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　　一、美國數據科學專業(yè)就業(yè)市場現狀

　　在以前，可能數據科學的工作主要集中在科技和金融領域，但隨著互聯網的快速發(fā)展，幾乎每個行業(yè)都需要懂得處理數據的專業(yè)人士，這也導致就業(yè)市場對于數據科學這個職位的需求激增，并成為了目前最具價值的職業(yè)領域之一。

　　根據 Glassdoor 《 2022 美國 Top 50 最佳工種》排名顯示，數據科學家以年薪中位數 $120,000(約76萬人民幣)位列美國最佳職業(yè)榜單的第三位，是美國最受歡迎的工作之一。

　　根據Glassdoor和美國勞工統計局給出的數據，美國將為數據科學家和類似的高級分析職位創(chuàng)造超過 61,799 個新工作崗位;到 2026 年，數據科學家的就業(yè)人數預計將增加 20%。

　　二、美國數據科學專業(yè)職業(yè)匹配

　　互聯網時代，各行各業(yè)都在利用大數據來解決問題，所以各企業(yè)都有與數據科學相關的職位設置。與 Data Science 相關的職位可能有很多種叫法，不同公司根據不同的背景，主要有以下一些常見的職位頭銜(title)：

　　1)數據科學家 Data Scientist

　　數據科學家應具有商業(yè)頭腦和分析技能，以及挖掘、清理和呈現數據的能力。該職位主要職責為獲取、管理和分析大量非結構化數據，并提出相關設計解決方案。然后將結果綜合并傳達給關鍵利益相關者，以推動企業(yè)的戰(zhàn)略決策。

　　2)數據分析師 Data Analyst

　　數據分析師是數據科學家和商業(yè)分析師之間的橋梁。該職位主要從事數據處理工作，運用算法來解決和分析問題，推動數據解決方案的不斷更新，估計投資回報比，為產品方向提建議。

　　3)數據工程師 Data Engineer

　　數據工程師管理大量快速變化的數據。他們專注于數據管道和基礎設施的開發(fā)、部署、管理和優(yōu)化，以便將數據轉換傳輸給數據科學家進行查詢。

　　4)數據挖掘工程師 Data Mining Engineer

　　數據挖掘工程師不僅會檢查他們自己的業(yè)務數據，還會檢查從第三方收集的信息，數據挖掘工程師將創(chuàng)建復雜的算法來進一步分析數據。

　　5)數據架構師 Data Architect

　　數據架構師與用戶、系統設計人員、以及開發(fā)人員密切合作，創(chuàng)建用于集中、集成、維護和保護數據源的數據管理系統。

　　6)風控師 Risk Manager

　　風控師是提前識別風險并采取預防措施降低或減輕風險的職位，較多出現在金融相關行業(yè)。該職位與數據科學緊密相連，風控師需使用數據處理工具/知識，有效地提供風險分析報告，幫助企業(yè)擺脫損失。了解跟多美國數據科學專業(yè)，添加顧問老師VX：Tops6868

　　三、美國數據科學專業(yè)工作內容

　　數據科學的主要工作可以歸納分為四個部分：

　　1)歸納問題

　　客戶給公司的任務,或者上級給分析師的任務,不是一個具體的任務(用xx模型來做xx數據) ，而是一個具體的商業(yè)問題。比如，上個季度為什么盈利下降了?這就是一個歸納問題的環(huán)節(jié)，需要有專業(yè)知識幫助我們找到方向。

　　2)準備探索數據

　　歸納問題結束之后，會產生很多假設，這就需要尋找數據驗證假設。

　　尋找數據一般是竭盡所能，比如收入不好與市場推廣有關，就會去尋找廣告商的數據;尋找數據以后,要檢查數據質量是否有異動、缺失等等。通常，數據質量能夠決定模型的準確率，所以花在“清洗整理”數據上的時間要占到總時間的60%甚至更多，有時候也需要跟客戶進行交流。檢查完質量以后，再做一些探索性分析。

　　3)模型訓練檢驗調整

　　先確定模型基本類型(回歸、聚類等)，選取比較合適的模型進行搭建，用test對模型進行檢驗。檢驗的同時，再去尋找模型最優(yōu)的參數配置對模型進行預測。如果預測結果很好的話,建模過程就結束了。

　　4)報告和產品

　　如果你在咨詢公司工作，模型做完以后都會和客戶進行交流，看是否符合實際情況;在科技公司中,模型往往會發(fā)展成一個產品，放在公司平臺上進行測試使用，最后進行正式發(fā)布。

　　總的來說，Data Science是多領域的結合，尤其是跟具體各行各業(yè)相結合的時候，除了具備專業(yè)知識和技能，以及實際運用知識的能力外，還需要對特定甚至多個相關行業(yè)領域有深入的了解。

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