美国数据科学专业工作岗位有哪些？

　　一、美国数据科学专业就业前景

　　2012年《哈佛商业评论》曾将数据科学家评为“二十一世纪最性感的职业”。

　　十年过后的今天，数据科学家这一职业依然炙手可热。如果我们在求职网站上搜索数据科学职位，数据工程和解决方案架构师的职位招聘依然比人们预期的要多得多。

　　很多公司和企业为了吸引市场上最优秀的人才，都在招聘数据科学家，这刺激了市场对数据科学家的需求。据美国最大的求职网站之一Glassdoor 统计，美国最佳工作排名中，数据科学家连续四年稳居第一，平均年薪维持在10万美元之上。

　　据统计，88%的数据科学家至少是硕士学位，46%的数据科学家是博士学位。

　　二、美国数据科学专业工作岗位

　　学习数据科学后不仅可以做数据科学家，还以机器学习和数据分析两个工作方向。我们来分别看看这三个方向的具体工作内容：

　　数据科学家 Data Scientist

　　此类职位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。

　　机器学习工程师 Machine Learning Engineer

　　代表了技术含量较高的方向，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。

　　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。

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