全美最火的6个数据科学研究生项目（内附大数据统计/R语言/SPSS/SQL教材）
关注MentorX—学在蔓藤，赢在职场！ 最近数据科学这个领域非常火。由于现在市场上对于那些擅长运用数据去精准分析的人的需求量越来越大，这个领域正在遭遇人才危机。 现在，数据科学这个方向的人才非常抢手。很多的公司现在都需要这方面的人才。一些有远见的招募者甚至已经开始培训现有的员工关于这方面的技能。而对于那些现在已经在一个领域里有所斩获但是渴望一些新的突破，或者想去探索一些新的领域的人来说，数据科学这个方向或许会是一个很棒的选择。学术界也提供了让人们进军这个领域的窗口。 谁可以从数据科学的研究生的学位上获利？ 一个研究生的学位对于一个已经在某个方向有一定工作经历或者是取得该学位的人来说，是一个很好的下一步的选择。同时，这个学位也很适合那些喜欢分析先进技术是如何改变人类社会的人。 你也许是一个拥有着IT ，工程行业学位的，刚毕业不久，没有什么工作经验的毕业生。 在这种情况下，更深入的去研究数据分析学在现实生活中的应用能够让你在一众工作申请者中脱颖而出。一些相关的课程也会提供一些实习的机会，能够让你快速的积累实践经验和拓宽人脉。 这些研究生的机会不仅仅是提供给那些有时间和资金去参加全日制学校生活的人，一些在线的时间安排灵活的课程数量现在也大幅度增加。 现在小编为大家选择了几个知名度高校友口碑好的数据科学研究生项目: (以下排名不分先后) 1 卡内基梅隆大学 Master of Computational Data Science 该校的这个项目非常注重实践，而且一些类似于谷歌和亚马逊的行业大牛会亲自来学校授课和给学生提供实习机会。所以可想而知，这所大学的竞争非常激烈，录取率只有10%。有一个很强的电脑技术方面的学术背景或者有很多相关的工作经历是再好不过的了。它研究的领域包括先进的统计学和数据分析的应用。毕业生的起薪超过$100,000 而且绝大多数的毕业生手握超过两份的job offers. 2 加州大学伯克利分校 Master of Information and Data Science 该校提供在线课程，你只需要到伯克利的校园里上3-4天的课。大部分学生会在20个月内完成这个学位，其中每个学期上两门课。也有的人会在12个月内完成这个学位，每个学期上三门课。课程包括数据科学方向的统计学，应用机器学习和可视化数据的学习。申请者最好在申请前有python编程方面的背景和经历。 3 麻省理工 Master of Business Analytics 该校的这个项目专注于把数据科学的研究技术应用于解决商业上的问题。学生会接收到统计程序学语言和大数据分析的指导。这个项目是全日制的，非常适合那些想要在行业内做出一些改变的人，特别是在工程，IT 和科学技术领域内的。这个项目同时适用于那些在数学，电脑技术和统计学方面刚毕业的人。 4 西北大学 Master of Science and Analytics 该校提供两种教学模式－网络教学和15个月的全日制在校学习。无论你选择哪种，你都会学习数据挖掘，预测分析学和统计学。全日制的学生会有三个月的暑期实习和8个月的行业内的实践机会。之前的学生有收到一些知名度大的全球化的公司，例如 Apple, IBM, NASA, Nike 和Teradata的offer。 5 纽约大学 Master of Science in Data Science 该校是世界上第一所提供数据科学研究生学位的大学。而该校的这个项目也在全球享有很高的声誉。 两年内全日制的教学或者是非全日制至多五年内完成这个学位，该项目的核心理念就是学生和该行业外的从业者一起把数据科学用来解决现实生活中的实际的问题。 除了数据科学方面的学习，学生可以选择把自己的研究方向集中于某一具体的领域，如大数据分析，数学，物理，以来从事任何行业的相关职位。 6 斯坦福大学 Master in Statistics: Data Science 该校仅提供全日制的学习。学生在学习期间 可以和数据科学行业内的大牛一起工作。学生会先从一个全面的角度对数据科学这个行业有一个基本的了解，然后他们会专门研究其中的某一具体的更深入的方向，例如商业智能，数据管理，和 机器学习。 身处硅谷，学生能有机会和许多技术领域内的大牛一起学习和工作。 数据科学的 就业前景 1. 数据科学的专业路径有哪些？ 数据科学是一个较为容易就业的学科，其就业范围非常宽泛，遍布各个领域。其专业方向大致分为数学和统计学两个专业，下面为大家带来两个专业的就业前景介绍 数学专业路径 Mathematics 数学 Actuarial Science 精算学 Applied Mathematics 应用数学 Biomathematics and Bioinformatics 数据分析师生物数学和生物信息学 Computational & Mathematical Engineering 计算与数学工程 运筹分析员计算机程序员 Computational Mathematics 计算数学 Mathematics and Computer Science 数学与计算机科学 Discrete Mathematics and Combinations 离散数学 统计学专业路径 Statistics 统计学 Statistics of Finances 金融统计 Mathematical Statistics 数理统计 Biostatistics 生物统计 Applied Statistics 应用统计 2.