数据科学专业：从微软数据科学家那里学到的几个习惯（2） 浅谈美国数据科学专业

数据科学专业：从微软数据科学家那里学到的几个习惯（2）

我知道你在想什么：数据科学都是关于数字、统计数据和程序代码的，我能够读什么呢？

其实，数据科学基础背后的概念和执行都是从简单的文字中得到的。这不仅仅是关于模型和程序语言；最重要的是你了解你所在职业的内部运作。事实是，如果你仅仅依赖于从以前或现在的工作中积累的技巧和经验，那么你的职业停很可能滞不前。

业内人士指出，“阅读研究论文将极大地帮助数据科学家跟踪行业内的趋势和发展。”

如何应用这一原则？

有数百篇高质量的研究论文、书籍、文章和杂志展示了宝贵的数据科学资源，以帮助你并扩展你对所在领域某些概念的知识。

在继续获得数据科学高级学位之前，我们可以从博客文章中学习大部分编程语言和分析技巧。除了技术方面，阅读有关生产力、职业技巧和个人发展的文章将重新定义你对积极工作的态度。

4.活跃于数据科学社区。

去年年初，我有种动力来分享我开始数据科学之旅以来的经历。

无论你的身份或经验如何，作为数据科学家，您都应该愿意提供帮助。这包括但不限于解决特定任务，查找和发布数据集，并指导行业中的年轻专业人士。

随着数据科学的高速扩张，越来越多的人正在潜入数据相关领域的池中，打算多样化并扩展他们的技术知识。但是，有必要帮助支持未来的工程师、分析师和科学家，以提高效率并最大限度地影响他人。

如何应用这一原则？

成为先锋，在数据科学论坛上撰写有价值的博客文章、研究论文和文章。如果你擅长表达，甚至可以创建一个播客或YouTube频道，专门用于分享你的经验并轻松解决简单数据挑战的技巧。

5.培养出色的编程技能。

Quora上最具争议的数据科学问题可能是：数据科学家会编程吗？数据科学家是否需要成为一个非常优秀和反应迅速的程序员？数据分析师需要编程吗？你能成为不需编程的数据科学家吗？

我意识到大多数数据科学家都在寻找逃避编程的方法。这意味着，很多人都在寻找通往成功的捷径。

当然，并不是每个人都喜欢编程，但可悲的是他们不愿意学习。数据科学家至少应该具备Python、JavaScript和R等程序语言的基本知识，因为大多数与数据相关的任务都建立在扎实的编程理论之上。

如何应用这一原则？

有大量高质量的课程，涵盖了众多编程语言基础和高级知识。进行研究并找出在行业中脱颖而出所需的必要技能。

小提示

数据科学不仅仅是一个“单向的职业”，自以为是的技术爱好者可以随意练习Data 101 技巧。

但专业人员必须具备数据工程、人工智能、可视化、数据挖掘等许多方面的丰富知识。

作为一名数据科学专业人士，养成有价值的习惯是维持良好关系、发挥最大潜力以及在团队成员之间建立有效沟通。

你每天所做的小事成就了你，现在是时候一步步走向成功的道路了。

上文为大家阐述了数据科学家和精英们的优秀特质，也正说明了数据科学专业的重要性，接下来给大家推荐下该专业以及英国数据科学专业的热门院校和留学所需费用。

数据科学 data science

数据科学是一门利用数据学习知识的学科，包括用数据的方法来研究科学和用科学的方法来研究数据。前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域；后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。数据科学结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。

未来三四年内，大数据人才的缺口可能会达到 300 万，随着 5G 的建设，智慧城市，智慧医疗，智慧交通等都需要靠大数据实现，结合人工智能 AI，云计算 Cloud，大数据将会展现更多的秘密。 正因为市场需求，Facebook，阿里系，腾讯系对于数据人才的追求日益激烈，很多在一线战斗的程序员相继转型为数据人才，同时也能拿到一份高薪的职位。Data Science 作为一个新未来口径的职业方向，充满了工作机会。很多英国学校都相继开设了数据相关的专业

在英国，英格兰的大学本科学制是三年，苏格兰的大学本科学制是四年。研究生学制大多数都是 1 年。博士的学制为 3-5 年。大部分学校都 15000-20000 英镑 / 年，个别学校的学费可能达到甚至超过 25000 英镑 / 年；例如伦敦大学学院的 MSc Data Science and Machine Learning 专业学费是 32100 英镑 / 年； 爱丁堡大学的数据科学的学费是 35900 英 镑 / 年；伦敦国王学院的数据科学学费是 29310 英镑 / 年，诺丁汉大学的计算机专业研究生一年学费是 26640 英镑 / 年。数据科学专业可以接受有数学背景的学生。

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参考文章：

https://towardsdatascience.com/5-habits-i-learned-from-successful-data-scientists-at-microsoft-aef16a4cfb9b

撰稿：Ivy

浅谈美国数据科学专业

关注招聘信息的朋友会发现，最近几年，国内很多互联网和金融企业出现了新鲜且薪资不低的岗位：数据/商业分析岗。其实，这个职位的兴起不止是在国内，国外，尤其美国也是一样。过去四年，数据科学家被Glassdoor评为美国最热门职位。此外，美国劳工统计局报告说，到2026年，对数据科学技能的需求将使该领域的就业人数增长27.9％。

Inside BIGDATA的执行编辑Daniel Gutierrez表示：“市场上缺乏能够进行数据分析的人才。”如果您对计算机、数学和通过数据分析发现答案有热情，那么获得数据科学或数据分析的学位可能是您不错的选择。

数据科学的应用场景

东北大学数据科学教授Martin Schedlbauer博士介绍说，数据分析是由“具有收集、整理、存储、管理和分析数据技能的专业人员进行的，这使组织能够使用数据进行决策”。我们日常几乎每种与技术的交互都会产生数据：Amazon产品购买信息，Facebook订阅源，Netflix的产品推荐，甚至是登录手机所需的面部识别功能。

数据科学在Amazon的应用是一个典型的例子，可以说对于普通消费来说，这就是数据收集的用处。Amazon的数据库会记住您购买过的商品，已支付的商品以及已搜索的商品。这使Amazon可以优化其显示给您的主页，以满足您的需求。例如，如果您搜索露营装备，婴儿用品和杂货，Amazon就不会向您发送有关老年维生素的产品推荐。同时，您将看到可能真正对您有用的物品，例如给婴儿的露营高脚椅。

其实，数据科学对公司和消费者都有利。McKinsey Global Institute发现，大数据可以使零售商的利润率提高60％。支持个人位置的数据服务可以使消费者获得6000亿美元的“消费者剩余”，这意味着他们能够以更低的价格购买商品或服务。比如，如果您的预算是7,500美元，想用来购买一个按摩浴缸，然后以6,000美元的价格找到了所需的产品，那么您的“消费者剩余”就是1,500美元。数据科学可以同时提高零售商的利润率并节省消费者的钱，这对于经济是双赢的。

数据科学专业的课程设置

数据科学的专业设置偏向理工科，以计算机和统计课程为主，大部分学校会把它计入STEM专业，拥有较长的OPT期限。典型课程包括程序设计、机器学习、数据可视化和报告、风险分析、统计分析、软件工程、数据挖掘，清理和整理、数据仓库和结构等等。

如果您对商业更感兴趣，还可以申请商学院下面的商业分析项目，数理内容会比数据科学简单一些，如果添加了一些商业课程，还能更好的理解雇主业务，帮助公司进行相关分析。

本文参考：

https://www.northeastern.edu/graduate/blog/data-science-careers-shaping-our-future/

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（撰稿：Ivy 编辑：Vivi老师）