根据美国30 个州最新的就业数据，佛州、德州和北卡州新增就业数量最多，其余20 个州就业状况滞缓。报告称，进入2016 年以来，美国有28 个州的失业率下降，8 个州出现上升，另有14 个州没有变化。在就业增长的30 个州中，以佛州、德州和北卡州的就业增加最迅猛，分别新增就业3 万2200、3 万1400 和2 万3200 个。
在佛州，就业增长最快的部门是餐馆、酒店和游乐园。同时，美国就业下降最严重的州是宾西法尼亚州，已减少1万6100 个就业机会。
进入2 月份以来，全美新增就业开始上升，达到24 万2000个，失业率保持在4.9%的8 年最低水平。尽管如此，美国经济的总体走势保持在健康水平，消费者支出水平在1 月份达到8 年来最高。
数据科学专业涉及统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。大数据时代的到来，为各个科学领域带来了新的改革。那么去美国留学数据科学专业的就业前景如何？接下来由留学群小编为大家详细介绍。
课程设置
（以布朗大学为例）
该项目时长3学期，一般包括两个学期的课程和一个为期5-10周的顶点项目
对特定领域的数据分析：
该项目需要9个学分：每学期4个，夏季1个（顶点研讨）：
数学和统计基础3学分
数据和计算科学3学分
社会信贷的影响和机会1学分
自由选修1学分
研讨课程1学分
学期1（4学分课程）：
概率论、统计和机器学习
数据和计算科学入门
学期2（4学分课程）：
概率、统计学和机器学习（与上内容不同）
数据与计算科学（与上内容不同）
数据和社会
选修（1学分）-——自由选修，可从4个部门选
申请条件：
1、具有认可机构三年或四年制学士学位的申请人有资格申请，不限专业背景。数据科学的学生来自不同的专业背景，包括经济学、统计学、工程学、计算机科学、数学、酒店管理、历史，等等
2、先修课程要求：单变量微积分、线性代数和矩阵代数、统计学入门、编程入门
3、托福总分不低于90分，口语和写作不低于22分，阅读和听力不低于23分/雅思成绩不低于7.0
4、GRE没有最低分数要求，录取的学生通常数学部分达到80%和语文部分达到60%。
5、个人陈述应该解释数据科学硕士项目如何适合你的短期和长期的教育和职业目标。
专业背景要求
1、数学
Data Science 无法避免的就是算法，而算法的基础就是数学。
因而数学系的同学如果申请 Data Science 的话是非常有竞争力的，虽然你可能没有计算机基础，但是你的逻辑思维直接导致了你有很好的处理大数据的能力。
2、计算机相关专业
计算机在 Data Science 方向自然是最具竞争力的。但是，这个专业除了巩固自身的编程能力，更偏重了解更多的处理数据的方法。
因此，学计算机的同学们，建议在数学方向有一定的基础，不然学的时候会很费脑。
美国的数据类专业主要有数据科学、统计学和商业分析三类，三者也是当前最火爆的专业，很多同学对它们的就业情况十分关注。下面留学群小编就给大家分享一下美国大数据类专业就业方向的相关内容。
一、美国大数据类专业就业方向
统计学家的工作就是搜集数据，用统计的方法来分析数据，并且进行统计推断。
其研究重点在于根据现阶段的统计困难和需求，在理论上对于统计方法进行研究与改良，在用基础的计算机技能建立模型之后，对数据进行描述和解释，给出结论和建议，类似于某个公司的科研顾问。
数据科学家是用过科学的方法，用数据挖掘工具找寻新的数据。
数据科学家要求掌握数据库、软件开发甚至是编程的能力，对于基本的程序语言 R， Python， C/C++， SQL 和 Hadoop 都要有了解，要求的能力更为综合。
商业分析更多的是通过把多方面数据分析中的业务洞察力转换为有形资源，并将统计分析转换为数据驱动的商业只能，从而改善经营业绩。
二、行业发展机会
自从上世纪60年代的人类首台计算机发明以来，当今世界已然续写出众多的奇迹，计算机已经逐渐替代部分人脑的作用，并且有着比人脑更大的可塑造性。因此，依赖于计算机科学的未来智能领域发展机会，仍然会是未来行业的热门领域。而大数据正是与计算机休戚相关的专业。
高薪岗位
1、计算机和信息系统经理
2020 年 IT 经理的年薪中位数为 151，150 美元，预估从 2020 年到 2030 年，IT 经理的职位数量将增长 11%
2、信息安全分析师
在 2020 年，信息安全分析师的工资中位数为 103，590 美元（在U.S. News最佳工作排名中排名第一）。
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准备选择专业的同学们，你们了解数据科学与大数据技术专业吗？那么该专业的就业前景如何呢？下面是由留学群小编为大家整理的“数据科学与大数据技术的就业前景”，仅供参考，欢迎大家阅读。
