【美国实训】不惧疫情，这个职位每天空缺10000+，起薪9万刀！

2020-06-17 / WholeRen / 留学生, 美国大学, 美国本科, 美国生活, 美国留学, 职业规划

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2020年疫情的爆发，使许多行业受到了巨大的影响。但在疫情巨浪的影响下，零售巨人沃尔玛（Walmart）宣布计划招聘15万名新员工，电商龙头亚马逊（Amazon）也打算增聘10万名人手，以因应随着民众宅在家而爆量涌来的网购订单和送货需求。亚马逊旗下事业，包括美国订单履行中心、运输部门、Amazon Go无人便利商店、Whole Foods生鲜超市，以及送货业务，都开出职缺。

数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

进入大数据时代，人人都可以是数据分析师，你准备好了么？

大数据时代，任何行业、任何岗位都在大量接触数据，只要公司有决策需求，就无法离开数据分析这个工具。大到世界五百强、BAT巨头、金融机构，小到创业公司。无论是互联网科技公司，还是传统行业和政府机构，都需要数据人才。在信息化时代的驱动下，各行各业都逐渐在从业务决策向数据决策转型。这点从各大企业的招聘数据中，不难发现：

（Amazon西雅图总部最近放出的职位）

处在疫情风口浪尖的医疗行业，大数据和人工智能和可视化的应用在分析病毒传播路径，疫情发展和预测上功不可没。根据安永《疫情之下，医药医疗行业的长期创新机遇》报告中指出，在疫情中，数据分析和人工智能在新冠病例确诊，新药研发以及信息化诊疗的过程中发挥了举足轻重的作用。

数据分析的最重要的应用领域之一就是预测性分析，从数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

预测性分析在各个行业都有应用的基础，比如，对数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用，在传统工程领域，通过对大数据的分析实现传统工程向智能工程化的大跃进。

学会数据分析，去哪都是“香饽饽”

如果说大学生求职压力与日俱增，那么熟练掌握数据分析技能的大学生反而在被各大企业追捧。据统计，北京地区每天急需10000+的数据分析人才，1年经验的数据分析岗位大部分月薪在20k以上。

美国Glassdoor网站上，分析师的平均年薪超过7万美金，入门级数据科学家的工资从8万美元到10万美元以及10万美元以上。即使相关学位的毕业生数量急剧增加，但对于不少于8万美元的工作，平均每月仍约有1,600个职位空缺。在该领域，即使是入门级的数据科学家起薪也很高，毕业时就业率高达95%。

数据分析入门需要哪些技能?

如果你问数据行业有多火，10个人中有9个会语重心长地告诉你，火，超级火。不论哪个行业，在数据人才的供求关系上，目前仍旧是供不应求。在这样的大环境之下，成为数据专业人才需要拥有扎实的理论，熟练的数据库操作语言，熟练的编程语言，丰富的实战经验。

Excel：Excel是数据分析的基本技能，分类、具类、关联、挖掘、预测数据统统都能实现。

SQL:不只是程序员的工具，而是所有从事数据分析、数据运营者必备的语言提取能力，大数据时代不管是大厂还是中小企，存放数据的工具从Excel转移到了数据库。

统计学:统计学是在数据分析的基础上，研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据数据，以便给出正确消息的科学。没有专业基础（统计学、金融、数学、计算机专业）的可以从统计学开始学。

Python/R:必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。在企业领域，近年来兴起的大数据以及云计算的应用，促使Python快速走向成功。Python极易将繁琐无序的凌乱数据转化为可用的结构化数据，非常有助于大数据的处理，这使它成为了数据科学中最流行的语言之一，被用于机器学习以及AI系统等各种现代技术中。

Tableau:当数据及其繁杂的时候，一张图表可以很好地反映数据的分布和趋势，而Tableau就是最佳的数据可视化工具，可以帮助人们清晰明了地查看和理解数据。

除此之外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。

前景：数据分析的四个阶段

第一阶段：数据专员

需要熟练掌握Excel技能：VBA；透视表；筛选、排序、公式。另外需要熟练掌握PPT，将基本分析结果进行展示。

第二阶段：数据专员~数据分析师

除了扎实的Excel基本功，从数据专员到初级数据分析时，还需要掌握一定的数据库知识，例如SQL语言。另外，对业务和行业发展也要有一定的了解。

第三阶段：数据分析师

成为高级数据分析师，还需要熟练掌握统计学理论和应用方面的知识，例如回归，假设检验，时间序列，简单蒙特卡罗等。利用R、Python和Tableau等工具进行数据可视化处理。

第四阶段（开始细分）：

■ 数据分析师（数据科学家）、BI等：一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用（调参+选模型+优化），取数、ETL、可视化。

■ 可视化工程师：偏重前端，会high charts，d3.js, echarts.js等

■ ETL工程师：顾名思义，做ETL的。

■ 大数据工程师：熟悉大数据技术，hadoop系二代。

■ 数据工程师（一部分和数据挖掘工程师重合）：机器学习精通级别（往往是几种，不用担心不是全部，和数据分析师侧重点不同，更需要了解组合模型，理论基础），会组合模型形成数据产品；计算机基本知识（包括linux知识、软件工程等）；各类数据库（RDBMS、NoSQL(4大类)）

■ 数据挖掘师：和上基本相同。

■ 爬虫工程师：顾名思义，熟悉http协议、TCP/IP协议。

不知如何进入领域？CMU教授带着他的智能工程项目来了！

https://mp.weixin.qq.com/s/a78lA31HNAHyBuDtaaOifw

视频链接

（点击视频观看往届学生感言）

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，通过分析工程内部设备、外部环境的信息，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，具有巨大的经济价值和社会价值。

同时，智能工程领域未来极具前景的职业发展领域，也与数据分析、计算机科学、人工智能、数学、土木工程、环境工程、工业工程、材料工程、咨询等行业息息相关，项目的经验能够转化到不同的领域。

参与项目的同学们，将通过数据分析对智能工程设备、设计、系统等进行故障预测、节约能耗，体验人工智能工程管理概念给传统工程项目带来新的运维模式。

项目收获：

● 极大拓展视野，学生将会对名校拥有更清晰的认知，更能帮助同学做出更优的人生规划

● 项目完成时，学生将会全面了解数据分析、计算机科学、及人工智能在行业领域的基本应用知识和最新进展

● 挑战自身潜能，提升研究、团队协作、数据分析能力

● 加强数据分析、数学、计算机科学、人工智能、工业工程、土木工程、环境工程、材料工程、咨询等专业领域的申请能力与背景

● 优异者将获得卡内基梅隆大学导师推荐信

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厚仁教育学术紧急应对中心首席专家顾问，熟知美国高中、本科、研究生以及博士生院校学术规定及申诉流程。擅长多领域专业转学申请，包括工程，计算机，商科，教育等项目，成功帮助上百位学生成功快速转学。经手案例：俄亥俄州立大学、普度大学、东北大学、波士顿大学、密歇根大学、南加州大学、莱斯大学、康奈尔大学、宾夕法尼亚大学、多伦多大学、约克大学、麦吉尔大学以及UC大学系列名校等。

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