“AI屆新寵”
“年薪24萬+美刀”
“21世紀最性感的職業”
這些都是Data Scientist的代名詞
雖然咱也知道，好活機會少
但，回答我：直通車在哪買票？！
01
最強Data Science本科專案揭秘
年收入245k美金還是不包括bonus，Data Scientist的生活簡直令人豔羨👇👇
咱先科普一下~
Data Scientist
Data Scientist是Data領域的其中一個就業方向，主要是根據業務需求和現有的資料，對資料進行處理和分析，建立相關的模型解決業務中的實際問題。Data scientist對技術上的要求比較高，需要熟練掌握Python，SQL，Spark等，並且需要掌握建模相關的數理統計知識。
不管怎麼說，對於工科類崗位還是會以對口專業為主，學了什麼去做什麼，影片中的Data Scientist就畢業於資料科學和機器學習專業。
咱今天先來講講Data Science，該專業屬於跨學科專業，基本上由計算機科學，數學統計和商業領域知識三個部分課程組成。這個專業可以和很多專業搭上邊，非常“萬金油”，應用的領域也非常廣闊，金融、科技、網際網路這些高薪行業都有很大的需求。
近日，U.S.News就整理出了最新的2025年美國本科資料科學專業排名，對於想申請Data Science專案、未來想留在美國工作的同學來說，這份新榜單排名非常具備參考價值：
上榜的大學多為眾人皆知的計算機科學名校，不過這也是意料之中的事~
全美第一UCB！
UCB的資料科學專業，不僅排名全美第一，並在今年成為了UCB最大最受歡迎的專業。
cr. Dailycal
2024-2025年共有1960名本科生選擇該專業，相較於2019年，該專業的年度入學人數增長了約2.65倍。
“2019/2020 年畢業的只有幾十個人。”
cr. Reddit
在5年前，Data Science還位列第六大專業，如今搖身一變成了第一，上升速度那可謂是咻咻的。UCB發言人Janet Gilmore表示增長速度第二快的是認知科學專業，但資料科學是其3.8倍👍
該專業隸屬於College of Computing, Data Science and Society（CDSS），該學院成立於2023年7月，也是UCB 50多年來第一所新設立的學院。並且UCB正在為CDSS新修Gateway大樓，計劃於2026年初開放，其中包括研究實驗室、教室和學生諮詢和支援空間，這地位屬實沒得說了。
Gateway大樓 cr. UCB
同時其Data Science主任John DeNero表示：資料科學的大部分課程都向全校學生開放，課程涉及數學與計算基礎、計算與推理深度、建模與決策、人類背景與倫理等領域，致力於學生透過計算機來解決實際問題。近10年期間入門課程Data 8: Foundations of Data Science招收了近25,000名學生。
綜排&專業皆為老二
MIT不僅在U.S.News全美綜排中排名第二，在資料科學專業排名中也是摘得銀牌，不愧是地表最強理工校。
MIT並沒有一個獨立命名為“Data Science”的本科專業，但它透過多個相關專業和跨學科專案為學生提供了深入學習資料科學的途徑。
Course 6-14: Computer Science, Economics, and Data Science
這是由MIT電氣工程與計算機科學系、經濟學系於2017年聯合推出的本科專案，旨在將計算機科學、經濟分析和資料科學相結合。
Course 6-3: Computer Science and Engineering
該專業MIT最受歡迎的本科專業之一，雖然不是專為資料科學設計，但學生可以透過選修資料科學相關課程（如機器學習、統計建模）定製學習路徑。
Statistics and Data Science Minor
MIT提供了一個跨學科的統計與資料科學輔修專案，由統計與資料科學中心（Statistics and Data Science Center, SDSC）管理，非常適合希望在主修專業外補充資料科學技能的學生。
cr. MIT
MIT非常注重學生的跨學科學習，致力於利用計算機系統更有效滿足人類的各項需求，鼓勵學生選修科學、工程、醫學、社會科學的課程。
作為全球頂尖學府，MIT的錄取率僅為4%，其課程難度頗高，對學生的要求極為嚴格。有網友評價道：“你需要紮實的高中數學基礎才能跟得上MIT教授的課程節奏，而要深入理解和掌握知識，則需投入大量時間和精力。”
cr. Reddit
02
Data Science還有哪些出路？
在這個大資料與多媒體、資訊科技碰撞的時代，資料相關崗位由於高薪+高就業率，紅透了半邊留學圈。
