可(kě)以用(yòng)数据科(kē)學(xué)硕士學(xué)位做什么？
数据无处不在，信息几乎是所有(yǒu)现代企业的命脉。数据的智能(néng)应用(yòng)可(kě)以帮助人们做出更明智的决策，但谁来帮助准备这些数据呢(ne)？这就是数据科(kē)學(xué)學(xué)位可(kě)以為(wèi)该领域内外的各种职业道路打开大门的地方。
但是，数据科(kē)學(xué)职业可(kě)以為(wèi)您准备什么样的数据科(kē)學(xué)职业，您如何在数据科(kē)學(xué)这样复杂的领域从事职业？
数据科(kē)學(xué)职位描述
数据科(kē)學(xué)學(xué)位更常见的职业轨迹之一是成為(wèi)数据科(kē)學(xué)家。但更重要的是，许多(duō)数据科(kē)學(xué)职业实际上是这个基本立场的适度不同的迭代，这使其成為(wèi)一个极好的起点。
从最简单的意义上讲，数据科(kē)學(xué)家是知道如何获取原始数据并将其转化為(wèi)有(yǒu)价值的东西的人。他(tā)们参与主动搜索和请求信息进行分(fēn)析，有(yǒu)时更侧重于获取数据，有(yǒu)时更侧重于分(fēn)析数据。事实上，准备或发现数据是数据科(kē)學(xué)家大约 80% 的时间所做的。
大多(duō)数数据科(kē)學(xué)职位都是许多(duō)相互关联的學(xué)术领域的奇怪混合體(tǐ)。数据科(kē)學(xué)工作的核心是通过计算机科(kē)學(xué)基础执行的数學(xué)建模。数据科(kē)學(xué)家需要熟悉各种数据建模技术，以及出色的解决问题的能(néng)力。他(tā)们还需要了解数据库的构建方式，因為(wèi)大多(duō)数数据科(kē)學(xué)职业都需要熟练掌握Python，Jana和SQL等常见编程语言。
但这些技术技能(néng)只是最基本的。与分(fēn)析职业一样，那些真正在这一领域表现出色的人往往拥有(yǒu)更加多(duō)样化和专业的教育背景。因為(wèi)在排序之前，数据不会讲述自己的故事。当从复杂的、相互关联的系统中获取时，以有(yǒu)意义的方式解释和分(fēn)类“原始数据”可(kě)能(néng)非常具有(yǒu)挑战性。
这就是為(wèi)什么，对于分(fēn)析人类数据，心理(lǐ)學(xué)背景可(kě)能(néng)非常有(yǒu)用(yòng)。同样，商(shāng)业背景也会有(yǒu)所帮助，因為(wèi)需要商(shāng)业头脑才能(néng)获得必要的洞察力，以发现如何将数据转化為(wèi)企业可(kě)以使用(yòng)的东西。作為(wèi)一般规则，几乎所有(yǒu)的数据科(kē)學(xué)职业都需要大量的团队合作和沟通。但是，您如何找到获得所需工作所需的技能(néng)的正确平衡呢(ne)？
如何找到数据科(kē)學(xué)领域的工作
由于这些职位所需的技能(néng)种类繁多(duō)，计划如何进入数据科(kē)學(xué)职业通常需要大量的准备和深思熟虑。
更重要的是，该领域的大多(duō)数高级领导职位往往是研究生學(xué)位持有(yǒu)者。这意味着虽然并非所有(yǒu)职位都需要数据科(kē)學(xué)硕士學(xué)位，但它对你的职业发展前景在统计上很(hěn)重要。
您不一定需要从数据科(kē)學(xué)专业开始才能(néng)最终从事数据科(kē)學(xué)工作。事实上，您可(kě)以學(xué)习处理(lǐ)和分(fēn)析数學(xué)、经济學(xué)、计算机科(kē)學(xué)、物(wù)理(lǐ)學(xué)、社会科(kē)學(xué)、统计學(xué)和其他(tā)领域的复杂数据所需的许多(duō)技能(néng)。在本科(kē)學(xué)习中攻读数据科(kē)學(xué)专业只是提供了一条更線(xiàn)性的教育道路。在研究生阶段，数据科(kē)學(xué)學(xué)位，如数据科(kē)學(xué)理(lǐ)學(xué)硕士，变得更加重要。
数据科(kē)學(xué)课程
在攻读数据科(kē)學(xué)硕士學(xué)位时，您可(kě)能(néng)会學(xué)习什么样的数据科(kē)學(xué)课程？一些基本主题可(kě)能(néng)包括：
• ANA 600 分(fēn)析基础
• ANA 605 分(fēn)析模型和数据系统
• ANA 615 数据挖掘技术
• ANA 625 分(fēn)类数据方法
• ANA 630 高级分(fēn)析应用(yòng)
但國(guó)立大學(xué)的数据科(kē)學(xué)硕士课程允许學(xué)生进一步专注于数据库、商(shāng)业或健康分(fēn)析;每个人都有(yǒu)自己独特的数据科(kē)學(xué)课程系列，以更好地為(wèi)毕业生各自的职业道路做好准备。这包括以下课程：
• HCA 626 医疗保健信息系统
• ANH 607 健康结果研究
• BAN 645 营销预测
• BAN 650 概率金融模型
• ANA 650 用(yòng)于分(fēn)析的数据库设计
• ANA 665 数据挖掘与机器學(xué)习
数据科(kē)學(xué)职位
即使查看像数据科(kē)學(xué)家这样的单一职业轨迹，您也会发现许多(duō)不同的路径。数据科(kē)學(xué)家可(kě)以专注于各个领域，如保险或营销。他(tā)们还可(kě)以在各种不同的行业和组织之间移动，使他(tā)们能(néng)够从事同样广泛的不同主题的工作。但是，数据科(kē)學(xué)职业道路还能(néng)带您获得数据科(kē)學(xué)硕士學(xué)位吗？
• 数据研究员 – 收集和分(fēn)析来自各种来源的数据。根据Glassdoor的数据，数据科(kē)學(xué)家的薪水往往在83k-150k之间，平均年薪為(wèi)113，309美元。
• 数据架构师 - 根据Glassdoor的说法，重点是处理(lǐ)数据库问题和解决方案，数据架构师的薪水往往在81k-140k之间，平均每年113，309美元。
• 数据科(kē)學(xué)工程师 – 使用(yòng)前瞻性的数据实践来构建和维护围绕数据库的體(tǐ)系结构。根据Glassdoor的数据，数据工程师的收入在72k-158k之间，平均基本工资為(wèi)102，864美元。
• 商(shāng)业智能(néng)开发人员 – 开发和维护商(shāng)业智能(néng) （BI） 界面，帮助企业更轻松地从内部数据中提取价值。根据Glassdoor的数据，商(shāng)业智能(néng)开发人员的收入在62k-108k之间，平均基本工资為(wèi)81，514美元。
• 机器學(xué)习工程师/科(kē)學(xué)家 – 研究帮助机器使用(yòng)数据进行學(xué)习的新(xīn)方法。根据Glassdoor的数据，机器學(xué)习工程师/科(kē)學(xué)家的收入通常在78k-150k之间，平均基本工资為(wèi)114，121美元。