美國數據科學專業職業發展分析

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數據科學家也是基于技術的職位, 在職業生涯階段可以從入門機數據科學家逐步進階為中級數據科學家, 高級數據科學家甚至資深數據科學家。

數據科學家的職業中后期也可以轉型管理, 變成 Data Science Lead 或者 Data Science Manager, 從而進行更多方向性和領導性的工作。

基于數據科學家技術的積累, 如果有很強的工程實踐能力, 可以轉型成 Machine Learning Engineer, 如果有很強的分析和研究能力, 也可以轉型成為 Machine Learning Scientist等。

　　二、美國數據科學專業常見公司

數據科學的常見公司大致可以分為這幾類：

1、上市公司

上市公司中Google, Facebook, Netflix的薪水和面試難度都是行業里的標桿。此外Amazon, Microsoft, LinkedIn, Bloomberg, Apple也都是值得一去的一流公司。業界流傳的“FAANG”就是指的Facebook，Apple，Amazon，Netflix，Google。

2、獨角獸公司

類似Uber, Lyft, Airbnb, Robinhood這樣的獨角獸公司門檻不低于以上的上市公司，而且工作節奏更快所以很適合更有野心也愿意接受風險的數據科學家。

3、金融、咨詢公司

金融和咨詢行業中有一些公司也擁有數據科學部門或者崗位，但通常都是規模較大的公司或者公司業務非常需要數據科學支持。比如以下公司都有很多數據科學類崗位：

對沖基金：Two Sigma, DE Shaw, Citadel, Hudson River Trading, Jump Trading等

投資銀行：JP Morgan, Goldman Sachs等

咨詢公司：McKinsey，Mercer，Capgemini等

　　三、美國數據科學專業就職準備

在數據科學的面試中，同學們不但需要展現自己的優秀的基本功, 還有注重溝通, 表現出自己具有商業意識 (Business Sense) 的一面。

一般來說，數據科學的面試會考量同學們以下幾種能力：

1、編程能力(Coding Practice)：

2、統計和機器學習知識與應用(Stats and Machine Learning)

3、案例分析能力(Data Science Case Study)

4、行為軟實力(Behavior)

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