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美国高薪专业:大数据工程师

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发表于 2019-1-18 10:47:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
大数据时代,信息成为决策极其重要的参考之一,与此同时自然也催生出了一些相关的职业,他们通过对数据信息的整合分析来判断企业的商业决策。在中国,数据库应用才刚刚萌芽,很少有全才来完成所有环节。于是每家公司根据自己已有的资源对其提出了不同的要求,这类人群有了新的身份:数据科学家、数据工程师、大数据专家、数据研究员、统计分析师等,我们将其统称为“大数据工程师”。
美国招聘网站Glassdoor的报告称,大数据工程师平均年薪为11.9万美元(73.7万元RMB),一个拥有博士学位的大数据工程师的起薪通常是六位数,工作两年后,就可以轻松赚到20万至30万美元的年薪。目前,商业大数据分析越来越受到大家的重视,人们也逐渐认识到了数据分析的重要性。简单的来说,商科的学习一般都是定性的,是在文字上对概念的理解和对现象的推断。随着商科这一门学科的发展,人们逐渐认识到光有文字概念的理解和推断是不具有说服力的,也是不可靠的。对于一个现象来说,简单的文字推断缺乏数据的支持难以成立,所以现在人们更喜欢将商科基础知识与数学和统计知识结合起来,以数学和统计的分析方式来解释商科的问题,就显得非常有依据了。正因如此,数学金融和商业大数据这样的新兴学科就诞生了。
如果你擅长数学,会编程,而且还对某个行业了如指掌,那你就有可能当上大数据工程师。美国US News预测2020年十大热门专业,排名第一的就是与数据运算有关的数据运算人员。
大数据工程师必备:
(1)计算机科学
  一般来说,大数据工程师大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。

















(2) 数学或统计学相关背景
对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。只有具备一定的理论知识,才能理解模型、复用模型甚至创新模型,来解决实际问题。

(3)多行业工作经历
大数据工程师不能脱离市场,只是懂得数据,还要有商业头脑,因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以,在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者成为大数据工程师有很大帮助。

想当大数据工程师,留学美国学什么专业?
1、北卡罗纳州立大学
  数据分析学硕士(Master of Science inAnalytics,简称MSA)
  北卡州大于2007年设立MSA,成为美国正式获得数据分析硕士授予权的大学,《哈佛商业评论》认定该校的专业与斯坦福大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、哈佛大学和卡内基梅隆大学等名校的专业齐名。
2、斯坦福大学
  计算机科学硕士(Master of Science In ComputerScience)
  专业分支:信息管理与分析(Information Managementand Analytics)
  斯坦福的大名就不多说了,其信息管理与分析分支涵盖了当今最前沿的数据库与信息管理系统技术,并教授最先进的海量数据挖掘方法,毕业生十分抢手,每年都有大量学生进入亚马逊(Amazon)的EC2云计算平台处理大规模运算。
3、加州大学伯克利分校
  数据科学工程硕士Master of Engineering
  信息与数据科学硕士Master of Information andData Science
  伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能,立足现有最前沿的技术,扎实务实地培养学生成为领域内的佼佼者。
4、卡耐基梅隆大学
  信息技术硕士(Master of Science inInformation Technology)和管理信息系统硕士(Master of InformationSystems Management)专业分支:商务智能和数据分析(Business Intelligenceand Data Analytics)
  卡耐基梅隆大学的计算机科学专业排名在全美数一数二,与斯坦福、麻省理工起名,其数据分析与处理技术也名列前茅。
5、约翰霍普金斯大学
  约翰斯霍普金斯大学统计学系是前十名学校中唯一隶属于工程学院的统计学系,其全名为“应用数学与统计学系” (Department ofAppliedMathematics & Statistics)。
6、哥伦比亚大学
  计算机科学硕士(Master of Science In ComputerScience)
哥伦比亚大学有一个世界先进的大数据科学与工程研究室,学生在此参与实验与科研项目。


7、弗吉尼亚大学
  数据科学硕士(Master of Science in DataScience)
  弗吉尼亚大学的数据科学硕士项目致力于为政府和企业培养大数据处理的人才,课程由计算机系、统计系、系统与信息工程系联合授课。
            
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