美國數據分析專業就業前景如何

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　　機器學習工程師 Machine Learning Engineer

　　代表了技術含量較高的方向，工作內容主要是開發機器學習系統和用這些系統解決實際問題。一般需要ship production code，做出來的是數據產品。

　　數據分析員 Data Analyst

　　工作內容俗稱analytics (product analytics or business analytics)，從數據中提取insight，估計投資回報比，為產品方向提建議，所用工具一般較基礎，比如寫SQL query取數據、用R/Python做簡單的分析、用Tableau/Excel作圖比較常見，能自己開發Dashboard算是analyst里面技術強的;工作需要產生各種形式的報告;在統計層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。

　　數據科學家 Data Scientist

　　很多人說，我想做數據科學家，我想做機器學習，而這類職位就是大家想象中的那種。此類職位工作內容以高級建模為主，會針對復雜的問題來設計技術方案，比如Uber叫車的ETA、各種定價系統、Airbnb和金融行業的Fraud Detection、Amazon物流管理，FB/Linkedin的社交網絡或者ebay/Airbnb/Uber這樣供需雙方Marketplace市場規模的實驗。

　　二、就業發展

　　數據分析師是收集、處理和執行數據統計分析的人員。無論是中國還是美國，數字化是大勢所趨，所以數據分析人才在就業市場上相當受追捧。

　　薪資高

　　自從全世界都在搞數字化，Data行業的薪資也水漲船高。世界最大的招聘搜索引擎indeed統計了2021年25個最高薪職位排名，Data Scientist赫然在榜。

　　而在大數據迅猛發展的國內，各個行業無一不在Data崗花大手筆招人。根據全球招聘公司Hays的數據，2019年中國Data Scientist職位的年薪，甚至可以超過日本和新加坡。

　　即使是屬于Data入門級的Data Analyst這一職位，字節跳動、Thoughtworks的平均月薪就高達3.6萬元人民幣，麥肯錫更是直接給到了3.8w。

　　行業廣

　　當今時代，絕大多數行業都需要數據分析，該類職位不局限于特定的行業。

　　1.金融財經方面，數據分析可以幫助企業/個人完善財務，進行合理投資和決策;

　　2.很多律所，與數據科學家合作，進行賬目分析、人事分配、時間安排和文件流程等工作，以更準確地確定公司的成本及利潤;

　　3.能源行業，很多公共事業部門利用數據分析變革技術，更好地節能減排;

　　4.醫學行業，數據分析可以為更加個性化的護理系統提供幫助;

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　　根據美國勞工統計局(BLS)統計，到2028年，該職位預計就業增長率為26%，遠高于平均水平。

　　三、具備技能

　　計算機能力

　　編程計算機技能，比如Hadoop、Mahout等開發處理技術。另外還需要具備使用SPSS、SAS等統計分析軟件的技能，以及于此密切相關的開源編程語言R語言。

　　數學、統計等相關專業背景

　　數據可視化

　　對數據中所包含的意義進行分析、開發WEB原型，使用外部API將圖表、地圖、Dashboard等其他服務統一起來。

　　數據分析與商業決策。

　　在未來，數據分析與商業決策相結合的復合型人才是最被社會所需要的。有利用IT知識進行商務決策的，有利用IT技術開發模型算法的，也有結合業務知識分析行業熱點的。

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