美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士就業(yè)前景及年薪多少？
2023-09-24 14:20:14 來源：中國(guó)教育在線
現(xiàn)在留學(xué)的學(xué)生越來越多，留學(xué)可以開闊眼界，也能學(xué)習(xí)不一樣的教育體制，而且國(guó)外名校眾多，教育水平也一流。下面小編就來和大家說說“美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士就業(yè)前景及年薪多少？”這個(gè)問題
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美國(guó)留學(xué)學(xué)費(fèi)
美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士就業(yè)前景及年薪多少？
現(xiàn)在美國(guó)市場(chǎng)中有很多data science相關(guān)的職位，雇主愿意接受沒有工作經(jīng)驗(yàn)的應(yīng)屆生，并且提供綠卡。了解更多信息
數(shù)據(jù)科學(xué)主要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)，和一些CS的課程如算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Python， R ，SQL是用的最多的編程語言。這個(gè)專業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域非常廣，從科技行業(yè)到媒體行業(yè)到甚至體育行業(yè)都有很大的需求。例如在美國(guó)最大的媒體公司NBC Universal和體育公司MLB做data science，這些傳統(tǒng)公司現(xiàn)在很需要會(huì)處理數(shù)據(jù)或者“大數(shù)據(jù)”的技術(shù)人才。
過去大家覺得數(shù)據(jù)就是在Excel里隨便拖拖拉拉就可以了，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)Excel連數(shù)據(jù)都裝不下了?，F(xiàn)在“大數(shù)據(jù)”這個(gè)詞非?；馃幔鋵?shí)這就是數(shù)據(jù)科學(xué)一個(gè)很重要的應(yīng)用領(lǐng)域。業(yè)界很多大公司現(xiàn)在會(huì)用Hadoop，Spark，Hive等去做分布式計(jì)算來處理大數(shù)據(jù)問題。這兩年一家做Spark平臺(tái)的創(chuàng)業(yè)公司非常火，叫做Data bricks。很多非IT大公司現(xiàn)在用的就是他們的平臺(tái)來處理大數(shù)據(jù)的清洗和建模。
成本預(yù)算和畢業(yè)后回報(bào)率
在美國(guó)讀一個(gè)data science master的成本大概是6w-9w美金左右，取決于學(xué)校地理位置和項(xiàng)目收費(fèi)。但是有一點(diǎn)要知道是master的學(xué)生很容易當(dāng)助教(TA)。在很多公立大學(xué)當(dāng)助教只需要交州內(nèi)學(xué)費(fèi)。即使在私立大學(xué)，助教一個(gè)月2000+的工資也很常見。那么這么算來，其實(shí)成本就可能只有3w-6w美金的成本。
那么畢業(yè)后回報(bào)率多大呢?首先大多數(shù)做data science的人進(jìn)入了科技行業(yè)。眾所周知，美國(guó)的IT界現(xiàn)在發(fā)展很好。一個(gè)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(yè)，10w+也是最低標(biāo)準(zhǔn)。也就是說，你畢業(yè)后一年的收入足夠拿回你的成本。
就業(yè)情況
根據(jù)北卡州立大學(xué)發(fā)布的報(bào)告--“MASTER OF SCIENCE IN ANALYTICS EMPLOYMENT REPORT – CLASS OF 2018”可以大體看出該專業(yè)的就業(yè)情況很不錯(cuò)。該專業(yè)的主要就業(yè)崗位有更行業(yè)的分析師、咨詢顧問、數(shù)據(jù)科學(xué)家及經(jīng)營(yíng)管理者。
1. 就業(yè)面廣，需求單位多
從2018年北卡州立大學(xué)該專業(yè)學(xué)生的畢業(yè)去向可以看到，美國(guó)幾乎所有的知名IT和金融企業(yè)均雇主名單之中，除此以外一些大型工業(yè)、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(jí)政府部門。
2. 起薪較高
該專業(yè)的畢業(yè)生(碩士)普遍起薪(年)都超過8萬美金。同時(shí)，該專業(yè)起薪不太受畢業(yè)前的工作經(jīng)驗(yàn)的影響。一個(gè)讀該碩士之前有三年工作經(jīng)驗(yàn)的畢業(yè)生的薪水與完全無工作經(jīng)驗(yàn)的畢業(yè)生的薪水相差很小。
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