TA的案例
more大数据时代的新宠:统计学与大数据专业(三)
分类:专家指南2020-01-05
2.纽约大学DS项目的就业前景打五颗星——Yann Le Cun。喜欢人工智能的同学应该知道,他在使用卷积神经网络上是大牛。15Fall项目里当时20个中国人除了两个没有找实习的同学,其余找实习的同学全都获得了实习机会。且毕业前已经全体将全职工作的Offer稳稳地拿到手,去的公司都是类似Facebook、Comcast、Amazon、eBay、Blackrock、JP Morgan、Deloitte等全球大公司,担任职务基本为Data Scientist、MachineLearning Engineer或是金融里的Analyst。最终去向和每个人自身原有的职业方向关系较大,Deloitte、Zurich、Black Rock、Amazon、AIG、Facebook、Citi都有。
麦肯锡的一份分析报告指出,到2020年大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中数据科学家的缺口在140000到190000之间,对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000。对大数据处理需求最旺盛的行业包括:制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术。事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已是6位数(美元)。
就职岗位有:Business Analyst业务分析师、Data Analyst数据分析师、Data Architect数据架构师、Data Engineer数据工程师、Data Scientist数据科学家、Marketing Analyst市场分析员、Quantitative Analyst定量分析、Statistician统计学家。从Glassdoor提供的数据来看,Data Scientists平均年薪高达$11w+。
DS项目要求申请者上过Calculus I、Linear Algebra、Intro to Computer Science和One of Calculus II、Probability,Statistics or an advanced Physics,engineering or econometrics course with heavy mathematical content课程。项目比较prefer在machine learning,computational statistics,data mining,large-scale scientific computing方面比较有经验的数学与电脑编程能力强的申请者。强烈建议同学们把数学学好,多修类似于统计、机器学习、线性代数相关的课程,多参与到现实大数据的项目中来强化自己的背景。
哥大DS的cpt是在full-time enroll满9个月之后才能使用的,所以第一年除了on-campus的工作和一些unpaid的工作其他都不行。在纽约,就业机会非常多,这方面,学校和学院都会给我们提供很多资源。既有学校的招聘网站,也有院系advisor推送的招聘邮件。重要的是,需要把专业的核心课程都学扎实,这样找工作就不会难。面试data scientist还是最看重machine learning的理论和实践掌握得如何,其次有一些mapreduce的知识,懂得算法和数据结构等等。
已入读学生反馈找的工作中,初创企业里做data scientist较多,也有在投行等领域的big name找到工作的,都是对machine learning这一块要求非常高的,很多人在面试的时候因为没有学过或者掌握得不扎实(多半都是三四月面试,spring的machine learning还没学完、学得不扎实)被刷下来的。所以,现在的课程设置还是贴近industry的要求的,只要认真掌握,机会有很多,从startup到big name应有尽有,毕竟这是nyc。
