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为什么是数据科学?
毫无疑问,数据正在影响我们的工作、生活和思考世界的方式。我们所做的一切都会产生数据,而每一项用于捕获这些数据的新技术都会带来更多的机会来提取知识、学习、成长和创造变革。
然而,当今每个部门的大多数组织都缺乏具备必要技能的员工来利用这些不断增长的机会。
这就是为什么对于那些具有好奇心、创造力和追求它的动力的人来说,数据科学仍然是最受欢迎的职业道路之一。
您如何知道哪种数据职业道路适合您?
如果我们跟随数据从收集的初始阶段到为决策者提供可操作的见解的旅程,我们就会为与数据相关的广泛职业进行培训。这个范围,也称为数据科学价值链,可以分为三个不同的类别:
1、数据
课程侧重于数据收集、存储和操作(主要是计算机科学/编程课程)。专注于大数据的角色通常需要广泛的计算机科学背景,并且更专注于软件开发。就业职位包括:
数据工程师
数据架构师
系统分析
数据库开发人员
2、知识
UBC 的数据科学硕士课程侧重于处理各种形式的数据、提出相关问题、分析和揭示数据故事,并将这些故事传达给决策者。大多数 MDS 毕业生将在该领域工作。同样,有一些职业重叠,就业职位包括:
信息技术经理
数据开发人员
数据科学家
数据可视化专家
数据分析师
机器学习工程师
研究工程师
3、行动
计划侧重于利用提取的数据洞察采取行动(主要是商业课程)。这些程序可能不会专注于编码或整理数据,而是分析数据并教毕业生如何制定数据驱动的业务决策。就业职位包括:
业务分析师
商业智能分析师
业务系统开发人员
UBC 的 Sauer 商学院商业分析硕士为具有定量背景的候选人提供在更广泛的商业环境中广受欢迎的分析技能。毕业生将能够应用先进的分析工具和方法来应对当今商业世界中的管理挑战。
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