資料（Data）是一個融合了數學、計算機和資料發現/挖掘的領域；透過對資料進行深入的分析去找到其中的規律以及預測未來的趨勢。資料已經在我們生活中無處不在，當你網購的時候，頁面顯示的“你可能喜歡”就是大資料的結果，還有很多的例子就不一一列舉。
近年來，資料也已經成為了最搶手的工作。很多公司都需要資料分析來更快一步的牆線對手。在Glassdoor 釋出的 2020 美國最佳職業中，資料科學家就位列前三。
（圖片來源 Glassdoor）
雖然每一家公司對資料崗位的叫法肯定不太一樣，而且可能還有細分領域（比如與 marketing 相關的 Data Marketing Analyst ），但籠統來說，資料有三條 Career paths：
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Data Analyst（Business Analyst）資料分析師：分析、視覺化過去的資料 -
Data Scientist 資料科學家：整理、挖掘、提煉資料、搭建預測模型 -
Data Engineer 資料工程師：搭建資料庫，收集資料
說起資料的相關專業，傳統專業如：Statistics（統計）、CS（計算機）、engineering（工程）、mathematics（數學）、physics（物理）等其實都可以，反正，只要你能將資料應用到所學領域都可以。
而其中，近年來比較熱門相關的專業則是資料科學（DS/DataScience）和商業分析（BA/BusinessAnalytics）是這兩個專業。因為這兩個專業本來就是專門為大資料時代而生的，而且不管是從硬實力還是軟實力兩個方面都非常符合大資料工作對於人才的要求。
領域巨頭
資料方向的求職領域選擇非常廣，因為只要這家公司有資料需要處理資料，就會有相對應的崗位存在。除了你能想象到的IT之外，還有金融、諮詢、零售、醫療等行業：
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網際網路：Google, Amazon, Facebook, Microsoft, Oracle, IBM… -
金融：J.P. Morgan, Morgan Stanley, Goldman Sachs… -
諮詢：McKinsey, Accenture, Deloitte…… -
快消：P&G、Unilever…… -
零售：Walmart、Costco……
熱門職位
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Data Scientist
被 Glassdoor 評為全美最佳工作的 Data Scientist，能力要求更側重於數學和統計學。需要對統計和編碼技能有的出色掌握：R, SAS, Python 等……
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Data Engineer
作為 Data Engineer，在能力要求方面更側重於計算機（程式語言）能力、數學和對機器學習掌握的能力。
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Data Analyst
整體門檻更低，對程式語言的要求沒有DS和DE高。能力要求側重於商業、統計以及數學能力，需要掌握分析工具以及最好有一定的程式語言基礎，對於很多跨商科的同學來說還是很不錯的選擇。
除了這三個大家可以重點關注的職位以外，還有 Quant, Operations Research Analyst、Big Data Analytics Specialist、Market Research Analyst等崗位也都是Business Analytics專業高薪的好選擇哦。
在美國，一線城市大學生畢業平均年薪在 $40,000 ~ $50,000 之間，而資料相關崗位的薪資水平是高於平均年薪的，但不同崗位會有些許差距：
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Data Scientist、Data Engineer 的年薪大約在$116,591; -
Data Analyst 的年薪大約在$72,046。
篇幅有限，在此不展開敘述，
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