随着通信与数字技术的发展，网络化和数字化给我们带来了更多的精彩以及无限的可能。同时，也推动我们全面进入了信息与大数据时代。 对于企业而言，想要发展和生存，加速数字化转型，则是企业发展的必经之路。而其中的重中之重，则是 技术与数据转型 。
所以，对于有明确留美需求的留学生群体，大家在选择申请专业时，很多已经规划好了未来的就业方向，那就是——与 信息技术、大数据、人工智能等相关的行业或岗位 。
在 Glassdoor 发布的『50 Best Jobs in America for 202』中，这些岗位也属热门。
（图片来源Glassdoor）
所以这几年与之相关的专业，申请人数也逐年递增，如BA、DS、CS、OR、Stats等。
但是，对于已经手握这些专业Offer的同学，或是还在为申请这些专业而努力的同学，不知大家是否想过：
读完这个专业，我是否就可以顺利拿到北美大厂的Offer？
为什么有的同学毕业后拿到的薪水就比其他同学高？
我除了可以申请本专业对应的岗位外，是否还可以申请其他岗位？
如果要申请其他岗位，我还有什么劣势，是否可以提前补救？
好吧，既然这种申请/求职的趋势不可逆，那么就让我们来深入挖掘并探讨几个最具代表性、最受大家追捧，也最让大家迷惑傻傻分不清的岗位—— 数据科学（Data Science）、商业分析（Business Analytics）、机器学习（Machine Learning） 。
原图出处：
https://www.kdnuggets.com/2018/05/data-science-machine-learning-business-analytics.html
01
Business Analytics 商业分析
“商业分析”，在如今内卷的市场上突出重围， 以95%的就业率，7-10W美元的起薪 令广大学子心向往之。目前，几乎所有BA专业均是STEM专业。而且，QS、US News均为BA专业专门做了排名。
同时，世界上开设BA专业的Top名校也越来越多，基本每年都有顶级院校在新开设BA专业。
例如：在2022Fall时，UMICH、CMR就新开设了BA专业。这些情况， 足以见证用人市场是多么需要商业分析师这一岗位的人才 。
工作内容
是 商科与数据科学技术的交叉学科 。主要是把企业经营的数据和商业市场结合进行整理分析，优化运营决策。
简单来说就是看数据做决策，通过数学建模、统计分析、数据挖掘、编程和量化分析工具等进行商业预测，从而提高公司财务业绩、战略管理能力、和提高运营效率。
技能要求
主要使用Python，R与SQL，且在掌握数据分析能力之外，还需要有strong business acumen，会有很多的跨部门沟通的工作。
（图片来源于Google）
薪资水平
商业分析师（Business Analyst）级别的年薪一般在 $75K到$85K 左右。
（图片来源Glassdoor）
常见公司
简单来说，只要 对于大数据分析有需求的公司 （还得有预算）， 基本都会有BA相关的职位。
如Google，Amazon等科技类公司，还有Capital One，American Express之类的金融公司，再或者像是Geico或者USAA这类的保险类公司等等。
咨询业里提供BA服务的也不在少数，例如MBB（麦肯锡-McKinsey & Company）、贝恩（Bain & Company）、BCG（Boston Consulting Group）里都有类似的岗位，还有Oliver Wyman和 Capgemini这种第二梯队的咨询公司都会有所涉及。
02
Data Scientist 数据科学家
而另一吃香的岗位就是Data岗位，即使疫情也是大火职业！其中Data Scientist是最受追捧的岗位之一。
工作内容
是通过整理、提炼过去的数据建立一个新的预测模型，预测将来，让企业能够有进一步的行动。
技能要求
R/Python (advanced)等更高阶的语言 + Tools used by Data Analyst。
（图片来源于Google）
薪资水平
Data Scientist的薪资是相当不错，平均Base Pay超 11.9W 美元。
（图片来源Glassdoor）
常见公司