根據美國勞工統計局（BLS）的最新預測，大資料相關崗位在2023年至2033年間的就業增長率預計為36%，遠高於所有職業平均增長率（約3%）。到2033年美國Data相關崗位將新增約59,400個職位，至228,300個。
除了上文提到的Data Scientist，還有兩個非常適合Data Science的就業方向：
Data Analyst
工作內容偏向於將分析的結果轉化為切實可行的商業方案，比如估計投資回報比，為產品方向提意見等等。所以這個崗位所用的工具一般比較基礎，比如寫SQL query取資料、用R/Python做簡單的分析、用Tableau/Excel作圖，在統計層次上，懂基本的t-test和linear regression即可。
Data Analyst在招聘要求上非常友好，本科及以上學歷即可。在專業上也沒有限制，文科、泛商科等專業都有機會投身其中。雖然門檻低，但是卷王超多。
Data Engineer
如果說Data Analyst憑藉對資料的敏銳洞察助力業務前行，那麼Data Engineer則是站在更高維度，負責構建和維護資料管道，確保資料的高效流動和儲存。
技術含量相對較高，工作內容主要是開發機器人學習系統以及用這些系統解決實際問題，所以對coding的能力要求很高，也必須深入理解各種Machine Learning Algorithm。核心技能是大資料棧（Hadoop/Spark）+ 程式設計（Python/Java）+ 資料庫設計。
Data Engineer通常要求候選人有理科或工科背景。面試官寧可招個能扛住“資料洪災”的管道工，也不願看簡歷上寫“精通Word”。
關於Data求職，一個申請季拿下4張Offer的William學長有非常多的小Tips想告訴大家：
個人感覺美國Data行業求職市場其實目前是在好轉的，我去年同時期找工作遠遠沒有現在順利。
但不同公司面試重點差別很大，但主要還是Tech題，有的面試官喜歡問一些非八股文的design question，這種比較考驗是否實操過工業級的project。另外因為每個公司對Data崗位的需求不同，所以面試也沒有標準答案。
想了解William學長更多上岸故事的，可戳👉無綠卡亞裔學長絕殺Data圈：一個申請季4張Offer，這只是我的開始……
除了William，在過去幾個地獄難度的求職季，WST還有不少同學斬獲了來自各大高薪行業的Data崗位Offer，以下僅展示部分：
Georgetown研究生學員
Microsoft US
Data Scientist
CMU本科學員
寶潔P&G Philadelphia
Data Analyst
Imperial研究生學員
Deloitte London
Data Analyst
UIUC研究生學員
Fannie Mae 華盛頓
Analytics and Modeling
UIUC研究生學員
State Farm Bloomington
Data Analytics
Columbia研究生學員
Koch Industries Lisle
Analytics Solution Analyst
Georgetown研究生學員
DIA Associates NYC
Data Analyst
如何獲得Data面試？純靠海投這一招很難有勝算。如果留學生想要在艱難求職環境中拿到面試機會，就必須要做好Networking。
WST有一位在矽谷科技公司做DS的mentor透露，自己在recruiting時，網申大概投了200封簡歷大部分都沒有回應，而他能拿到面試機會也是靠Networking👇
“在Linkedln寫一段話，開頭：我是XXX，有什麼優勢，對公司崗位很感興趣，發出好友邀請。大概25個人會透過邀請，最後會有大概5個人願意refer你。這個比例已經大大高於網申了。”
Networking定位要精準，不是什麼人都要去Networking，這裡要分情況討論一下：
如果是大型公司的話，就找那些second-year；如果是中小型公司的話，你就可以找崗位高一點的人，比如說partner、manager那些都可以找一找。
並且要找對人，儘量找跟你意向崗位相同的人，這樣他們給你的referral也會比較直接有效一點。
至於如何提升Data崗位相關技能，WST為大家準備了非常實用的資料分析核心技能課程，有需要的同學可以找小助理獲取~
想知道如何像以上學長學姐一樣順利上岸？想知道更多關於Data相關的求職內幕？
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