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妈耶!还有人不知道读数据科学有多香吗?!

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online_member 发表于 2023-1-23 07:16:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
跨学科专业,又叫交叉学科专业,由于同时兼顾多个专业领域的知识和技能,是近些年非常火爆的热门项目。  ♀其中数据科学、金融工程、商业分析等专业又是热门中的热门!
很多同学会问,数据科学、商业分析究竟是学习什么内容呢?学习不同的专业以后得就业方向是怎样的?我更适合哪个专业呢?
今天我们就让我们邀请到,不仅有着丰富DS申请经验,还有这丰富DS领域工作经验的Joy,带来数据科学专业的详细解析。

妈耶!还有人不知道读数据科学有多香吗?!876 / 作者:微胖界中的汤圆 / 帖子ID:106786

先来说说我自己吧,我本科是在香港大学就读,专业是决策分析,必修课程主要是统计和计算机,以及一点数学。本科毕业之后在香港工作了三年左右的时间,工作内容也是数据分析相关。
在工作一段时间后,我虽然学到不少专业的技能,但仍觉得自己还需要充电,需要学习更多。于是在工作两年多的时候,我决定重拾我的美国留学梦!
我在2021年秋天来到位于美国Seattle的University of Washington(UW)就读信息管理专业的研究生项目(Master of Science in Information Management,简称MSIM),预计2022年底毕业。
之后在2022年夏天在Zillow做了一个Applied Scientist实习,并且拿到return offer,还算顺利。
接下来,我也来给还不熟悉数据科学这个专业的同学,做一个简单的解析!

一、专业分支解析及对应就业方向

妈耶!还有人不知道读数据科学有多香吗?!26 / 作者:微胖界中的汤圆 / 帖子ID:106786

1.数据科学(Data Science)
数据科学专业比较侧重分析(Analytical)和设计实验(Experimentation),项目课程会包括数据可视化(Tableau, Power BI)、统计、以及编程(R语言和SQL居多,也可能有Python),主要是要了解如何用统计学知识去分析数据并且将数据中的结论呈现出来, 或者用统计学知识去设计A/B testing。一般来说,有理工科背景尤其是统计/数学专业的同学都可以申请。
就业方向在北美主要是Data Scientist, Data Analyst等。DS工作内容可能会涉及更加复杂的统计模型或者实验设计,DA主要是用SQL提取数据以及设计一些数据可视化的dashboard。

2.商业分析(Business Analytics/ Business Intelligence)
商业分析专业更侧重business/finance和analytical。项目可能包括统计、数据可视化以及商业/金融相关的课程。主要是学习如何用统计学/分析的方法去帮助做一些商业方向的决策。
主要会用到的编程语言/工具可能是Excel/SQL/Tableau/Power BI,对编程的要求不会很高,适合非理工背景的同学或者对金融/商业感兴趣的同学。
就业方向在北美主要是Business Analyst, Risk Analyst等,工作内容更多涉及做展示(presentation)以及数据可视化,还可能有一些商业方面的分析。

3.机器学习(Machine learning)
机器学习比较侧重建模(Modeling),主要是指了解机器学习各类模型的原理以及应用,比较常见的模型分类一般是监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning),以及最新的强化学习(reinforcement learning)。
这一类专业对写代码能力的要求相对高一些,学习内容通常是机器学习模型的原理,以及用python调用一些机器学习的工具,比如sklearn, xgboost等等,或者自己写模型。一般来讲有理工科背景尤其是统计/数学/计算机背景的同学都可以申请。
就业方向的话,在北美通常是machine learning engineer或者applied scientist,负责机器学习模型的研究和大规模应用。MLE和AS工作内容比较相似,MLE更侧重写代码和应用,AS更偏重研究和前期试验。
总的来说,数据分析相关的专业一般都是STEM项目,而且就业前景都还不错,除了科技大厂,一些咨询公司和金融公司也会需要这方面的员工。就业面还是比较广的。
二、什么样的人适合申请数据科学和机器学习



妈耶!还有人不知道读数据科学有多香吗?!956 / 作者:微胖界中的汤圆 / 帖子ID:106786
一般来讲,data science和machine learning相关的项目更推荐有理工科背景,尤其是统计/数学/计算机方面的同学去申请。Business Analytics项目更推荐非理工科背景的同学。当然这些也都不是一定的,只是一个相对简单的划分。
香港和新加坡的学校会比较看重本科院校背景和均分成绩,而美国的学校对本科学校知名度没有那么看重,本科成绩以及专业相关度都比较重要,托福/GRE这种标化成绩只要达标即可,不需要浪费太多时间。
更重要的是个人陈述。如果申请的时候能写一篇很出彩的个人陈述,可能成绩不是那么好也能拿到录取。所以我比较推荐花一些时间打磨自己的个人陈述,以及找朋友/中介多看几遍,多多修改。
当然这里的出彩不是说要用多么复杂的语法和词汇,主要是内容要表现出你对这个专业的热忱和兴趣,你对这个学校的了解,以及你个人的职业/学术规划,这个项目如何帮助你达成你的目标/规划,以及你的过往学习/实习/工作经历有哪些跟这个项目是匹配的,哪些经历能让你从这么多申请者中脱颖而出。
三、这个zhuzhuan专业非常倾向于有工作经验的学生



妈耶!还有人不知道读数据科学有多香吗?!993 / 作者:微胖界中的汤圆 / 帖子ID:106786

毕业典礼现场

这个项目有很多不同的细分专业: data science, business intelligence, product management, UI/UX design, cyber security等等,我选的是data science,课程都非常简单,非常适合想来美国找工作的同学,不需要花太多时间在学校课程上,可以专心准备刷题以及工作申请。也很适合非理工背景但是想要转来数据分析专业的同学,不用担心课程太难跟不上。而且也是stem专业,有三年opt。
唯一一点就是这个项目比较偏好有工作经验的申请者,我这一届录取的学生可能大部分是有工作经验的,如果是完全没有工作经验申请这个项目,录取的可能会比较小。推荐有至少一年实习/工作经验的同学申请这个项目。
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