哈佛大学是美国本土历史最悠久的高等学府:
建立与1635年,最早由马萨诸塞州殖民地立法机关创建,初名“新市民学院”。
为了纪念在城里初期给与学院慷慨支持的约翰哈佛牧师,学校与16339年3月更名为“哈佛学院”(HarvaardCollege)
1780年哈佛学院正式改称“哈佛大学”(HarvardUniversity)。
哈佛大学由十所学院以及一个高等研究所构成,在文学、医学、法学、商学等多个领域拥有崇高的学术地位及广泛的影响力,在校本科生、硕士及博士研究生约为2万人。截至2018年10月,哈佛大学共培养了8名美利坚合众国总统,而哈佛的校友、教授及研究人员共走出了158位诺贝尔奖得主(世界第一)、18位菲尔兹奖得主(世界第一)、14位图领奖得主(世界第四),其在文学、医学、法学、商学等多个领域拥有崇高的学术地位及广泛的影响力,被公众认为是当今世界最顶尖的高等教育机构之一。在世界各研究机构的排行榜中,经常名列全球大学第1位。
随着国内经济的迅速发展,越来越多的留学生毕业后选择回国就业。在众多就业选择中,海归们有着非常类似的求职倾向。
近期,全球青年人才职业发展平台Lockin发布了最新版《2021中国海外人才职业发展分析报告》。针对20万海归、留学生等人才进行了求职方向的调查,并综合分析了数据库里6万多家企业和150万的海外人才用户数据。
最终报告结果显示,海归最爱的行业与前几年相比发生了变化——从前最热门的职位一直是金融、咨询类,如今则变成了互联网钟爱的数据分析。
为什么大家这么青睐数据分析?原因很简单,互联网时代,数据分析行业涉猎广、职位缺口大、薪资水平高、发展前景好。
今天,讯哥就为大家解析一下数据分析到底是干嘛的,以及美国大学有哪些值得推荐的数据分析研究生项目~
数据分析Data Analytics
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论,对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析的数学基础在20世纪早期就确立了,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能。可以说,数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
另外,提到数据分析,很多同学会把它跟商业分析BA搞混。简单来说,DA和BA是包含与被包含的关系。DA涵盖范围很广,衍生出不少分支新兴专业,如果专注计算机领域,那就是数据科学DS,如果专注商科领域,那就是商业分析BA。
就业发展
数据分析师是收集、处理和执行数据统计分析的人员。
无论中美大家都在搞数字化,所以数据分析人才在就业市场上相当受追捧。
薪资高Data行业的薪资相比其他行业非常有优势——世界最大招聘搜索引擎indeed统计了2021年25个最高薪职位排名,Data Scientist赫然在榜。
在美国,数据分析师2020年的平均年薪就已经达到83,030美元。
聚焦国内,各行各业都在花大手笔招聘相关人才。那些知名的大厂更是开出了非常有吸引力的薪资。比如字节跳动、bilibili、Thoughtworks的相关职位平均月薪高达3.6万元人民币,麦肯锡更是直接给到了3.8w。
行业广当今时代,绝大多数行业都需要数据分析,该类职位不局限于特定的行业。
比如在金融财经方面,数据分析可以帮助企业/个人完善财务,进行合理投资和决策;比如很多律所,与数据科学家合作,进行账目分析、人事分配、时间安排和文件流程等工作,以更准确地确定公司的成本及利润;比如能源行业,很多公共事业部门利用数据分析变革技术,更好地节能减排;比如医学行业,数据分析可以为更加个性化的护理系统提供帮助;......
根据BLS统计,到2028年,该职位预计就业增长率为26%,远高于平均水平。
美研项目推荐
首先,想申请美国大学的数据分析,一般需要具备以下几项技能:
计算机能力
编程计算机技能,比如Hadoop、Mahout等开发处理技术。另外还需要具备使用SPSS、SAS等统计分析软件的技能,以及于此密切相关的开源编程语言R语言
数学、统计等相关专业背景
数据可视化
对数据中所包含的意义进行分析、开发WEB原型,使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来
数据分析与商业决策
在未来,数据分析与商业决策相结合的复合型人才是最被社会所需要的。有利用IT知识进行商务决策的,有利用IT技术开发模型算法的,也有结合业务知识分析行业热点的。
以下是几所知名院校的相关项目,值得推荐——
哈佛大学Harvard University数据科学理学硕士
该课程由计算机科学和统计学院联合领导,核心课程包括:AC 209a数据科学1:数据科学导论AC 209b数据科学2:数据科学的高级主题高级科学计算:数据分析、推理和优化的随机方法cs207计算科学系统开发数据科学中的批判性思维
招生标准:在数学、计算机科学、统计学或科学计算方面有突出表现,在本科研究中探索计算或统计方法,或通过独特的专业成就,具有高级计算工作能力的候选人。
“申请我们的硕士课程没有正式的先决条件。然而,成功的申请者需要有足够的计算机科学、数学和统计学背景——包括至少一种编程语言的流利程度,以及微积分、线性代数和统计推理的知识。”
2021-11-22
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