最“性感”的职业，大数据时代下爆火的数据科学！行业薪资，就业前景，专业申请大揭秘

大数据时代不光捧红了数据科学这个行业，数据科学家也被称为是21世纪最“性感”的职业。

数据科学（Data Science）是一个融合了数学，统计，计算机语言等多学科的方法，用来从大量的数据信息中提取有用信息和结论的交叉学科。

随着科技的发展，社会拥有数据规模增长很快，每时每刻都有大量数据被产生和存储下来。而Data Science数据科学这个领域要解决的核心问题就是对大量复杂的数据进行处理从而提取有意义的信息来指导对应的商业决策。

目前在全球范围内，数据科学需求量都非常可观, 提供给求职者很多机会。

数据科学是收入最高的行业之一。以美国为例，根据Glassdoor网站统计，美国的初级数据科学家（Data Scientist）每年的平均收入都能达到113,000美元。

而高级数据科学家的薪水可以达到 $250K-$300K, 资深数据科学家可以超过$400K。这使得Data Science成为一个利润丰厚的职业选择。

在全球范围内，数据科学需求量都非常可观, 提供给求职者很多机会。作为领英上增长最快的工作，预计到2026年将创造1150万个数据科学岗位。

其中对数据科学需求最旺盛的行业有：制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术、咨询等。

常见的数据科学家岗位考察技能主要有三个方面：

1. 编程能力（Coding Practice）

编程能力是数据科学的基本功,良好的编程能力是开始数据科学工作的基础。核心的编程主要要求 SQL 和 Python/R, 对 Easy to Medium Level 的数据结构, 算法和算法复杂度分析的知识也有考察。

2. 统计和机器学习知识与应用（Stats and Machine Learning）

统计和机器学习的知识是 Data Scientist 数据科学家进行建模的基础。对于大部分理工科背景的的同学而言, 通过简单地统计知识回顾和SQL 编程培训便可以基本胜任 Data Analyst 数据分析师的工作, 但是机器学习的知识与应用经验的积累确是无法在短期内速成。所以对于要在 Data Scientist 职位脱颖而出的同学, 统计和机器学习的知识至关重要。

3. 案例分析（Case Studies）能力

这是数据科学家需要掌握的最后一个重点能力，也是最难的一个。数据科学案例分析能全面考查一个面试者是否懂得独立解决一个数据科学问题的过程和这个过程中所涉及到的诸多细节，比如：将实际问题转化为机器学习问题能力，数据收集的想法和探索性数据分析能力等。

通过考查面试者对于数据科学案例分析问题的思考过程, 面试官可以很容易看出面试者的强项和弱项, 从而对于面试者的综合能力有较好的判断.

大数据时代背景下，越来越多的学生选择了数据科学作为留学申请的目标专业。因为大多数数据工作都是通过编程和数据库的相关手段进行，所以更适合CS、统计、数学背景且有一定编程基础的学生申请。

2023年QS数据科学专业排名前10的大学

如果同学们考虑申请DS，建议提前完成常见先修课：

• 计算机方面，比如Python/R语言、数据结构与算法、计算机原理、机器学习；

• 数学统计方面，比如微积分、概率论、线性代数、统计学。

以哈佛的DS项目为例，要求申请人有微积分、线性代数，统计等相关课程，能使用至少一种编程语言，了解计算机科学概念。录取学生的本科专业背景大多是CS、数学、统计学。

西游学员23fall数据科学项目录取offer

图片可上下滑动

总的来说，申请数据科学专业不仅需要具备优秀的计算机编程能力，还需要在数学和统计学方面具备较高要求。此外，还需要具备高度的数据敏感度。

同时还要有相关的经历，建议可以安排和量化有关的research（科研），以及数据分析、统计量化或者计算机相关的实习。

好了，今天对数据科学的科普就到这里。如果你有留学/就业相关的问题，也欢迎咨询西游的小助手哦！

加入西游社区

正面迎接2023申请季

让offer触手可及

免费咨询西游小助手Happy

 关注我们，持续为您推送留学/求职干货