目前数据科学与大数据技术专业的前景还是非常广阔的，虽然该专业的设立时间比较短，但是在第一批本科生大面积就业之后，该专业就成为了继计算机科学与技术专业、软件工程专业之后，第三个就业表现突出的计算机相关专业之一，而且从大的行业发展趋势和人才需求趋势来看，未来大数据专业的就业潜力还是非常大的。
数据科学与大数据专业是一个典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到经济学、金融学、社会学、医学、教育学等一众学科，随着大数据技术逐渐开始落地应用，未来更多的专业学科都会与大数据技术相结合，所以未来在数据科学与大数据专业就读的同学，在选择主攻方向时会有更大的选择空间。
从就业的角度来说，当前选择大数据专业可以看成是一个“进可攻退可守”的选择，“进”可以往人工智能相关方向发展，“退”可以从事传统的信息类岗位，包括开发岗、算法岗、运维岗等等，所以大数据专业的就业能力是比较强的。
从当前的就业情况来看，不论是本科生还是硕士研究生，开发岗是比较常见的选择，虽然算法岗的岗位附加值比较高，但是竞争同样也比较激烈，一方面需要有更高的学历做支撑，另一方面也面临更多专业毕业生的竞争，像计算机专业、数学专业、统计学专业、经济学专业的毕业生也都可以从事算法岗。
选择大数据专业，一定要做好学习规划，这一点还是非常重要的，否则容易导致学得杂而不精这种情况。
计算机科学与技术
本专业主要培养计算机科学与大数据技术领域的复合型高级人才，要求学生掌握计算机科学基本技术和大数据的运用，能够运用计算机进行大数据的采集、分析。
数据科学和信息技术
数据科学和信息技术专业是一个多学科深度交叉的专业，该专业要求学生具有深厚的理科基础和创新能力，能够运用信息技术，结合大数据解决各种实践问题。本专业要求学生能够在物联网、智能传感、人机交互等领域展开创新性研究。
软件工程
软件工程专业主要培养软件开发与维护的高级人才，要求学生掌握基本软件开发技能，能够运用常见计算机语言进行软件开发。
大数据科学与工程
大数据科学与工程专业是从事大数据研究与分析的专业，该专业立足于“互联网+”的时代背景，要求学生掌握数据分析与数据建模能力，能够运用信息技术分析软件对现实问题展开分析。
数据科学
数据科学的专业人才是国家急需的人才，该专业主要培养工学、理学等多学科交叉的专业人才，要求学生具有深厚的数据科学理论，了解数据科学的方法与技术，能够运用计算机软件，独立从事数据科学的研究。本专业需要学生熟练掌握外语，能够阅读国外文献，具有国际视野，着眼于国际学术前沿。
...早从15年开始，在出国留学的浪潮里，大数据相关的专业就越来越火，老牌子的CS和统计专业自是不必说，新兴的专业中最火的则是Data Science，Business Analytics 和Data/Applied Analytics。 下面由留学群小编给你们介绍具体情况！
第一类：纯数据分析类
1. 数据分析师
Data Analyst
数据分析师侧重于利用统计学、数学等知识进行数据挖掘，日常的主要工作内容为收集数据、清洗数据、然后做一些分析或可视化处理，对编程语言有一定的要求，如R，Python，Javascript，C/C++，SQL等。初级的Analyst的工作就是配合Scientist和Engineer，当业务需求使用某些方法的时候，他们就是一线操作者，当scientist要数据，他们要收集清理数据，当客户或者子公司要数据，他们也要收集清理数据。得出最终的分析报告给产品组工程组或管理层。 所以从这个角度讲，analyst只是非常纯粹的在和数据打交道罢了。
2. 数据科学家
Data Scientist
数据科学家是数据领域非常具有复合型的高级岗位，往往需要具备能够独立完成一整套数据分析过程的能力：从数据提取，整合、并进行分层，进行统计或其他复杂的分析，创造引人注目的可视化诠释和效果，开发具有更宽广应用前景的数据工具。实际工作中主要的精力大概在分布式算法的实现和优化上，特别是后者，是极具挑战性的，需要资深的数据科学家来完成，因此需要非常强大的数学、统计、计算机背景，在优化问题上很有经验。
3. 数据架构师
Data Architect
都说不想当数据架构师的程序猿不是一个好前端。因为一个优秀的数据架构师应该对所在领域的主流技术体系有一个全面清晰的认识，对某一种技术的原理、运作机理有深入的理解，是该领域的专家，同时具有将客观事物抽象出来的能力，关注当前技术前沿和热点，使用最高效的方式解决问题。他们的日常主要任务为创建数据管理系统，对数据源进行整合、集中、和维护。具体来讲，要求会SQL，XML，HIVE，PIG，SPARK等，对数据库体系结构有深入了解，擅长数据仓库解决方案等。
4. 数据工程师
Data Engineer
作为一个新兴的职业类型， 数据工程师更倾向于掌握 “战术层面” 的具体数据技能，专注于使数据可用并能够在生产环境中对数据进行处理，如具体的编程语言、操作系统与数据库等；而数据科学家更倾向于“战略层面”的数据技能，如数据分析、数据挖掘、统计分析、机器学习等。他们的日常主要工作内容是用SQL来回答分析型问题，用脚本来做数据集成，清洗ETL（提取-转换-装载）任务和使用Hadoop生态工具等，对编程语言要求较高，SQL，HIVE，PIG，R，MATLAB，SAS，SPSS，Python，Java，Ruby，C++，Perl等等都要会。
