英国数据科学硕士毕业去向有哪些？

　　一、英国数据科学硕士毕业行业去向

　　1、技术和IT行业：毫不奇怪，高科技行业的数据科学家的工资令人印象深刻。在软件、互联网和技术创新初创公司的世界里，提供这些服务的公司，在数据方面的专业知识是非常受欢迎的。

　　2、金融和银行：数据分析对于金融和银行部门的风险管理、欺诈检测和消费者行为洞察过程至关重要。由于数据分析的复杂性和重要的应用，银行的财务分析数据角色通常是高薪的。

　　3、医疗保健和制药：通过开发数据驱动的医疗保健计划，制药行业和医疗保健提供商正在分配大量可用资金来招聘数据科学专业人员。

　　4、咨询和专业服务：不同的专业服务公司，包括数据科学顾问，正在解决这个问题，为客户提供战略选择。咨询职位上的数据科学家使用面向分析的方法为复杂的业务问题提供有价值的解决方案，因此，用有利可图的产品测试市场。

　　5、零售和电子商务：数据对零售和电子商务行业至关重要，因为它可以对客户进行分类，为他们提供他们最喜欢的产品，并帮助制定供应链解决方案等。

　　数据科学领域的人通常处于非常有利的位置，数据分析是促进业务增长的工具，在工资方面高于平均水平。

　　二、英国数据科学硕士毕业岗位去向

　　首席数据科学家：

　　首席数据科学家需要在机器学习和统计分析、欺诈检测、沟通和协作技能、使用统计方法进行欺诈检测、在稳定的生产环境中传播所有产品(包括欺诈检测模型)、推动创新、开发、在快节奏的环境中控制和生产模型，同时确保和量化工作计划中所有分析查询和建模的价值。他们将在团队管理、战略规划、数据利用、项目路线图和财务目标中发挥关键作用。成功的候选人将被期望开发、开发和实施模型开发、应用程序开发、优化和治理的解决方案，同时与NHS和更广泛的政府内部的各种职能和领域专家合作。首席数据科学家将为组织的核心带来尖端的分析，将数据科学的努力与NHSCFA的目标相结合。首席数据科学家将负责产生有影响力的结果，加强该角色的问责制和以结果为导向的性质。

　　范畴理论科学家：

　　作为范畴理论科学家，候选人将为研发项目的发展和实施做出贡献。你将成为分类深度学习开发和模型实现项目团队的一员。这是一个千载难逢的机会，可以为一个改变游戏规则的项目做出贡献，并对应用范畴理论和人工智能产生持久的影响。范畴论科学家需要为范畴深度学习项目做出贡献，并与其他团队合作进行应用范畴论的研究。申请人必须能够在不同的抽象层次上并行工作，包括从高级分类机制到低级体系结构。

　　机器学习科学家：

　　作为一名机器学习科学家，你将帮助企业扩展和实施我们的研发计划。你将在一个开发分类深度学习项目的团队中工作，并尝试新的架构，帮助企业形成和验证假设。这是一个难得的机会，可以从事一个创新和变革的项目，并为人工智能和应用范畴理论领域做出重大贡献。

　　三、英国数据科学硕士毕业薪资影响要素

　　英国数据科学硕士毕业之后可以当数据科学家，它的薪酬水平受到地点、行业和经验等因素的影响。

　　地理位置：生活工资既可以由不同地区的当地日常开支决定，也可以通过需求/供应水平决定。一些城市的代表，如旧金山、纽约和西雅图，与小城市和农村地区的人相比，他们的平均工资更高。

　　公司规模和阶段：数据科学的工资可能会根据企业的规模和生命周期阶段而波动。初创公司通常会在投资回报率中提供股权，而大型科技公司可能会提供更高的基本利率。

　　经验和教育：拥有高级数据科学学位(如博士学位)的高级数据科学家通常比中级专业人员或初级数据科学家赚得更多。

　　专业技能：除了基本知识之外，还需要学习特定的软件和技术- Python, R, TensorFlow, SQL -这些会影响工资范围，因为高度专业化的技能通常具有高于平均水平的价值。

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