不少同学和家长存在共同的疑问,加拿大哪些专业毕业发展好?Global News调查发现,在加拿大本土科技行业工作的优秀毕业生已经可以在入门级工作中拿到六位数的年薪。目前加拿大IT部门的失业率仅为1%,加拿大信息和通信技术委员会(ICTC)的数据显示,即使将更传统的技术工作囊括进来,2017年IT部门的失业率仍然只有2.6%。
科技行业新人的工资之所以会高,是因为公司都在争抢最有头脑和才干的毕业生,这些毕业生主要从事的是数据分析、人工智能(AI),以及刚刚兴起的区块链工作。Global News表示,过去一年半,求职网Indeed Canada上人工智能岗位的需求至少翻了一倍。
人工智能似乎有着无穷无尽的用途:实时识别和处理诈骗活动、预测客户需求、训练汽车自动驾驶等等。与此同时,区块链让创建永久性的交易数字记录成为可能,这一技术壮举引起了金融业等行业的兴趣。
数据科学家的平均年薪约为10.4万美元。入门级数据科学家的年薪通常在5万至7万美元之间,但也有人能够拿到10万美元。并且,很多时候有能力的毕业生都可以拿到10万美元左右的基本工资。
目前,加拿大还没有专门的数据科学或人工智能学位。从事这些工作的毕业生主要来自数学、统计学、计算机科学或计算机工程专业。只要有本科学位就可以找到数据分析的工作,而人工智能岗位则通常需要更高的学位。人工智能相关工作的就业市场还很年轻,所以大家对这些热门岗位的工作内容还没有达成广泛的共识。雇主本身可能也没有完全明白他们需要雇用哪些具体角色。
一般来说,这四种岗位最为常见:数据分析师,数据科学家,数据工程师,机器学习工程师。
数据分析师:
这项工作需要分析和解构数据,寻找相关趋势及其背后的原因。例如在一家电信公司工作的数据分析师,可能会通过查看数据跟踪客户流失率的变化,并提出可能导致这些数字出现异常飙升或下降的假设。
这种工作其实以前就有,但最近用上了一些更复杂的分析技术,开始涉及人工智能。大多数数据分析师都拥有数理方面的大学教育背景。根据Indeed Canada的数据,数据分析师的平均年薪略高于6.1万美元。
数据科学家:
数据科学家是利用这些数据建立模型,预测接下来会发生什么。更高级别的数据科学家会通过设计更理想的算法做出更好的预测。数据科学家通常拥有硕士学位甚至博士学位。如果曾参与相关课程,并在数据科学方面拥有扎实的实践经验,毕业生也可以在没有高级学位的情况下得到这份工作。
数据工程师/数据仓库工程师:
数据通常很杂乱,访问起来并不容易。例如,如果想要分析消费者支出模式,就需要知道他们何时购物、购买什么、还有他们的年龄和性别。这些数据可能储存在不同的数据库中,格式也会有区别。数据工程工作通常要求计算机科学或软件工程学位,Indeed Canada上的平均年薪接近8.6万美元。
机器学习工程师:
在人工智能算法领域,数据科学家更像是产品设计师。机器学习工程师负责调整算法,以确保最佳性能,这项工作通常要求高级学位。
麦肯锡全球研究院的数据显示,到2030年,70%的公司都会采用人工智能技术,这种转变届时将会为全球经济带来13万亿美元的增长。加拿大信息和通信技术委员会预计,到2021年,加拿大将会出现21.6万个信息和通信技术岗位缺口,其中大部分将与人工智能和区块链相关。
知名的科技类专业的毕业生不仅会获得高薪,入职数据分析或人工智能岗位的毕业生可以期待更多的工作生活福利,如免费健身课程、办公室餐饮、站立式办公桌和弹性工作时间等等。
这些毕业生会在几年内晋升到高级职位,年薪将达到10万至15万美元,有时还会有1万至5万美元的签约奖金。当然,一份年薪六位数的工作肯定不会只有好处没有缺点。例如,如果你每周需要工作60个小时,那么税前年薪10万的工作只等于时薪32美元。相比之下,如果每周工作40个小时,时薪就是48美元。