数据方向的 求职领域选择非常广 ，因为只要这家公司有数据需要处理数据，就会有相对应的岗位存在。除了你能想象到的IT之外，还有金融、咨询、零售、医疗等行业：
IT:Google/Amazon/Facebook/Microsoft/Oracle/IBM
金融:JPMorgan/Morgan Stanley
/Goldman Sachs
咨询:McKinsey/Accenture/Deloitte
快消:P&G/Unilever
零售:Walmart/Costco
03
Machine Learning 机器学习
机器学习近几年来发展得非常快，各家企业都急需补充机器学习/人工智能领域的人才 。
以亚马逊为例，其官网招募的ML岗位数超出DS近一倍！美国知名求职网站Indeed之前发布过一份“ 最佳工作清单”榜单，排在榜首的就是机器学习工程师 ，薪资平均在10-20W美元！
工作内容
研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
技能要求
□ Python/C++/R/Java
□ Probability and Statistics
□ Applied Math and Algorithms
□ Learning more about Advanced Signal Processing techniques
（图片来源Glassdoor）
薪资水平
根据美国求职网站Glassdoor的最新数据显示，MLE的平均薪资高达 13.1W刀 （包括刚毕业的New Grads）！
（图片来源Glassdoor）
常见公司
市面上绝大多数的机器学习类的岗位，其实还是Engineer岗 。
例如Google，Facebook，LinkedIn等公司，都是以MLE为主要的机器学习岗位。所以如果之后想以机器学习为职业发展方向，MLE绝对是一个机会更多的岗位。
如果本身对于做Engineer并不感兴趣，微软或者 Amazon的Applied Scientist以及很多金融企业或者传统企业，也提供了一些ML相关的工作机会。
看了这么多
可能有的同学早已晕了头
可能有的同学还想了解更多
北美求职现状
可能有的同学还想就不同岗位知识
进行更深入的学习
所以
为了帮大家实现愿望
捋清 DS/BA/ML北美求职的常见问题
及职业发展路径
点拨君特邀——
现任 湾区著名独角兽公司
DS部门高级经理&Hiring Manager
慕夏老师
讲解北美地区DS/BA/ML的求职微课
导师介绍
1
慕夏老师
导师：慕夏
DS部门高级经理&Hiring Manager
2
导师亮点
● 前Google数据科学家 ，十余年业内工作经验；
● 现任湾区著名 独角兽公司核心业务部门负责人 ，管理和招聘所在部门的核心团队
● 在BA和DS最常见的应用方向--广告方向，有着资深经验和独到见解；
● 在帮助学生顺利转型BA/DS/ML方面有着数年经验，擅长指导学生如何高效打造行业认可经历，如何准备高频面试等。曾帮助众多学生成功转型，斩获各大公司心仪offer
微课大纲
● DS市场现状、特点
● DS/BA/ML的岗位特点、三者差异
● 北美求职(工作 or 实习)时间点梳理
● 面试分为几轮？每一轮的面试官都在负责什么？谁对求职成功有话语权？
● 举例说明，DS/BA/ML大厂的面试考点，增强求职竞争力
适用人群
● DS/BA/CS/OR/Stats/Maths等专业 北美留学生
● 将要进行DS/BA/CS/OR/Stats/
Maths等专业 留学申请 的学生
● 有一定 数据分析/软件开发 基础或经验的同学
● 提升 数据相关岗位 的面试能力，期待收获高薪offer(全职/实习)的同学
● Math/Physics/Stats等 数理学科的PhD ，想转型从事DS/BA/ML领域的工作
● 转专业同学计划求职DS/BA/ML，以提高自身在数据岗求职市场的竞争力
报名参加
1
微课时间
北京时间：2022年7月31日11:00
美东时间：2022年7月30日23:00
美西时间：2022年7月30日20:00
2
微课售价
¥19.9
3
参加形式
私聊或留言给点拨君即可报名参与！
Notice！！！
本次微课开课后不能报名进入哦！
感兴趣的同学 一定提前报名 呀！