數據科學碩士如何走起

㈠ 蘇黎世大學碩士研究生數據科學畢業去向

蘇黎世大學碩士研究生數據科學畢業去向很多。
數據科學專業就業前景主要是在IT類企業從事大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發等工作。
蘇黎世大學是世界知名大學，而且作為該專業的碩士研究生，就業前景是非常好的。

㈡ 數據科學專業有哪些就業去向

數據科學非常大
細分可以往低也可以往高走
往低就是數據採集和處理
往高就是數據挖掘機器學習演算法等
當然還有一些開發工作，但是主要以分析工作為主
大公司對數據的處理是高端崗位，薪水不低

㈢ 數據科學與大數據技術專業怎麼樣前景如何謝謝！

數據科學與大數據技術專業很不錯，前景比較樂觀，畢業生能在政府機構企業公司等從事大數據管理研究應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程計算機科學與技術應用統計學等專業的研究生或出國深造。

(3)數據科學碩士如何走起擴展閱讀

數據科學分為三大類，即：數據分析、數據挖掘和大數據。數據分析主要偏重業務，即利用一些數據分析和統計工具，如Excel、Spass、SAS、SQL等，進行數據分析和展現，以輔助公司的某項業務決策。

數據挖掘比數據分析更側重於建模能力一些，一般是給定一些數據和某個問題，讓你運用某些機器學習演算法從中建立出模型，再通過這個模型去對某些東西進行預測。所以，機器學習演算法可以說是數據挖掘中的核心。

與大數據關系比較密切的崗位包括大數據平台開發、大數據應用開發、大數據分析、大數據呈現和大數據教育等，不同的崗位需要具備不同的知識結構，所面對的工作場景也有較大的區別。大數據平台開發屬於研發級崗位，需要從業者具有較強的研發能力。

㈣ 數據科學專業就業方向

數據科學與大數據技術專業學生畢業生能在政府機構、企業、公司等從事大數據管理、研究、應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程、計算機科學與技術、應用統計學等專業的研究生或出國深造。就業方向很多，薪資待遇也非常不錯。



1數據科學與大數據技術專業具體就業方向
1.大數據系統架構師

大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

2.大數據系統分析師

面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

3.hadoop開發工程師。

解決大數據存儲問題。

4.數據分析師

不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

作為一名數據分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

2數據科學與大數據技術專業簡介
數據科學與大數據技術專業以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據採集、分析、處理軟體,學習數學建模軟體及計算機編程語言等,知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。

不同院校開設此專業,培養模式會有差異。有些會更多偏向於工具的使用,如數據清洗、數據存儲以及數據可視化等相關工具的使用;有些會傾向於大數據相關基礎知識全面覆蓋性教學,在研究生段則會專攻某一技術領域,比如數據挖掘、數據分析、商業智能、人工智慧等。

㈤ 數據科學與大數據技術專業好找工作嗎除了做數據分析，還有哪些就業方向

數據科學和大數據技術專業無論是現在還是未來都有非常好的就業前景

數據科學和大數據技術專業非常有用，如今數據是企業單位非常寶貴的資源，大數據分析技術也在不斷的提升，對於企業的經營管理、銷售業績的提升、如何降低成本等等都需要這方面的人才。可以說數據科學和大數據技術專業已經在各企業中發揮著重要的作用，如今這個專業技術已經在互聯網、金融機構、交通運輸、航空航天、醫療、國際等許多領域有非常廣的應用。

到了2030年的時候，大數據和相關產業規模已經達到上萬億，大數據產業已經是重要的新經濟增長點，因此市場對於這方面的技術人才有很大的需求，如今國家大數據人才僅僅只有40多萬，未來三到五年期間這方面的人才將缺少150萬。正因為人才的缺乏導致這個領域的薪水比較高，僅僅以HADOOP開發工師的薪水為例，剛剛入門就達到8千，隨著技術的發展，可以達到年薪30-50萬。

大數據專業在就業崗位和待遇方面都非常可觀，但是前提需要人們有扎實的基礎和保持不斷學習的新技術的心態，如今的互聯網時代框架技術永遠都在不斷的前進，因此人們要不斷的學習進步才可以不被這個社會所淘汰。

