可以用數據科學碩士學位做什么？
數據無處不在，信息幾乎是所有現代企業的命脈。數據的智能應用可以幫助人們做出更明智的決策，但誰來幫助準備這些數據呢？這就是數據科學學位可以為該領域內外的各種職業道路打開大門的地方。
但是，數據科學職業可以為您準備什么樣的數據科學職業，您如何在數據科學這樣復雜的領域從事職業？
數據科學職位描述
數據科學學位更常見的職業軌跡之一是成為數據科學家。但更重要的是，許多數據科學職業實際上是這個基本立場的適度不同的迭代，這使其成為一個極好的起點。
從最簡單的意義上講，數據科學家是知道如何獲取原始數據并將其轉化為有價值的東西的人。他們參與主動搜索和請求信息進行分析，有時更側重于獲取數據，有時更側重于分析數據。事實上，準備或發現數據是數據科學家大約 80% 的時間所做的。
大多數數據科學職位都是許多相互關聯的學術領域的奇怪混合體。數據科學工作的核心是通過計算機科學基礎執行的數學建模。數據科學家需要熟悉各種數據建模技術，以及出色的解決問題的能力。他們還需要了解數據庫的構建方式，因為大多數數據科學職業都需要熟練掌握Python，Jana和SQL等常見編程語言。
但這些技術技能只是最基本的。與分析職業一樣，那些真正在這一領域表現出色的人往往擁有更加多樣化和專業的教育背景。因為在排序之前，數據不會講述自己的故事。當從復雜的、相互關聯的系統中獲取時，以有意義的方式解釋和分類“原始數據”可能非常具有挑戰性。
這就是為什么，對于分析人類數據，心理學背景可能非常有用。同樣，商業背景也會有所幫助，因為需要商業頭腦才能獲得必要的洞察力，以發現如何將數據轉化為企業可以使用的東西。作為一般規則，幾乎所有的數據科學職業都需要大量的團隊合作和溝通。但是，您如何找到獲得所需工作所需的技能的正確平衡呢？
如何找到數據科學領域的工作
由于這些職位所需的技能種類繁多，計劃如何進入數據科學職業通常需要大量的準備和深思熟慮。
更重要的是，該領域的大多數高級領導職位往往是研究生學位持有者。這意味著雖然并非所有職位都需要數據科學碩士學位，但它對你的職業發展前景在統計上很重要。
您不一定需要從數據科學專業開始才能最終從事數據科學工作。事實上，您可以學習處理和分析數學、經濟學、計算機科學、物理學、社會科學、統計學和其他領域的復雜數據所需的許多技能。在本科學習中攻讀數據科學專業只是提供了一條更線性的教育道路。在研究生階段，數據科學學位，如數據科學理學碩士，變得更加重要。
數據科學課程
在攻讀數據科學碩士學位時，您可能會學習什么樣的數據科學課程？一些基本主題可能包括：
• ANA 600 分析基礎
• ANA 605 分析模型和數據系統
• ANA 615 數據挖掘技術
• ANA 625 分類數據方法
• ANA 630 高級分析應用
但國立大學的數據科學碩士課程允許學生進一步專注于數據庫、商業或健康分析;每個人都有自己獨特的數據科學課程系列，以更好地為畢業生各自的職業道路做好準備。這包括以下課程：
• HCA 626 醫療保健信息系統
• ANH 607 健康結果研究
• BAN 645 營銷預測
• BAN 650 概率金融模型
• ANA 650 用于分析的數據庫設計
• ANA 665 數據挖掘與機器學習
數據科學職位
即使查看像數據科學家這樣的單一職業軌跡，您也會發現許多不同的路徑。數據科學家可以專注于各個領域，如保險或營銷。他們還可以在各種不同的行業和組織之間移動，使他們能夠從事同樣廣泛的不同主題的工作。但是，數據科學職業道路還能帶您獲得數據科學碩士學位嗎？
• 數據研究員 – 收集和分析來自各種來源的數據。根據Glassdoor的數據，數據科學家的薪水往往在83k-150k之間，平均年薪為113，309美元。
• 數據架構師 - 根據Glassdoor的說法，重點是處理數據庫問題和解決方案，數據架構師的薪水往往在81k-140k之間，平均每年113，309美元。
• 數據科學工程師 – 使用前瞻性的數據實踐來構建和維護圍繞數據庫的體系結構。根據Glassdoor的數據，數據工程師的收入在72k-158k之間，平均基本工資為102，864美元。
• 商業智能開發人員 – 開發和維護商業智能 （BI） 界面，幫助企業更輕松地從內部數據中提取價值。根據Glassdoor的數據，商業智能開發人員的收入在62k-108k之間，平均基本工資為81，514美元。
• 機器學習工程師/科學家 – 研究幫助機器使用數據進行學習的新方法。根據Glassdoor的數據，機器學習工程師/科學家的收入通常在78k-150k之間，平均基本工資為114，121美元。