數(shù)據(jù)分析專業(yè)美國就業(yè)前景好嗎?大學生在選擇四年制課程的專業(yè)領(lǐng)域時，確實需要考慮眾多因素，包括興趣專長，就業(yè)市場，預期薪金。畢竟，學生和家長必須決定哪個領(lǐng)域?qū)樗麄兊母叩冉逃峁┳罴训耐顿Y回報率，特別是大學學費昂貴的美國。下面看詳細介紹。
Business analyst需求最大，最有可能做到CEO。Data scientist，由于中國人良好的數(shù)學功底，(世界公認的數(shù)學知識能力)，也是中國人在美國的強勢領(lǐng)域。如果想在美國就業(yè)，這方面崗位有很多機會。但編程能力不強的同學可能難以在這個領(lǐng)域出類拔萃。Data analyst看上去工作最枯燥，但其實是個不錯的打基礎(chǔ)的職位。因為特別是大企業(yè)，商業(yè)分析、建模其實都不難，但把底層的數(shù)據(jù)到底弄明白其實往往是最難的一個環(huán)節(jié)。很多同學從data analyst做起，后來轉(zhuǎn)為data scientist。
1、Data Analyst類職業(yè)崗位
基礎(chǔ)月薪1-2萬
資深數(shù)據(jù)開發(fā)工程師 (某IT公司)
崗位職責：1. 對阿里文學現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析平臺進行功能維護、性能優(yōu)化和系統(tǒng)升級; 2. 根據(jù)業(yè)務需求進行數(shù)據(jù)報表相關(guān)的研發(fā)工作; 3. 對現(xiàn)有業(yè)務數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)計算、挖掘類工作，產(chǎn)出預測性的數(shù)據(jù)給業(yè)務展提供策略建議; 4. 參與數(shù)據(jù)底層的工具、平臺、部署流程等技術(shù)體系建設(shè)的研發(fā)工作。
任職資格：1. 本科及以上學歷; 2. 熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘、分析的工具和方法，有數(shù)據(jù)挖掘工作經(jīng)驗;熟悉linux平臺，精通shell/java/python/lua等高級及腳本語言的一種或多種，編碼基本功扎實 ; 3. 有數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計和運維經(jīng)驗;熟練使用MySQL，Hbase，Mongodb，中至少一種數(shù)據(jù)庫 ，熟練使用Hadoop、spark/storm或在MPI并行環(huán)境有應用實踐經(jīng)驗; 4.具備快速學習能力、溝通協(xié)調(diào)能力及團隊精神 ，有較強的責任心和學習積極性。
商業(yè)數(shù)據(jù)分析師(職位類別：數(shù)據(jù)庫開發(fā)工程師)某科技公司
崗位職責： 1、 能深入理解業(yè)務，抽象并搭建數(shù)據(jù)模型，分析關(guān)鍵問題; 2、業(yè)務數(shù)據(jù)的收集、整理、提取，根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析、挖掘、撰寫分析報告，為決策和管理提供數(shù)據(jù)支持; 3、與業(yè)務部門溝通合作，將分析結(jié)果應用于實際業(yè)務，提升業(yè)務方工作質(zhì)量。
任職資格： 1、對數(shù)據(jù)敏感，邏輯嚴謹，責任心強，工作主動自驅(qū)，溝通能力強; 2、熟練掌握 SQL，熟悉數(shù)據(jù)挖掘的常用算法，擁有海量數(shù)據(jù)處理和挖掘經(jīng)驗者優(yōu)先; 3、具有良好的商業(yè)敏感度和數(shù)據(jù)分析技能，能夠開發(fā)創(chuàng)新而實際的分析方法以解決復雜的商業(yè)問題; 4、熟練使用excel、SPSS或R等數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計分析工具; 5、重點大學數(shù)學、統(tǒng)計、計算機軟件、管理信息系統(tǒng)、運籌學等相關(guān)專業(yè)本科或以上學歷,大型互聯(lián)網(wǎng)1-2年數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗
2、Data scientist類職業(yè)崗位
算法研究員/數(shù)據(jù)科學家-大數(shù)據(jù)策略(某科技公司) 基礎(chǔ)月薪2.5-3.5萬
任職要求：1. 計算機、數(shù)學相關(guān)專業(yè)碩士、博士; 2. 深入理解機器學習的理論和方法，能夠從原理上對機器學習算法進行改進; 3. 熟練使用c/c++，python，java, scala中的一門語言; 4. 在機器學習、數(shù)據(jù)挖掘頂級會議、頂級期刊發(fā)表過文章有加分。
崗位職責：1. 深入理解機器學習的理論和方法，能夠從原理上改造當前的機器學習算法，應用于滴滴的業(yè)務場景中; 2. 設(shè)計并開發(fā)大規(guī)模機器學習系統(tǒng)，針對海量的出行數(shù)據(jù)進行高效的模型訓練; 3. 參與線上系統(tǒng)的開發(fā)，與工程師一起打造滴滴的核心服務系統(tǒng); 4. 進行原創(chuàng)性研究，包括新算法、新技術(shù)或者新產(chǎn)品的研究。
數(shù)據(jù)科學家(某科技公司) 基礎(chǔ)月薪2-3萬
崗位職責：1、創(chuàng)建金融理財產(chǎn)品推薦系統(tǒng)模型;2、數(shù)據(jù)深度分析挖掘， 創(chuàng)建市場營銷相關(guān)數(shù)學模型;3、針對海量數(shù)據(jù)的應用，將數(shù)學模型進行算法優(yōu)化，并工程化實施。
3、Business Analytics類職業(yè)崗位
戰(zhàn)略規(guī)劃經(jīng)理(商業(yè)研究 市場分析)(某IT公司)基礎(chǔ)月薪1.5-2.5萬
崗位職責：1. 協(xié)助部門領(lǐng)導進行公司發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃的制定及執(zhí)行;2. 規(guī)劃相關(guān)業(yè)務線的中長期戰(zhàn)略目標，設(shè)計和優(yōu)化商業(yè)模式，為業(yè)務線制定核心指標，牽頭關(guān)鍵項目;3. 分析和跟蹤戰(zhàn)略實施過程，并且提出改進建議，幫助其相關(guān)部門改善，確保戰(zhàn)略規(guī)劃的貫徹執(zhí)行;4. 分析研究商品流通及B2B電商行業(yè)趨勢和競爭格局，緊密跟蹤行業(yè)內(nèi)標桿企業(yè)、競爭對手的戰(zhàn)略動態(tài)及國家行業(yè)政策，并提供決策建議，確保公司戰(zhàn)略的前瞻性;5. 戰(zhàn)略研究數(shù)據(jù)庫的更新、完善及優(yōu)化;6. 協(xié)助部門領(lǐng)導收集與分析相關(guān)信息與數(shù)據(jù)，撰寫相關(guān)報告、商業(yè)公文。
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