什麼是Data Science?

　　一句話說講明白什麼是數據科學：今天互聯網時代我們的所有動作都會産生數據，而數據會被存儲下來，通過分析這些我們的行為對商業行為作出預判和決策。我知道行業裡有一些dirty玩法，這裡當然涉及一些隐私問題和道德問題，今天我們不在這裡進行讨論。

　　數據科學有三大職業方向

　　1.數據分析師（Data Analyst)：工作其實是把data變成information。過程是從一堆數據中找到一些insights,然後為産品提建議。那麼就要使用sql提取數據，用r/python做數據分析，用tableau做圖，寫出各種結論報告，且這些報告聽起來很有道理，能讓産品提升價值。

　　2.數據科學家（Data Scientist)

　　這個崗位以高級建模為主，結合比較深的領域知識，對複雜的商業問題進行構建深度學習模型，比如說信用卡Fraud Detection、Uber eat派單管理等。

　　3.3.機器學習工程師（MLE）：技術含量較高。除了data相關技能，還要有一定的cs coding技能。基于數據科學家所表征的數據模型上構建算法，但大公司裡的變量和标簽很多都是現成的的，工作的日常就是抽取一些變量和标簽，每天不停的跑數據，進行參數調試，通過機器學習解決實際問題。ML模型做完了，還要負責model deployment，建立模型和application platform的bridge等。

　　總結：數據分析師工資要逼數據科學家和機器學習工程師低一些

　　什麼行業會招學數據的留學生？

　　IT 行業：大公司才會對工作劃分比較細緻，有可能有人專門編程、有人專門做分析；而公司人越少，對data scientist的編程技術要求更越高，因為你要做everything。

　　Google、Meta、亞麻等公司每年都招大量數據相關的實習和公司，但是基于業務屬性的不同，搜索/社交/電商需要數據崗位的側重點自然也不一樣，比如Amazon強大的recommendation system，你浏覽了啥産品，算法立刻customize你的頁面，全是極其相關的東西推薦讓你買，這就是數據科學家和機器學習工程合作的成果。

　　銀行/保險：互聯網/移動互聯網時代，用戶金融數據行為更好追蹤，越來越多的銀行在利用數據和分析技術來獲得新的業務洞見從而促進創新，同時也通過數據獲得對客戶的更深刻的理解。

　　Capital one、JP Morgan、B of A、Wells fargo、liberty mutual每年也會招大量的數據人員，比如保險公司的數據其實做的事Predictive Modeler，他們的總體目标就是要基于數據，預測在不同客戶身上收多少保險費能最大化收益。

　　傳統企業：傳統的工業企業、超市、藥廠都組建了或者擴充了自己的analytics team，分析數據，用數據來支持決策。這類工作，一般更接近Business Intelligence和Marketing

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