前幾天，我們的微博收到了一條小夥伴的投稿，分享了他的Data Science畢業生求職辛酸史，我們將他的投稿整理起來給大家做個參考。。
只是想把我最近的經歷遭遇寫出來，給後輩看下。是關於選專業的事情。。
數據科學求職過往
我先介紹下我的情況，我碩士是在某c姓羅素大學念的數據科學專業，data scinence。這專業目前很火爆。很多本科不是理工科的中國學生都想念，另一個大熱門專業AI也是如此。
但是我想潑個冷水，我奉勸本科不是計算機專業的同學，不要跟風選這兩個專業。
我去年9月畢業回國後，在某家信息科技有限公司的民企實習，做建模分析師。這公司是做大數據起家的，也有涉足AI，基本上主業是大數據，副業是AI，這公司在國內各大ai公司實力排行榜上位於TOP50的，而且經常上電視，算是一個獨角獸公司吧。
然後由於疫情原因，今年2月初的時候，公司把我辭退了，然後從2月份到現在，我都在投簡歷，參加春招，一般在前程無憂和智聯招聘這兩個網站投簡歷。累計起來投了70多份吧，各行各業都投了，銀行，保險公司，證券公司，汽車公司，網際網路，中石油，聯通，電信等等等等。
只要是有數據分析崗的公司，我都投了。然後累計也接到了20多個筆試邀請。然後重點來了，為什麼我不建議本科不是計算機專業的同學讀數據科學和AI這兩專業。根據我這幾個月筆試和面試的經驗，這兩崗位，錄取門檻很高。
說說筆試
筆試了20多家，我總結出一個規律。
國內絕大部分公司，可能除了bat、華為這幾家超級大廠外，其他公司的數據分析崗/數據開發崗等等類似的崗位，他們筆試基本上不考你機器學習，不考你python編程，也不考統計學。
他們考的全部都是計算機專業的內容！信息安全，資料庫，網絡協議，軟體開發，數據結構與算法等等等等。如果你不是念計算機專業的是根本不會的。
就算你僥倖過了筆試，到面試環節，他們也會問你，有沒有項目經驗，有沒有在國際期刊上發表過論文。英國的一年制碩士，你懂的，既不需要發表論文，也沒有項目經驗，畢業論文根本不算。
於是乎，我直到現在都還沒找到工作……
而且還有一點，數據分析崗/數據科學崗，在國內屬於高端崗位，北京最多，其次上海。廣州深圳都很少。一般的小公司是沒有這需求的，就算有都是掛羊頭賣狗肉的或者不成氣候的那種。所以論就業機會，遠不如普通的計算機崗位多。
我在c姓學校的那批同學，大部分人回國後都還沒找到工作，原因也和我一樣，有些找到工作的，都是幹回老本行了，或者轉去做文職了，我有個同學，杭州人，在當地的工商銀行找到份工作，客戶經理，6k一個月……
說完數據科學，說說人工智慧
AI是比數據科學更高端的崗位。
國內的大公司一般叫算法工程師崗，小公司才叫AI工程師。還有些叫建模工程師，也都是差不多的範疇。AI崗的錄取門檻比數據科學更高。
因為國內的大公司，普遍要求你除了有項目經驗和發表過論文外，還要求你有科研經歷，或者是畢業院校在QS的TOP100以內（例如x安集團），還有其他亂七八糟的要求
AI崗的需求數量比數據科學崗更少，競爭又很激烈，一般人不建議混這趟渾水，除非你是清華姚班或者北大圖靈班這種出身的，不然就算你是帝國理工的可能照樣要跪。
學歷只是個敲門磚，保證你會獲得他們的面試和筆試機會。但能不能錄取，全看硬實力說話，這是我這幾個月投簡歷的感想。
很多大公司看在我是c校學生的份上都邀請我筆試/面試。但最後我都沒過，一沒項目經驗，二沒發表論文，三筆試一堆技術問題不會。
最後，如果有人頭鐵，不信這個邪，非要去念的話，我給一些選校建議。
DS和AI的一些選校建議
英國有數據科學專業的學校真的不多，基本上也就羅素集團有。除了G5的話，我建議首選利茲和諾丁漢。
推薦這兩學校的原因有兩點
1
兩者的教學質量抓的很嚴，只要你肯學，肯定能學到東西，舉個例子，我有個師弟在利茲讀數據科學，我看過他們的課件，他們又學python，又學R，又學資料庫。還有一堆選修課，什麼醫療建模，商業策略建模等等。這些c校都沒有，c校連資料庫都不教。而且還有一點，利茲基本上每門課都有課後小作業，用來讓你鞏固今天學的知識。這個制度c校是沒有的。
2
