淺談美國數據科學(Data Science)專業

數據科學專業人才有著巨大的市場需求和人才缺口。據麥肯錫全球研究院的報告「Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity」說，「到2019年，能夠利用大數據來分析業務和經營管理的人缺口巨大，僅美國就一地就缺少約14萬到19萬具有深度數據分析能力的人才，150萬能利用大數據分析進行決策的管理人員。而且這類人才的短缺才剛剛開始，基礎設施建設的有效性、激烈競爭催生的持續創新、公共安全領域對大數據利用的渴求等等都將加大大數據分析人才缺口。」

數據科學主要學習數學，統計，和一些CS的課程如算法和數據結構。Python， R ，SQL是用的最多的程式語言。這個專業應用領域非常廣，從科技行業到媒體行業到甚至體育行業都有很大的需求。例如在美國最大的媒體公司NBC Universal和體育公司MLB做data science，這些傳統公司現在很需要會處理數據或者「大數據」的技術人才。過去大家覺得數據就是在Excel裡隨便拖拖拉拉就可以了，現在發現Excel連數據都裝不下了。現在「大數據」這個詞非常火熱，其實這就是數據科學一個很重要的應用領域。業界很多大公司現在會用Hadoop，Spark，Hive等去做分布式計算來處理大數據問題。這兩年一家做Spark平臺的創業公司非常火，叫做Data bricks。很多非IT大公司現在用的就是他們的平臺來處理大數據的清洗和建模。

此外，數據科學也是美國現在最火的一個專業。《哈佛商業評論》的一篇文章裡將數據科學稱作「21世紀最熱門的職業」。據New Vantage Partners公司對《財富》美國500強公司的調查顯示，85%的500強企業要麼已經推出了大數據項目，要么正打算推出。未來幾年他們花在數據分析上的投資將平均上漲40%。 現在美國市場中有很多data science相關的職位，僱主願意接受沒有工作經驗的應屆生，並且提供綠卡。這一點對我們國際生非常重要。

在美國讀一個data science master的成本大概是6w-9w美金左右，取決於學校地理位置和項目收費。但是有一點要知道是master的學生很容易當助教(TA)。在很多公立大學當助教只需要交州內學費。即使在私立大學，助教一個月2000+的工資也很常見。那麼這麼算來，其實成本就可能只有3w-6w美金的成本。

那麼畢業後回報率多大呢?首先大多數做data science的人進入了科技行業。眾所周知，美國的IT界現在發展很好。一個data scientist平均來說可以拿到一年14w-16w左右的收入。即使在很多其他行業，10w+也是最低標準。也就是說，你畢業後一年的收入足夠拿回你的成本。

根據北卡州立大學發布的報告--「MASTER OF SCIENCE IN ANALYTICS EMPLOYMENT REPORT – CLASS OF 2018」可以大體看出該專業的就業情況很不錯。該專業的主要就業崗位有更行業的分析師、諮詢顧問、數據科學家及經營管理者。

從2018年北卡州立大學該專業學生的畢業去向可以看到，美國幾乎所有的知名IT和金融企業均僱主名單之中，除此以外一些大型工業、零售和科研單位也是有需求的地方。以下名單還不包括各級政府部門。

該專業的畢業生(碩士)普遍起薪(年)都超過8萬美金。同時，該專業起薪不太受畢業前的工作經驗的影響。一個讀該碩士之前有三年工作經驗的畢業生的薪水與完全無工作經驗的畢業生的薪水相差很小。

專業名稱：SM Data Science

課程長度：1年

專業背景：自然科學，數學，或工程專業學士學位

工作經驗：無

註：不接受GMAT代替GRE，不接受IELTS代替TOEFL

專業名稱：MS in Data Science

課程長度：2年

專業背景：定量課程 (微積分，線性代數等);計算機編程

工作經驗：許多學生有工作經驗，但不是必須的

專業名稱：M.S. in Statistics: Data Science

課程長度：5 Quarters(1年3個Quarters)

專業背景：較強的數學和計算機背景

工作經驗：最好有但不強制

註：不接受GMAT代替GRE，不接受IELTS代替TOEFL

專業名稱：Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)

課程長度：2年

專業背景：歡迎任何年齡和背景的申請人, 包含(但不限於) 應屆定量學專業學院畢業生, IT領域工作數年的資料庫工程師, 想要將數據科學融入聯邦或地方辦事處的政府專員, 以及想將數據挖掘融入研究技能的新聞工作者。

工作經驗：許多學生有工作經驗，但不是必須的

註：每年大約招收25-35個學生

專業名稱：Master's in Data Science

課程長度：one academic year plus one summer

專業背景：先修課要求為1年的微積分，1學期的線性代數，1學期的概率與統計，編程。我們也承認在線性代數、概率統計和計算機科學中未達到一個或多個最低要求的特殊學生。這四個部門(數學、應用數學、計算機科學和生物統計學)將在第一學期前的棕色夏季課程中為這三個主題中的每一個提供合適的課程。.

工作經驗：不要求，但最好有

專業名稱：Master of Science in Data Science for Public Policy

課程長度：2年

專業背景：大學本科微積分課程，成績為B級或以上，並展示技術能力的證據，如計算機科學、高級統計或高等數學課程。也建議申請人完成介紹性微觀經濟學課程。.

工作經驗：不要求

專業名稱：Master of Science in Computer Science (Data Science)

課程長度：32 units

專業背景：工程學、數學或硬科學。背景不是計算機科學的申請人可以考慮計算機科學(科學家和工程師)的研究生學位。

工作經驗：不要求

註：不接受GMAT代替GRE

專業名稱1：MSPPM Data Analytics track

課程長度：1.5年

專業背景：較強的數學基礎，有先修課要求

工作經驗：不要求

專業名稱2：MISM Business Intelligence & Data Analytics

課程長度：16個月

專業背景：要求：統計，資料庫，面向對象編程;建議：線性代數

工作經驗：不要求

專業名稱：MS in Data Science

課程長度：2年

專業背景：在數學、計算機科學和應用統計學方面有很強的背景。

先修課要求：微積分I，線性代數，計算機科學入門(Python和R至少)

工作經驗：不要求

註：不接受GMAT代替GRE

專業名稱：MS in Data Science

課程長度：2學期

專業背景：科學、工程、數學或商業

工作經驗：不要求

專業名稱1：MS in Data Analytics Engineering

課程長度：2年

專業背景：無

工作經驗：不要求

註：不接受GMAT代替GRE

專業名稱2：Master of Science in Data Science

課程長度：2-3年

專業背景：成功申請數據科學碩士學位的人將有一個事先接觸編程和統計或線性代數的領域。

工作經驗：不要求

專業名稱：MS in Advanced Study Degree for Data Science and Engineering

課程長度：2年

專業背景：工程、數學、物理或其他科學領域優先

工作經驗：不要求

專業名稱：Master of Science in Data Science

課程長度：10 three-credit graduate courses(10門課程)

專業背景：先修課包括多變量微積分、統計、計算機編程

工作經驗：不要求

註：不要求GRE

專業名稱：Master of Science in Data Science

課程長度：1.5年

專業背景：先修課包括數學(三類微積分序列和線性代數課程)，計算機編程(編程中的兩門課程介紹序列)

工作經驗：不要求

註：不接受GMAT代替GRE

專業名稱：Master of Science in Data Analytics

課程長度：1-2年

專業背景：計算機科學、信息科學、工程、數學、物理科學、健康科學、商業、社會科學或城市和城市規劃

先修課包括電腦程式設計(C，C++，java，R和Python)，應用概率統計、包括基本組合論和圖論的離散數學

工作經驗：不要求

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