数据科学的就业发展前景怎么样？ 数学 金融数学家是华尔街最抢手的人才之一。金融数学家将所掌握的数学知识,尤其是高等概率论运用到金融学中,是设计世界上各种复杂金融产品的专业人才。金融数学家能够针对不同市场中的不同顾客设计出一系列不同的金融产品。现在存在着全球性高素质金融数学家的短缺,因此该专业的就业前景十分看好。 保险精算师不但需要有扎实的数学基础,能熟练地运用现代数学方法和数据对未来变化的趋势做出分析、判断,同时也需要具有坚实的经济理论基础,特别是对风险具有敏锐的洞察力和处理各种可控风险的能力。由普通的精算人员最终成长为精算师,道路漫长艰苦,一般要花上5-7 年时间。但在美国最吃香的保险精算师都是来自数学专业出身。 数学专业毕业的学生就业广泛,该专业的毕业生如想“ 转行 ”进入科研数据分析、软件开发、三维动画制作等职业,具备先天的优势。 统计学 统计学是通过搜索,整理,分析数据等手段,达到推断所测对象的本质以及未来的一门综合性科学。统计学专业在美国大学中一般有两个方向:一个是偏于理论研究,一个是偏于实际应用。统计理论方向就有专设的统计系或者是数学系下面的统计学。统计应用方向所包含的方面相对广泛,比如:生物统计,金融统计,经济统计,应用统计等。统计学专业毕业后可从事市场研究,财务分析,数学分析,会计,证券和银行等工作。 统计学毕业生一般要有很好的数学，计算机和经济学素养在企业发展战略,产品质量管理, 人力资源管理等领域都有很好的发展平台。 3.数据科学的就业岗位有哪些？ 数据分析专业的就业岗位多种多样，遍布各个领域，总体来说大多处于金融／财务分析方面，下面为大家带来数据科学的就业岗位。 4.数据科学职位的入职要求有哪些？ 学术要求 ✢GPA 3.0以上,数学统计相关专业 ✢熟练计算机领域常用的数据结构和算法能力 ✢有能力独自处理海量数据库能力 ✢熟悉数学统计理论基础 ✢拥有较强的应用数学/统计能力 ✢熟悉经济理论基础 能力要求 ✢多语言环境下工作能力 ✢较强的组织能力、管理能力、 ✢拥有团队协作能力和领导力 ✢分析能力,逻辑能力要强,有足够耐心 技能和经验要求 ✢会运用Python, R做Random Forest, ✢会建 Logistic并能推导公式, ✢会用SVM熟悉如Java, Javascript, Tableau, Theano, A/B test, NLP,SAS, SPSS,Eviews等 ✢熟悉SQLServer、Oracle, ✢MySQL、Access等数据库原理 ✢MATLAB等软件技能 蔓藤教育 职场引擎 蔓藤教育独家研发的职场引擎为所有留学生提供了一个寻找就业机会的良好平台。在这里，广大留学生将免费检索所有适合自己的就业岗位。无论全职或是实习，我们通通Cover!! 我们一起来看看数据科学在美国的就业情况吧！ （以Business Analyst为例） 蔓藤教育职场引擎会首先自动生成一个行业平均薪水预期以及行业职务大体分布位置，方便大家取阅。 行业分部城市排行以及行业公司的薪水排行也将被给出，方便大家选择就业城市和就业公司。 一起来看一下哪些城市招聘最多的留学生吧！ 第一名：New York City 第二名：Houston 第三名：Jersey City 哪些工作提供最多的Sponsorship呢？ 第一名：Cognizant Technology 第二名：Deloitte Consulting 第三名：Accenture LLP 在职场引擎（mentorx.net）上面搜索Business Analyst你会看到： 职场引擎会根据本地招聘同类岗位的公司的薪金待遇(Salary Index)、历年招聘留学生的数量(Hiring Index)以及本岗位在此公司的发展前景(Career Index)为你打分 职位例子1：Google公司提供的职务要求一定的行业经验，并且需要卓越的学习成绩，但同时相比其他公司的薪水高出很多。 职位例子2：Adobe公司提供的职务要求熟练的操作技术，并且需要较好的的学习成绩，但同时行业发展前景相较于其他公司更为宽泛。 DATA SCIENCE 福利大礼包！ 1. R语言专项教程 14G，80个数据分析与R语言视频 从入门到进阶教你如何掌握R语言 2. 大数据统计学基础 30G 100个统计学基础教材 系统进行统计知识提升 3. 11本data science书籍 权威机构数据科学教材 最全数据分析、大数据应用手册 4. 数据分析完全教程 20G 100本统计基础/ Python/ SPSS/ SAS/ R语言/ SQL/ Excel教程 深入浅出了解数据科学语言与技能 【数据福利大礼包领取方式】 关注MentorX公众号 “数据分析” 即可获得福利免费领取方式！ 福利发送日期： 美西5月25日23:59前 （北京时间5月26日8:59前）
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✢精通Excel VBA、Access、SQL、
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