Data Science就业前景怎么样？数据科学职业方向

Data Science是如今最火热、最有前景的领域之一，巨大的潜力也意味着激烈的竞争，想要申请到好的学校，有好的职业发展，就必须仔细慎重地思考和规划未来，做好充足的准备，才能确保自己处于领先位置。

 

Data Science就业分析——职业方向、薪酬待遇、热门公司和地区。

a) 概述：

 

数据科学应用最广泛的两类的职业，即是Quant和Data Scientist，二者本质上是共通的，都是与数据和计算机打交道，运用编程和数学方法解决商业问题。美国，中国，甚至是全世界，目前对于数据科学人才的缺口非常大，而且分布在各个领域。根据PWC的数据，2020年数据相关职位需求将增长15%，新增长的20个职业中有近一半是数据相关。除了金融和互联网领域，传统的工业领域对于数据人才的需求也日益增长，因此就业前景十分光明。

b) 职业方向：机器学习、数据分析和数据科学家

 

1. 机器学习工程师 Machine Learning Engineer：工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要ship production code，做出来的是数据产品。

 

2. 数据分析员 Data Analyst：工作内容俗称analytics （product analytics or business analytics），从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提建议，所用工具一般较基础，比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图比较常见，能自己开发Dashboard算是analyst里面技术强的;工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上，懂基本t-test和线性回归即可。

 

3. 数据科学家 Data Scientist：工作内容以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理，FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子，听上去就不是写SQL能解决的，也不是会写代码就能做出来的，都需要比较深的领域知识。

 

c) 薪酬待遇：

 

一般来说，数据科学相关职位的起薪在$70k，而对于不同职位、公司、行业，以及个人的学历专业背景，薪资有所差别。比如说，对冲基金及投行的quantitative researcher对于学历要求较高，博士学位居多，因此起薪资待遇也高，$120k+bonus能够实现$200k的年薪。咨询和保险公司，以及科技公司的准入门槛要稍低一些，达到researcher／manager／scientist级别$100k的年薪完全没有问题。

 

d) 热门公司：

 

金融：对冲基金（Citadel, Two Sigma）, 投行（高盛，MorganStanley），商业银行（四大 行，花旗银行，富国银行），咨询公司（贝恩，麦肯锡，四大的咨询部门），保险公司（Liberty Mutual，Prudential）等

 

互联网科技: Google, Facebook, 滴滴，Uber，Amazon，eBay，阿里，Airbnb, LinkedIn等

 

制药：AbbVie, Pfizer等

 

传统公司: BMW, ExxonMobil等

 

e) 热门地区：

 

理想的就业地区比如加州和纽约东西海岸，华尔街和硅谷，相信不必多说～

 

华盛顿西雅图（亚马逊总部所在地），俄勒冈州（英特尔总部所在地），德州（电子、生物科技发展迅猛，大公司越来越多，没有州税，气候宜人），芝加哥（科技公司多），以及传统的五大湖工业区，都是合适的选择。