数据分析研究生毕业薪资（学数据的留学生那么多）

什么是Data Science?

一句话说讲明白什么是数据科学：今天互联网时代我们的所有动作都会产生数据，而数据会被存储下来，通过分析这些我们的行为对商业行为作出预判和决策。我知道行业里有一些dirty玩法，这里当然涉及一些隐私问题和道德问题，今天我们不在这里进行讨论。

数据科学有三大职业方向

1.数据分析师（Data Analyst)：工作其实是把data变成information。过程是从一堆数据中找到一些insights,然后为产品提建议。那么就要使用sql提取数据，用r/python做数据分析，用tableau做图，写出各种结论报告，且这些报告听起来很有道理，能让产品提升价值。

2.数据科学家（Data Scientist)

这个岗位以高级建模为主，结合比较深的领域知识，对复杂的商业问题进行构建深度学习模型，比如说信用卡Fraud Detection、Uber eat派单管理等。

3.3.机器学习工程师（MLE）：技术含量较高。除了data相关技能，还要有一定的cs coding技能。基于数据科学家所表征的数据模型上构建算法，但大公司里的变量和标签很多都是现成的的，工作的日常就是抽取一些变量和标签，每天不停的跑数据，进行参数调试，通过机器学习解决实际问题。ML模型做完了，还要负责model deployment，建立模型和application platform的bridge等。

总结：数据分析师工资要逼数据科学家和机器学习工程师低一些

什么行业会招学数据的留学生？

IT 行业：大公司才会对工作划分比较细致，有可能有人专门编程、有人专门做分析；而公司人越少，对data scientist的编程技术要求更越高，因为你要做everything。

Google、Meta、亚麻等公司每年都招大量数据相关的实习和公司，但是基于业务属性的不同，搜索/社交/电商需要数据岗位的侧重点自然也不一样，比如Amazon强大的recommendation system，你浏览了啥产品，算法立刻customize你的页面，全是极其相关的东西推荐让你买，这就是数据科学家和机器学习工程合作的成果。

银行/保险：互联网/移动互联网时代，用户金融数据行为更好追踪，越来越多的银行在利用数据和分析技术来获得新的业务洞见从而促进创新，同时也通过数据获得对客户的更深刻的理解。

Capital one、JP Morgan、B of A、Wells fargo、liberty mutual每年也会招大量的数据人员，比如保险公司的数据其实做的事Predictive Modeler，他们的总体目标就是要基于数据，预测在不同客户身上收多少保险费能最大化收益。

传统企业：传统的工业企业、超市、药厂都组建了或者扩充了自己的analytics team，分析数据，用数据来支持决策。这类工作，一般更接近Business Intelligence和Marketing

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