2016-09-01
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2016美国“大数据”留学求职攻略

封面故事2016美国“大数据”留学求职攻略今年初，我们的一则短文浅谈了为什么数据科学家（统计学家）被称为21世纪“最性感的职业”，引发了大家对于“大数据”、“大数据职业”和相关留学专业的讨论。根据麦肯锡2011年发布的一份研究报告，到2018年世界范围内将会出现高达140,000 至190,000的“大数据”岗位空缺：各行各业已经积累起来大量的数据分析需求，但市场上具备使用、分析和让数据说话能力的人才供不应求。
2015年马上就要过去了，在这一年里，“大数据”相关职业在美国就业市场的情况到底如何？有哪些趋势值得正在选专业或进行职业规划的留美学生们关注？我们通过WANTED Analytics和福布斯杂志刚刚公布的2015年数据为大家进行一些总结。
北卡州立学生在数学和统计系楼外
那些“大数据”岗位在哪里？WANTED Analytics公司专注于就业市场数据分析，其数据库包含来自150个国家的10亿个岗位信息，在这次统计过程中，其将“大数据”定义为数据分析、数据采集、数据挖掘和数据结构四类技能。在对过去12个月美国就业市场“大数据”相关岗位的分析中发现：
就岗位数量而言，需要“大数据”技能的岗位空缺呈现高速增长，如下图所示，其中“大数据”解决方案的销售人员、计算机系统分析师、管理分析师、IT项目经理、和信息安全分析师岗位的增幅都在100%以上。这一增长趋势也将延续至2016年。
Source: Wanted Analytics & Forbes.com
就行业而言，招聘最多“大数据”人才的行业为分别为专业、科学和技术服务业（30%）、信息科技即IT（19%）、制造业（18%）、金融和保险业（10%）以及零售业（8%）。
就收入而言，具备“大数据”技能的专业人士收入中位数为$124,000 。处在这一中位数级别的岗位有软件工程师、大数据平台开发工程师、信息系统开发者、平台软件工程师、数据质量总监等等。
就岗位的地理分布而言，加州的圣荷西-森尼韦尔-圣克拉拉地区、加州的三藩-奥克兰-弗里蒙特地区、和纽约-北新泽西-长岛地区是全美前三大“大数据”岗位密集地区。北卡州立大学所在的罗利-卡里地区岗位数量排名第11。
Source: Wanted Analytics & Forbes.com
就岗位竞争程度而言，每一个“大数据”相关岗位有13个求职者应聘，平均需要47天的时间结束招聘。如果把企业招聘合适人才的难度由易到难按照1至100打分，“大数据”相关岗位人才的招聘难度高达73。
就岗位要求而言，“大数据”类岗位对于某些技能的需求快速增加，其中VMWare软件使用、开源技术、数据仓库和Python编程技能的增速尤为明显。
Source: Wanted Analytics & Forbes.com
最后，就招聘企业而言，易安信、IBM、思科、甲骨文在2015年招聘的“大数据”人才最多。其他前十的企业信息如下：
Source: Wanted Analytics & Forbes.com
“大数据”岗位需要学什么专业？如何把留学专业选择与就业市场对于“大数据”人才的巨大缺口结合起来？这就需要我们首先了解美国教育界目前是如何应对这快速增长的“大数据”技能需求的。
首先，美国目前最优秀的大数据分析项目大多是一到两年的硕士项目或者职业培训项目。具有相关背景的本科毕业生或职业人士通过这些短而实用的数据分析课程，能够迅速满足相关企业的岗位空缺，因而非常抢手。提供这些硕士课程的大学中比较著名的有：斯坦福、MIT、加州伯克利、哈佛、卡内基梅隆、北卡州立大学、加州大学圣克鲁兹分校、马里兰大学、华盛顿大学和德克萨斯大学奥斯汀分校等等。北卡州立大学的Master of Science in Analytics项目是全美最早最好的大数据分析项目之一。
其次，在本科学习阶段，专门的“大数据”专业目前还非常少，一些学校正在开始尝试，例如田纳西大学、亚里桑那州立和凯斯西储大学。留学生想要在本科阶段开始为自己进入“大数据”领域打好基础的话，主要可以通过在学习三个传统学科专业（数学和统计、计算机科学、商科）的基础上选修培养相关技能的课程来满足就业市场的需求。目前大部分的“大数据”从业人员并不具备数据分析的学位，而是具备了相应的技能。

就数学和统计专业而言，目前绝大多数的数据科学家是数学和统计专业背景，所以你选择的学校可能并没有所谓“数据分析”这个专业，但是其数学和统计专业很可能有开设一系列课程帮助你培养大数据分析的能力，甚至还会建议你去选修一些外系的编程或市场营销课程来丰富你的技能组合。因此在选择学校的过程中，可以留意学校的数学系与统计系是否有进行关于大数据的研究？是否有和业界大数据企业进行科研和实习合作。例如，你可以点开院校官网的“Research”页面，看一下上面是否列有data mining, machine learnning, computing, probability等等关键词。
另一个进入大数据领域的方式是学习计算机科学专业，这一路线将会侧重于学习大数据采集和分析的技术问题。目前市面上许多的大数据技术如MapReduce, NoSQL, and Hive就是来源于软件工程师的发明创造。所以如果你对计算机科学感兴趣，又想在毕业后从事大数据相关岗位，你可以在本科阶段侧重于对人工智能、机器学习和数据理论的学习。而在选校阶段，需要留意你申请的计算机科学系是否有关于大数据技术的科研投入和成果发布。
最后一个和大数据领域密切相关的本科专业是商科下面的“管理信息系统（management information systems）”或“计算机信息系统（computer information systems）”专业。如果说计算机科学专业的学生研究的是如何让大数据技术变得更快更好，那商科学生学习的就是如何用大数据技术去为企业赢得利润，因此更关注的是如何把大数据技术与市场营销、产品定位和购买模式等等结合起来。与此同时，越来越多的商学院开始开设专攻商业数据分析的本科和研究生项目，尽管不像计算机科学专业对于理工科知识有那么高的要求，但是还会涉及一定的数据库设计、分析和编程，以及相关统计软件如Hadoop和SAS的使用，值得中国留学生密切关注。

参考资料：1. Louis Columbus. Where Big Data Jobs Will Be In 2016. http://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2015/11/16/where-big-data-jobs-will-be-in-2016/2. Jason Williamson. Undergraduate Majors That Fill Big Data Jobs.http://www.dummies.com/how-to/content/undergraduate-majors-that-fill-big-data-jobs.html3. Thomas H. Davenport and D.J. Patil. Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century.https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century/ar/14. Katherine Noyes. Educating the 'big data' generation. http://fortune.com/2014/05/27/educating-the-big-data-generation/
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