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现在是数据时代，很多地方都用到数据分析，美国是一个科技发达的国家，数据分析专业在美国是一个热门专业，下面留学群来为大家详细介绍一下美国的数据分析相关的专业。
一、数据科学的三大类职业方向
1、 机器学习工程师 Machine Learning Engineer
代表了技术含量较高的方向，工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题，一般需要ship production code， 做出来的是数据产品。
2、数据分析员 Data Analyst
工作内容俗称analytics（产品分析或商业分析product analytics or business analytics），从数据中提取insight，估计投资回报比， 为产品方向提建议，所用工具一般较基础，比如写SQL query取数据用、用R/Python做简单的分析、用Tableau、Excel作图比较常见，能自己开发Dashboard， 算是analyst里面技术强的。工作需要产生各种形式的报告，在统计层次上，懂基本t-test和线性回归即可。
3、数据科学家 Data Scientist
这类职位就是大家想象的那样，此类职位工作内容一高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案，比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理、FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子。听上去不是写SQL能解决的，也不是写代码能做出来的，都需要比较深的领域知识。
二、申请数据科学专业背景要求
由于数据科学， 商业分析 或者数据分析专业是不同学科相交叉的专业， 目前美国高校以研究生专业为主（主要是硕士专业，部分有博士专业，很少部分是本科专业）。如果读研究生可以考虑， 如果读本科就免了。
有一定的理工科背景，或者学过高等数学，统计学，和计算机语言。
有一定的商业背景， 初步了解商业数据的价值。
这些专业是热门专业，基本上没有奖学金和助学金。需要有能力自费去读。
有兴趣有激情。具有一定的职业道德修养。不泄漏不乱用数据信息，注意保护客户隐私和自己的职业生涯。
三、美国数据科学专业需要具备的能力
（ 1 ）计算机科学能力
一般来说，数据科学专业大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的 Hadoop 、 mahout 等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。
（ 2 ）数学、统计、数据挖掘的能力
除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用 spss、sas 等主流统计分析软件的技能。
（ 3 ）数据可视化
信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，开发 web 原型，使用外部 api 将图...
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