這兩所學校畢竟是老牌工科強校，師資力量很強，他們的數據科學專業開設的課程，很對口。就以機器學習這門課來說，舉個例子。利茲是連強化學習，深度學習都有教的，但是c校沒有。
除了這兩校外，這些學校的看起來也不錯
南安的數據科學，我看過課程表，實力很強，不愧是計算機強校，課程覆蓋面很高，而且了不少AI的課程進去。紐卡的看課表似乎也不錯。KCL的ds也不錯，他家的選修課混了不少AI的課程進去，有點特色利物浦他的ds和ai是一起的，叫data sci and artificial intelligence，總體上還不錯，課程5050
至於其他學校的數據科學專業，我都不太推薦，因為或多或少都存在一些比較明顯的缺點，要麼貨不對板，要麼課程覆蓋率不夠，一些必要的課程沒開。
舉例來說：
利物浦大學的數據科學專業，他們叫商業分析，我看過他們的課件，有一半是商科的課程，機器學習，python這些都有教，但是少了一門統計學。的數據科學，選修課太水，全是用電子工程和計算機的課程來湊數的謝菲的數據科學，被拆成兩個專業，一個叫數據分析，是計算機院開的，一個叫數據科學，是社科學院開的。這兩個專業各有各的問題，一個太偏重理論，忽視了技能培養，另一個反過來，如果謝菲的這兩個專業能合起來是最好的格拉的數據科學，偏理論，要學一大堆高數，但是不太重視技能培養。伯明罕的數據科學，今年才開第一屆，我還沒看到他的課程表，先不評論曼大的數據科學，以前是bs，後來改名的，和利物浦一樣，偏商業分析。布大，數據科學是偏ai的，要麼就是雲計算，而且布大這個沒開設統計學，這個很致命，統計學是數據科學專業的核心課程來的，另外兩門是python和機器學習，三者缺一不可，基本上少了其中一門就可以下結論，這學校的這專業，水~愛大，我剛登陸他們的官網看了下，只看官網課程介紹的話，感覺比較水，我有點方曼大，開了6個ds....分別是不同的方向，矮個子裡拔高個子的話，選他business and management方向的約克的ds少了統計學和資料庫，而且混了一兩門軟體工程專業的課進去，看得出師資力量不算太強杜倫的，一言難盡……瑪麗女王的ds有三個，總體上還不錯，唯一的遺憾的是少了資料庫這門課，
羅素集團好像都說完了，最後做個總結：
T1：諾丁漢，南安，紐卡，利茲，kcl
T2：利物浦，謝菲，瑪麗女王，格拉，卡大
T3：華威，杜倫，曼大，布大，愛大
（伯明罕沒有ds）
基本上，如果一個學校既是工科強校，又是計算機強校的話，他的ds專業和ai專業都會很強！
然後順便說下AI專業
T1：kcl，南安，愛大
T1.5: 諾丁漢，利茲
T2：曼大，卡大，格拉，謝菲，伯明罕
其餘沒提到的都是沒開設ai專業的，利物浦有點特殊，他是ai和ds合併到一個專業上，這個也可以視作師資力量不夠強的結果。
說說T1.5和T2的差距在哪，T2的學校，雖然有AI專業，但是他的AI專業是和他另一個專業合併在一起開設的。
除了前面說到的利物浦，還有就是謝菲，謝菲的AI全名叫網絡安全與AI，8門課，4門AI，4門網絡安全課程，這樣的結果就是培養出來的學生，兩邊都學的不夠專精。
類似的情況還有格拉，他們家的AI，全名叫機器人與AI，就是說，一半軟體一半硬體。需要一些機械工程的知識和電氣工程的知識。
然後T2還有一些學校，雖然AI專業是單獨開設，但是存在課程深度不夠或者是覆蓋面不夠的情況，例如卡大，曼大，瑪麗女王等等
所以，T1.5和T1的差距是，課程深度不夠，講人話就是不夠專精
再說說曼大和QM，這兩學校的AI專業有點意思，有點劍走偏鋒的感覺，在某一個很細分的領域有建樹，但是課程覆蓋面不夠，這樣的後果是，學生畢業出來後，不容易就業。
AI三大分支，機器學習，自然語言處理，計算機視覺，T1那幾家學校，全部都有教。T2的普遍只專注其中一個方向，區別就在這。
AI這專業很高大上，對一個學校的師資力量要求很高，英國也就只有一半的羅素集團有能力開設。
要判斷一個學校某個專業實力如何，其實很簡單的，先看他的的課程數量，然後看他的課程是不是有很多其他學校沒有的，如果兩點都做到了，那麼課程深度和寬度都保證了（拿其他專業課程湊數的另當別論）