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起薪超高，未来的千万富翁
据福布斯网站报告，美国本土工作调研网站Burtch Works结果显示，截止2020年7月，拥有硕士学位的美国数据科学家们，获得的基础年薪中位数为是$95,000美金，在入门岗位升职1-2次后，基础年薪将可涨至14-18万美金，涨幅近90%。
除了基础薪资（base salary）外，美国公司通常还会按员工表现以及公司当年业绩，给与员工50%以上，甚至几倍于基础薪资的奖金（bonuses）。所以，在美国的数据科学家通常在入职后，综合收入（package）即可达到年薪人民币近百万。
刚需职业，未受疫情影响
据Burtch Works报告称，约75%的公司或组织声明在疫情期间遇到需要决策类分析的情况。而45%的公司表明他们一直将分析团队的决策优先级设置到最高，以此来因应对因疫情产生的各类危机。也正因此，数据科学家及分析师的岗位并未受到疫情大幅裁员或调薪的影响。
同时，约7.6%在职的数据科学家及分析师表示，他们的团队在疫情后仍有扩招的情况。42.1%的在职的数据科学家及分析师表示，他们的团队并未受到疫情的影响。仅有14.5%的受访数据科学家表示，目前已有或可能有不同程度的降薪、缩招、或停工的情况。同时，超过60%的受访者表示，他们并不担心自己或公司的处境，他们对未来的市场行情表示乐观。
进入数据科学领域的方法
在领航计划的数据科学研讨会（Seminar）上，来自美国西北大学的杜学姐，在获得西北大学数据科学硕士学位后，为大家详细讲解了自己的实习及工作心得，帮助大家了解她是如何从分析师开始，并逐步成为一名全职的数据科学家。
问题1：数据科学专业应该学好的专业课有哪些？
学姐说：有三类课程是数据科学专业需要学好的~
1) 统计课程
2) 编程课程
3) 应用类课程
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数据可视化
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分析咨询
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Data Pipeline
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Industy Project
问题2：数据科学专业从学校到职场，需要做哪些额外准备呢？
学姐详解了美国面试的经历，美国公司通常有几类面试：
第一类：HR面， HR会先通过电话了解我们的相关背景和经历，建议先上网了解behavior question的常见问题，并做好准备，避免踩坑
第二类：技术面，通常会有一位同部门的同事，现场问一些概念的问题，比如统计学模型，false positive的意思等，通常是书本中很细节的概念；之后还会需要现场写一段代码，来实现要求的功能。所以学习好专业课的核心概念，以及刷一些面试coding的题目是很有帮助的。
第三类：Case interview，涉及product sense，需要具体了解和学习目标公司的商业模式及产品概念，过程中需要理出框架和细节，此时需要不断与面试官进行互动和提问，才可以通过沟通了解到场景问题的细节需求，并 给出最符合预期的答案。
* 推荐书籍：
《A collection of data science take home challenge》
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