㈥ 大數據專業就業前景如何

就業前景很好，可以進入企事業單位：大數據系統架構師、java大數據分布式程序開發師、大數據平台運維師、數據可視化、大數據挖掘師等。

考研方向：大數據技術與應用軟體工程、大數據分析與應用方向工程碩士FAQ。

課程體系：

《數學分析》、《高等代數》、《普通物理數學與信息科學概論》、《數據結構》、《數據科學導論》、《程序設計導論》、《程序設計實踐》。

《離散數學》、《概率與統計》、《演算法分析與設計》、《數據計算智能資料庫系統概論》、《計算機系統基礎》、《並行體系結構與編程》、《非結構化大數據分析》、《數據科學演算法導論》、《經濟管理理論》等。

㈦ 數據科學專業就業方向

數據科學與大數據技術專業學生畢業生能在政府機構、企業、公司等從事大數據管理、研究、應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程、計算機科學與技術、應用統計學等專業的研究生或出國深造。就業方向很多，薪資待遇也非常不錯。



1數據科學與大數據技術專業具體就業方向
1.大數據系統架構師

大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

2.大數據系統分析師

面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

3.hadoop開發工程師。

解決大數據存儲問題。

4.數據分析師

不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

作為一名數據分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

2數據科學與大數據技術專業簡介
數據科學與大數據技術專業以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據採集、分析、處理軟體,學習數學建模軟體及計算機編程語言等,知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。

不同院校開設此專業,培養模式會有差異。有些會更多偏向於工具的使用,如數據清洗、數據存儲以及數據可視化等相關工具的使用;有些會傾向於大數據相關基礎知識全面覆蓋性教學,在研究生段則會專攻某一技術領域,比如數據挖掘、數據分析、商業智能、人工智慧等。

㈧ 數據科學與大數據技術就業前景怎麼樣學習難度高嗎

據科學合理與雲計算技術技術專業是現階段新起的一個理工類專業，運用的行業十分普遍，學生就業的市場前景十分寬闊，該技術專業具備強有力的活力。在目前和未來一個非常長的時間內，互聯網大數據科學研究與雲計算技術技術專業的工作很好，並且專業性人才長期性處在急缺的情況。可是學習大數據科學與技術技術專業的學員需要具備十分強有力的數學課的思維能力和推理能力，還需要具有電子計算機科學與技術的濃厚的專業技能。

大數據專業的本科畢業生在大一、大二期內要高度重視積極主動參加比賽和科學研究，到大三以後要為暑期實習做准備，這針對秋招的直接影響是非常立即的，此外還要提早刷一下題。實際上，數據信息專業人才的行業十分普遍，從國防部長、網路創業企業到金融企業，四處必須互聯網大數據新項目來做創新驅動發展。java開發技術工程師新手入門月薪已經到達了 8K 以上，工作中1年月薪可做到 1.2W 以上，具備2-3年工作經歷的hadoop優秀人才年收入可以超過30萬—50萬。

㈨ 學習數據科學的就業方向有哪些

學習數據科學的就業方向有很多，以下這些是比較熱門的職業：

1、數據分析師。數據分析師側重於利用統計學、數學等知識進行數據挖掘，日常的主要工作內容為收集數據、清洗數據、然後做一些分析或可視化處理，對編程語言有一定的要求，如R，Python，Javascript，C/C++，SQL等。

2. 商業分析師。商業分析師和純數據科學家都是使用數據的專家，但工作內容是有比較大差別的。通常，商業分析師要對某專業領域具有深入的了解和深刻的認識，商業敏感度高，擅長於從某一領域的數據中挖掘信息，以此評估過去、現在和未來可能的經營業績。確定最有效的分析模型和途徑，為商業用戶提供和解釋解決方案。

3.數據工程師。作為一個新興的職業類型， 數據工程師更傾向於掌握 「戰術層面」 的具體數據技能，專注於使數據可用並能夠在生產環境中對數據進行處理，如具體的編程語言、操作系統與資料庫等；而數據科學家更傾向於「戰略層面」的數據技能，如數據分析、數據挖掘、統計分析、機器學習等。

想要了解更多關於數據分析師就業方向的信息，可以咨詢一下CDA認證機構。CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。