作为 Data Engineer，在能力要求方面更侧重于计算机（编程语言）能力、数学和对机器学习掌握的能力。整体门槛更低，对编程语言的要求没有DS和DE高。能力要求侧重于商业、统计以及数学能力，需要掌握分析工具以及最好有一定的编程语言基础，对于很多跨商科的同学来说还是很不错的选择。除了这三个大家可以重点关注的职位以外，还有 Quant, Operations Research Analyst、Big Data Analytics Specialist、Market Research Analyst等岗位也都是Business Analytics专业高薪的好选择哦。在美国，一线城市大学生毕业平均年薪在 $40,000 ~ $50,000 之间，而数据相关岗位的薪资水平是高于平均年薪的，但不同岗位会有些许差距：- Data Scientist、Data Engineer 的年薪大约在$116,591;
- Data Analyst 的年薪大约在$72,046。
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