上周的文章中,很多学弟学妹们对于数据科学这门可以“预测未来”的专业表示很感兴趣,还想了解更多关于求职方面的细节(没看过上周文章的同学,可以点击下方链接)。没问题,你们要的文章来了!
  
         
  
  
 这次美国大选的结果,其实许久之前就知道了
  
         
        
 
       
         
       
 你是否想年入近百万?
 你是否想找到一份随时好就业的工作?
 你是否想找到一个成长空间巨大的领域?
 攻读数据科学专业研究生是你的不二之选!
  
         
  
  
 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。
  
         
        
 
       
         
       
 2020年美国数据科学专业入门起薪统计 
  
         
  
  
 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。
  
         
        
 
       
         
       
 大多数数据科学家并未受到疫情工作影响 
  
         
  
  
 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。
  
         
        
 
       
         
       
 杜导师的录取情况 
  
         
  
  
 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 
 
        
        - 数据可视化
- 分析咨询
- Data Pipeline
- Industy Project
 
         
  
  
  
         
        
 
       
         
       
 杜导师推荐学好的专业课-统计类课程 
  
         
  
  
 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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