可以用数据科学硕士学位做什么？
数据无处不在，信息几乎是所有现代企业的命脉。数据的智能应用可以帮助人们做出更明智的决策，但谁来帮助准备这些数据呢？这就是数据科学学位可以为该领域内外的各种职业道路打开大门的地方。
但是，数据科学职业可以为您准备什么样的数据科学职业，您如何在数据科学这样复杂的领域从事职业？

数据科学职位描述
数据科学学位更常见的职业轨迹之一是成为数据科学家。但更重要的是，许多数据科学职业实际上是这个基本立场的适度不同的迭代，这使其成为一个极好的起点。
从最简单的意义上讲，数据科学家是知道如何获取原始数据并将其转化为有价值的东西的人。他们参与主动搜索和请求信息进行分析，有时更侧重于获取数据，有时更侧重于分析数据。事实上，准备或发现数据是数据科学家大约 80% 的时间所做的。
大多数数据科学职位都是许多相互关联的学术领域的奇怪混合体。数据科学工作的核心是通过计算机科学基础执行的数学建模。数据科学家需要熟悉各种数据建模技术，以及出色的解决问题的能力。他们还需要了解数据库的构建方式，因为大多数数据科学职业都需要熟练掌握Python，Jana和SQL等常见编程语言。
但这些技术技能只是最基本的。与分析职业一样，那些真正在这一领域表现出色的人往往拥有更加多样化和专业的教育背景。因为在排序之前，数据不会讲述自己的故事。当从复杂的、相互关联的系统中获取时，以有意义的方式解释和分类“原始数据”可能非常具有挑战性。
这就是为什么，对于分析人类数据，心理学背景可能非常有用。同样，商业背景也会有所帮助，因为需要商业头脑才能获得必要的洞察力，以发现如何将数据转化为企业可以使用的东西。作为一般规则，几乎所有的数据科学职业都需要大量的团队合作和沟通。但是，您如何找到获得所需工作所需的技能的正确平衡呢？

如何找到数据科学领域的工作
由于这些职位所需的技能种类繁多，计划如何进入数据科学职业通常需要大量的准备和深思熟虑。
更重要的是，该领域的大多数高级领导职位往往是研究生学位持有者。这意味着虽然并非所有职位都需要数据科学硕士学位，但它对你的职业发展前景在统计上很重要。
您不一定需要从数据科学专业开始才能最终从事数据科学工作。事实上，您可以学习处理和分析数学、经济学、计算机科学、物理学、社会科学、统计学和其他领域的复杂数据所需的许多技能。在本科学习中攻读数据科学专业只是提供了一条更线性的教育道路。在研究生阶段，数据科学学位，如数据科学理学硕士，变得更加重要。

数据科学课程
在攻读数据科学硕士学位时，您可能会学习什么样的数据科学课程？一些基本主题可能包括：
• ANA 600 分析基础
• ANA 605 分析模型和数据系统
• ANA 615 数据挖掘技术
• ANA 625 分类数据方法
• ANA 630 高级分析应用
但国立大学的数据科学硕士课程允许学生进一步专注于数据库、商业或健康分析;每个人都有自己独特的数据科学课程系列，以更好地为毕业生各自的职业道路做好准备。这包括以下课程：
• HCA 626 医疗保健信息系统
• ANH 607 健康结果研究
• BAN 645 营销预测
• BAN 650 概率金融模型
• ANA 650 用于分析的数据库设计
• ANA 665 数据挖掘与机器学习

数据科学职位
即使查看像数据科学家这样的单一职业轨迹，您也会发现许多不同的路径。数据科学家可以专注于各个领域，如保险或营销。他们还可以在各种不同的行业和组织之间移动，使他们能够从事同样广泛的不同主题的工作。但是，数据科学职业道路还能带您获得数据科学硕士学位吗？
• 数据研究员 – 收集和分析来自各种来源的数据。根据Glassdoor的数据，数据科学家的薪水往往在83k-150k之间，平均年薪为113，309美元。
• 数据架构师 - 根据Glassdoor的说法，重点是处理数据库问题和解决方案，数据架构师的薪水往往在81k-140k之间，平均每年113，309美元。
• 数据科学工程师 – 使用前瞻性的数据实践来构建和维护围绕数据库的体系结构。根据Glassdoor的数据，数据工程师的收入在72k-158k之间，平均基本工资为102，864美元。
• 商业智能开发人员 – 开发和维护商业智能 （BI） 界面，帮助企业更轻松地从内部数据中提取价值。根据Glassdoor的数据，商业智能开发人员的收入在62k-108k之间，平均基本工资为81，514美元。
• 机器学习工程师/科学家 – 研究帮助机器使用数据进行学习的新方法。根据Glassdoor的数据，机器学习工程师/科学家的收入通常在78k-150k之间，平均基本工资为114，121美元。