【 美国实训 】就业率100%,每年272万岗位,说说北美最稳的offer

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有没有一份工作,支持H1B,就业前景好,起薪高,积累的经验无论留美还是海归都能有一番作为?
 
当然有!它就是数据科学岗位(Data Science)!相比于当今竞争愈发激烈的软件工程师职位,数据科学岗位逐渐成为了应届生的首选职业。
 
近期,Linkedin在最新一项调查中发现,机器学习和数据科学工程师已经超过传统软件工程师,跃升为最高薪群体,且市场需求量远高于人才供应量,几乎大多数热门岗位都会给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。
 
Data Science,可以说是当下最赚钱的行业之一。根据Glassdoor美国平均薪资数据显示,数据科学家的年薪中位数达到$118,709,位于榜首。此外,IBM的一项调查预计,2020年,市场对于数据科学家和数据工程师的需求还将增加30%,届时,每年开放的岗位将达到272万个。数据科学家会是未来50年最火爆的职业之一。
进入数据分析=必备技能
谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感,从而进行针对性的预防;淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析,为你精准推荐商品;口碑极好的网易云音乐,通过其相似性算法,为不同的人量身定制每日歌单……数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹,大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,交通网络数据。
 
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。
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。
 
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/IuShg0W1hk1E7f_EFw3QNA
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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厚仁护学星高端定制留学服务首席申请顾问,走访上百所美国两年制和四年制大学,与名校招生官面对面沟通,深入研究美国大学转学申请要求与录取趋势。善于从学生申请背景出发,准确挖掘和定位学生亮点及申请优势,根据学生的个性特点和背景,量身定制选校方案,提高申请名校成功率,帮助无数学生圆了名校梦。经手案例:哥大、约翰霍普金斯大学、南加州大学、密歇根大学、纽约大学、西北大学、伊利诺伊大学香槟分校以及UC大学系列名校等
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