留学社会科学专业怎么样 选择留学，热门专业数据分析是什么

留学社会科学专业怎么样 该如何选择

留学社会科学专业怎么样 该如何选择

留学社会科学专业

1、自数字信息化时代兴起以来，人文社科专业就开始和“毕业后找不到工作”联系在了一起。如今大众认知意义上容易找工作的专业无非是计算机科学、工程、金融经济这些专业。然而就如同组成宇宙大部分质量和空间的是看不见摸不着的暗物质一样，组成人类社会大部分价值也不是肉眼可见、肉体可触的工业产品，而是蕴含在产品甚至整个社会中的文化、规则、生产资料和社会规律。

2、越来越多的企业开始注意到了这个问题，放缓了科技发展和工业制造的脚步，将注意力集中在了对消费者，也就是对人的分析上。以人类学专业为例，从数据上来看，在学术机构以外，高科技公司和跨国大公司如微软、谷歌、英特尔、苹果、乐高、Uber、星巴克等都是接受人类学专长的雇主。其中微软是除美国军方外人类学研究者的第二大雇佣者。人类学专业毕业生可以参与品牌定位、产品设计、用户市场调研及策略制定的各个阶段。在应对当前越来越强调人本的商业环境和人工智能等科技高速发展所带来的潜在伦理道德危机中，他们的专业知识显得尤为重要。

3、同样的，社会学、心理学、公共政策、历史或其他人文社科专业的学生面临的机遇也在变得越来越多、覆盖面越来越广。人文社科比起理工科更注重社会本质和人类内心的稳定和进步，这是社会和人类发展的必然要求，在这个大环境下，工作机会将会像雨后春笋一样快速增长。

留学专业如何选择

一、法律

1.英国：英国法律不仅构成了许多国家法律制度的基础，而且英国的法律从业者也被认为是世界上最优秀的

2.推荐院校：剑桥大学、伦敦经济学院、爱丁堡大学、杜伦大学、南安普顿大学

3.美国：美国法律硕士专业为九个月的课程。毕业生在美国就业竞争上也许没有任何优势，但在国内或者香港，职业发展却非常好，特别是经济、国际交往相关专业的研究生，备受青睐。

4.推荐院校：维克森林大学、东北大学、范德堡大学

5.澳大利亚：留学澳大利亚攻读法律的学生中，以选择硕士课程者居多。现在在澳大利亚比较受到国际学生青睐的是商法、国际法以及知识产权法。

6.推荐院校：莫纳许大学、悉尼大学、昆士兰大学、邦德大学、墨尔本大学

二、教育/翻译

1.加拿大：对于国内本科为文科，特别是英语专业的学生，留学加拿大选择专业并不是特别有利，而教育、翻译等专业就成了这些学生最佳的选择。

2.推荐院校：西门菲莎大学、皇后大学

3.英国：国内英语教育人才需求膨胀、高级翻译人才缺口不断扩大，推动了近年相关专业学生的留学热，首选便是英国，这里有全球最顶级的英汉双译学院。

4.推荐院校：阿伯丁大学、邓迪大学、斯特灵大学、纽卡斯尔大学

5.澳大利亚：教师在澳大利亚是一个非常受尊重的职业，收入稳定，有持续的'加薪机会。近年来，随着中澳经贸等合作的日益加深，高级翻译人才需求也在大幅增长，留学生趋之若鹜。

6.推荐院校：莫纳许大学、悉尼大学，昆士兰大学、墨尔本大学

社会学名校推荐

1.哈佛大学肯尼迪政府学院

（1）作为梦校第一的哈佛大学肯尼迪政府学院，是公认的培养公共领域时代精英的摇篮。

（2）其MPA专业全美排名第二、社会学系创办不久也成为了北美社会学研究中心。

（3）其有3类MPA课程，分别是MPP、MPA/ID和MPA2（要求3年工作经验），学制均为2年。肯尼迪政府学院的政策研究领域包括以下6个方面：

商业与政府政策，民主、政治和经济机构，国际和全球事务，国际贸易和金融，政治和经济发展，社会和城市政策。校友资源也是无敌强大，甚至有在FBI工作过的同学。

2. UCB理查德和戈尔德曼公共政策学院

加州大学伯克利分校（UCB）的理查德和戈尔德曼公共政策学院也在该领域颇负盛名，学院的政策研究方向有：

经济学、政治学、法学、社会学、社会心理学、人口学和公共政策。其MPP项目的学制是2年，与其他学校相比，班级规模小，学校能在就业方面给到更多关照。学校有70为诺贝尔得主、20位奥斯卡金像奖、11位普利兹奖得主。

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选择留学，热门专业数据分析是什么？

上一篇文章中，我们对热门专业商业分析和数据分析进行了概述，还分享了商业分析的详细情况。今天，我们继续聊一聊数据分析专业及两个专业的入门学习。

数据分析简介

数据分析是收集和检查原始数据以得出结论的过程。每个企业都会收集大量数据，包括销售数据、市场研究、物流或交易数据。数据分析的真正价值在于它能够识别数据集中的模式，这些模式可能表明趋势、风险或机会。数据分析允许企业根据这些经验修改其流程，以做出更好的决策。这可能意味着要确定将哪些新产品推向市场，制定策略以留住有价值的客户，或评估新医疗的有效性。

最常用的数据分析技术已经自动化，以加快分析过程。由于功能强大的分析平台的广泛可用性，数据分析师可以使用以下方法在几分钟或几小时内(以前可能需要几天或几周)对大量数据进行分类：

数据挖掘：涉及对大型数据集进行排序，以识别趋势、模式和关系。

预测分析：汇总和分析历史数据，帮助组织对客户行为和设备故障等未来情况做出适当响应。

机器学习：使用统计概率来教导计算机比传统分析建模更快地处理数据。

大数据分析：应用数据挖掘、预测分析和机器学习工具，将数据转换为商业智能。

文本挖掘：发现文档、电子邮件和其他基于文本的内容中的模式和情绪。

随着越来越多的组织将其关键业务应用程序迁移到云中，他们正在获得利用大数据更快地进行创新的能力。云技术创建了一个快速发展的创新环境，数据分析团队可以存储更多数据，更轻松地访问和探索数据，从而更快地实现新解决方案的价值。

商业或数据分析入门

从最新的初创公司到成熟的全球企业，每个组织都需要利用数据来实现创新和业务增长。数据分析和商业分析的实践有一个共同的目标，即优化数据以提高效率和解决问题，但有一些根本的区别。

无论你选择哪种路径，都需要快速、轻松、安全地从多个来源收集相关、可信的数据。当分析师对数据的质量充满信心时，公司的利益相关者才能确信他们每次都能做出正确的业务决策。

不妨从现在开始，选择自己的职业方向，以及需要就读的热门专业项目，以帮助企业做出数据驱动的决策。

参考文章：

https://www.talend.com/resources/business-analytics-vs-data-analytics/

撰稿：Ivy

先锋网

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