数据科学的三类职业方向:机器学习、数据分析和数据科学家。1、机器学习工程师 Machine Learning Engineer代表了技术含量较高的方向,工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要ship production code,做出来的是数据产品。2、数据分析员 Data Analyst工作内容俗称analytics (product analytics or business analytics),从数据中提取insight,估计投资回报比,为产品方向提建议,所用工具一般较基础,比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图比较常见,能自己开发Dashboard算是analyst里面技术强的;工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上,懂基本t-test和线性回归即可。3、数据科学家 Data Scientist很多人说,我想做数据科学家,我想做机器学习,而这类职位就是大家想象中的那种。此类职位工作内容以高级建模为主,会针对复杂的问题来设计技术方案,比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理,FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子,听上去就不是写SQL能解决的,也不是会写代码就能做出来的,都需要比较深的领域知识。
1、哈佛大学 Harvard University专业介绍:哈佛大学的数据科学 (Master of Science in Data Science)项目是由Computer Science和Statistics以及 the Institute for Applied Computational Science 联合授课,开设在哈佛的 Arts and Sciences 学院下。需要在3个学期内完成12门课。这个项目于2018 FALL才开始招生,目前统计到的大部分录取学生是top2和美本的学生。申请要求:TOEFL建议113+,不接受雅思成绩,GRE建议330+,对于先修课方面要求修过微积分、线性代数、概率论和统计,至少精通一门编程语言(如python或R),并且对计算机科学有基本的认知。这个项目DDL是12.15,申请后统一审核。
2、哥伦比亚大学 Columbia University专业介绍:数据科学 (Data Science)哥伦比亚大学的MS in Data Science 项目处于美国数据科学硕士申请难度的第一梯队。该项目为期1.5年,共需修读30个学分,无需撰写毕业论文。17年fall的master人数在75人左右,full time的学生大概55人,国际生里70%是中国人,所以大约是20个左右FT中国来的国际生(基本一半陆本,一半海本)。申请要求:GPA 均在3.5-3.9 之间,托福105 +,GRE 均在320+(prefer325)。比较prefer 有理工科背景,扎实掌握着数学、统计、或电脑编程技能的学生。该专业比较倾向于cs、物理、数学、统计等专业,要求申请者拥有一定的数学及编程基础,最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程。
3、斯坦福大学 Stanford University专业名称:数据科学方向 (MS Data Science Track)stanford的数据科学相关的专业有两个,一个是统计系下的Data Science track,还有一个是ICME(Institute for Computational & Mathematical Engineering)的数据科学,课程设置也比较像,差距在于录得人背景不一样。ICME录得人背景相当Science,基本都是数学,物理背景,计算机的都很少,而且相当看重你的Research Experience,光上课没有用的,每年录的中国人也很少,因为项目本来就很小。而Statistics相对来说录的人多一些,如果是统计背景的话,我建议直接申Statistics,据说14年录了比较多中国人。学制:5 Quarters(1年包括3个Quarters)申请要求:建议托福113+,要求GRE(建议325+),不接受GMAT代替GRE,不接受IELTS代替TOEFL
数据科学的三类职业方向:机器学习、数据分析和数据科学家。1、机器学习工程师 Machine Learning Engineer代表了技术含量较高的方向,工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要ship production code,做出来的是数据产品。2、数据分析员 Data Analyst工作内容俗称analytics (product analytics or business analytics),从数据中提取insight,估计投资回报比,为产品方向提建议,所用工具一般较基础,比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图比较常见,能自己开发Dashboard算是analyst里面技术强的;工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上,懂基本t-test和线性回归即可。3、数据科学家 Data Scientist很多人说,我想做数据科学家,我想做机器学习,而这类职位就是大家想象中的那种。此类职位工作内容以高级建模为主,会针对复杂的问题来设计技术方案,比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理,FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子,听上去就不是写SQL能解决的,也不是会写代码就能做出来的,都需要比较深的领域知识。
1、哈佛大学 Harvard University专业介绍:哈佛大学的数据科学 (Master of Science in Data Science)项目是由Computer Science和Statistics以及 the Institute for Applied Computational Science 联合授课,开设在哈佛的 Arts and Sciences 学院下。需要在3个学期内完成12门课。这个项目于2018 FALL才开始招生,目前统计到的大部分录取学生是top2和美本的学生。申请要求:TOEFL建议113+,不接受雅思成绩,GRE建议330+,对于先修课方面要求修过微积分、线性代数、概率论和统计,至少精通一门编程语言(如python或R),并且对计算机科学有基本的认知。这个项目DDL是12.15,申请后统一审核。
2、哥伦比亚大学 Columbia University专业介绍:数据科学 (Data Science)哥伦比亚大学的MS in Data Science 项目处于美国数据科学硕士申请难度的第一梯队。该项目为期1.5年,共需修读30个学分,无需撰写毕业论文。17年fall的master人数在75人左右,full time的学生大概55人,国际生里70%是中国人,所以大约是20个左右FT中国来的国际生(基本一半陆本,一半海本)。申请要求:GPA 均在3.5-3.9 之间,托福105 +,GRE 均在320+(prefer325)。比较prefer 有理工科背景,扎实掌握着数学、统计、或电脑编程技能的学生。该专业比较倾向于cs、物理、数学、统计等专业,要求申请者拥有一定的数学及编程基础,最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程。
3、斯坦福大学 Stanford University专业名称:数据科学方向 (MS Data Science Track)stanford的数据科学相关的专业有两个,一个是统计系下的Data Science track,还有一个是ICME(Institute for Computational & Mathematical Engineering)的数据科学,课程设置也比较像,差距在于录得人背景不一样。ICME录得人背景相当Science,基本都是数学,物理背景,计算机的都很少,而且相当看重你的Research Experience,光上课没有用的,每年录的中国人也很少,因为项目本来就很小。而Statistics相对来说录的人多一些,如果是统计背景的话,我建议直接申Statistics,据说14年录了比较多中国人。学制:5 Quarters(1年包括3个Quarters)申请要求:建议托福113+,要求GRE(建议325+),不接受GMAT代替GRE,不接受IELTS代替TOEFL