【 美国实训 】这个专业97%毕业生都留美,现仍有19w人才缺口

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在疫情下,就业大环境都不是很好的情况下,今年像Google, Facebook这样的大厂一早就关闭了了今年对毕业新生New Grad的申请通道,之前收到电话面试的很多人也收到了取消的通知,打的很多毕业生一个措手不及。

从申请在美工作许可的H1B数据中也不难看出,截止至2020年6月,H-1B申请总数教上财年减少8万余份,说明有越来越多的留学生因为种种限制,选择回国。 

H1B

2019财年

申请总数

420,556

批准率

84.8%

REF率

40.2%

REF后批准率

65.4%

2020财年

申请总数

332,303

批准率

88.6%

REF率

34.8%

REF后批准率

70.3%

但近几年有一个专业,不仅有3年的OPT时间,在美就业也是被各大科技、金融、智能制造竞相争抢,那就是——Data Analyst 数据分析师。

根据麦肯锡的报告显示,截止至2019年,美国预计缺少14万至19万具有数据分析能力的人才。而根据UN中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BTA(百度、阿里、腾讯)企业招聘职位中45%以上是招数据分析方向。越来越多的企业需要数据人才,数据分析师也是公司重要的决策人员。

但正因如此,所以想进入数据分析领域的求职者也是越来越多,因为进入标准相对比较低,很多学Statistics、Applied analytics、Busines Analytics、Financial Engineering等专业的毕业生,也都在寻找着进入Data Analyst/ Data Science的工作机会。

那么想要成为数据分析师,其实需要的技能一句话就是数学+编程。那细分来看,以下几个方面是企业对应聘数据分析岗位求职者的具体要求:

1. 数据处理能力:包括数据的存取、数据的清洗以及数据的展示,比如SQL、Python、R、Excel。而对编程语言的要求,也不是你一定要把Python融汇贯通。比如在Python当中有numpy和pandas两个重要的核心数据分析库,只要能将这两个库的内容学会,就能完成80%以上的数据分析了。

2. 数据分析能力:数据分析和软件应用能力为主要需求,挖掘建模及算法能力也是非常重要的。

3. 软实力:主要是逻辑思维、表达沟通、分析报告撰写、问题分析能力等。

而数据分析师虽然是互联网企业的真爱,但随着大数据的发展,各个行业也都开始需要会数据分析的人才,比如医疗、建筑、服务业、金融、零售等。

工程建设,对于数据分析的使用虽起步较晚,但将会带来全方位的影响,不容小觑。数据分析师在大量资料的整理、分析、寻找规律上有很强的能力,与传统作法用人力去处理比起来有很大的优势。海量数据的输入和大批量的计算是关键中的关键。

而数据分析也是机器学习的基础。只有学会了数据分析处理数据的方法,你才能看懂机器学习方面的知识。

大部分数据岗位的工作都离不开收集数据、清洗数据、数据分析和数据挖掘等。而随着步骤本身的复杂程度提高,工作中涉及到这些步骤的人的比例也有了显著的下降。这从侧面说明了想要提升自身竞争力,首先要掌握更深层次的专业内容。

66%的雇主认为,面试表现和相关工作实习经历,是决定是否录用候选人的最重要的2点要素!

  

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想要增加数据分析以及人工智能(AI)业界实战经验的同学们:

全美排名No.4的CMU工程学院教授主导的人工智能工程管理项目为大家提供实训机会。

该研究项目和全美No.4的克利夫兰医院合作,利用真实数据,建立大数据平台,通过运用Python, MatLab等软件分析工程内部设备、通过分析工程内部设备、外部环境的信息,深度挖掘楼宇各项能耗数据,统计到各建筑每小时能耗,主动对设备故障进行预测,对楼宇设备进行节能减排,以降低工程能耗,推进节能,具有巨大的经济价值和社会价值。

 

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资深申请导师 专家专栏
擅长领域:理工、文商类方向的申请,申请时间规划和背景提升计划。10年的留美生活,不仅让Xiwen老师深谙美国大学招生过程中各项“潜规则”,对美国教育体制、院校专业、申请策略、就业前景都有独到的分析和见解。她善于观察和总结学生的申请优势,用数据说明问题。
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