5. 数据库管理员
Database Administrator
数据库管理员和数据分析的关联不是很大，类似于一个IT职位，职责为管理数据以及支持数据管...
现在是大数据时代，很多同学想必对大数据专业感兴趣，那专业的就业前景如何呢?下面是由留学群小编为大家整理的“大数据专业就业前景如何”，仅供参考，欢迎大家阅读。
大数据专业就业前景
1. Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
3. 大数据运维&云计算方向
市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。
对应岗位：大数据运维工程师。
当下，大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。
拓展阅读：大数据是什么意思
通俗来讲，大数据就是所有数据整合在一起，并且比以往数据库都要庞大的一个数据库。
从学术上来讲，大数据就是在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，并且具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构，它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据行业可以做什么工作
大数据研发工程师
大数据研发工程师分大数据系统研发工程师和大数据应用开发工程师。大数据系统研发工程师负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
大数据开发工程师
大数据开发岗位可以简单划分为平台开发和应用开发两类，大数据平台开发对于开发人员的要求相对比较高，需要从业者具有较强的研发能力，目前不少研究生比较愿意从事大数据平台开发岗位。相对于大数据平台开发岗位来说，大数据应用开发岗位的人才需求量也是非常大的，随着大数据平台的落地应用，行业领域也会有大量的大数据应用开发需求。对于本科生来说，从事大数据应用开发是比较适合的。
...很多想要学习数据科学与大数据技术专业的同学们都想知道此专业就业方向怎么样，好不好就业。以下是由留学群编辑为大家整理的“数据科学与大数据技术专业就业方向有哪些”，仅供参考，欢迎大家阅读。
数据科学与大数据技术专业就业方向有哪些
1.大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
2.大数据系统分析师
面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
3.hadoop开发工程师。
解决大数据存储问题。
4.数据分析师
不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
拓展阅读：
大数据科学与大数据技术专业好不好
专业还是不错，但这个专业对数学与物理的功底要求不是一般的高。物理必须非常好，数学是计算，物理是思维与想象的严密。如果高中数学、物理不好，还是谨慎报考。否则进去后，听不懂，作业做不了，最后挂课很多，毕业证都没了。因此，高中数学不好，物理不好的，一定要小心报考。
数据科学与大数据技术专业就业前景分析
随着移动互联网和智能终端的普及，信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为，人类有史以来的数据总量，每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。
2011年至2014年四年间，我国大数据处于起步阶段，每年均增长在20%以上。2015年，大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%，超过160亿元。预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。
根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。
目前的当务之急是解决大数据人才瓶颈问题，相关调查显示，未来3-5年大数据人才缺口达到150万之多。，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
数据科学与大数据技术专业就业薪资在多少
在一些发达城市，比如美国，大数据分析师每年平均薪酬高达17.5万美元，而国内...
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