一、英國數(shù)據(jù)科學碩士畢業(yè)行業(yè)去向

　　1、技術和IT行業(yè)：毫不奇怪，高科技行業(yè)的數(shù)據(jù)科學家的工資令人印象深刻。在軟件、互聯(lián)網(wǎng)和技術創(chuàng)新初創(chuàng)公司的世界里，提供這些服務的公司，在數(shù)據(jù)方面的專業(yè)知識是非常受歡迎的。

　　2、金融和銀行：數(shù)據(jù)分析對于金融和銀行部門的風險管理、欺詐檢測和消費者行為洞察過程至關重要。由于數(shù)據(jù)分析的復雜性和重要的應用，銀行的財務分析數(shù)據(jù)角色通常是高薪的。

　　3、醫(yī)療保健和制藥：通過開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動的醫(yī)療保健計劃，制藥行業(yè)和醫(yī)療保健提供商正在分配大量可用資金來招聘數(shù)據(jù)科學專業(yè)人員。

　　4、咨詢和專業(yè)服務：不同的專業(yè)服務公司，包括數(shù)據(jù)科學顧問，正在解決這個問題，為客戶提供戰(zhàn)略選擇。咨詢職位上的數(shù)據(jù)科學家使用面向分析的方法為復雜的業(yè)務問題提供有價值的解決方案，因此，用有利可圖的產(chǎn)品測試市場。

　　5、零售和電子商務：數(shù)據(jù)對零售和電子商務行業(yè)至關重要，因為它可以對客戶進行分類，為他們提供他們最喜歡的產(chǎn)品，并幫助制定供應鏈解決方案等。

　　數(shù)據(jù)科學領域的人通常處于非常有利的位置，數(shù)據(jù)分析是促進業(yè)務增長的工具，在工資方面高于平均水平。

　　二、英國數(shù)據(jù)科學碩士畢業(yè)崗位去向

　　首席數(shù)據(jù)科學家：

　　首席數(shù)據(jù)科學家需要在機器學習和統(tǒng)計分析、欺詐檢測、溝通和協(xié)作技能、使用統(tǒng)計方法進行欺詐檢測、在穩(wěn)定的生產(chǎn)環(huán)境中傳播所有產(chǎn)品(包括欺詐檢測模型)、推動創(chuàng)新、開發(fā)、在快節(jié)奏的環(huán)境中控制和生產(chǎn)模型，同時確保和量化工作計劃中所有分析查詢和建模的價值。他們將在團隊管理、戰(zhàn)略規(guī)劃、數(shù)據(jù)利用、項目路線圖和財務目標中發(fā)揮關鍵作用。成功的候選人將被期望開發(fā)、開發(fā)和實施模型開發(fā)、應用程序開發(fā)、優(yōu)化和治理的解決方案，同時與NHS和更廣泛的政府內(nèi)部的各種職能和領域?qū)＜液献鳌Ｊ紫瘮?shù)據(jù)科學家將為組織的核心帶來尖端的分析，將數(shù)據(jù)科學的努力與NHSCFA的目標相結合。首席數(shù)據(jù)科學家將負責產(chǎn)生有影響力的結果，加強該角色的問責制和以結果為導向的性質(zhì)。

　　范疇理論科學家：

　　作為范疇理論科學家，候選人將為研發(fā)項目的發(fā)展和實施做出貢獻。你將成為分類深度學習開發(fā)和模型實現(xiàn)項目團隊的一員。這是一個千載難逢的機會，可以為一個改變游戲規(guī)則的項目做出貢獻，并對應用范疇理論和人工智能產(chǎn)生持久的影響。范疇論科學家需要為范疇深度學習項目做出貢獻，并與其他團隊合作進行應用范疇論的研究。申請人必須能夠在不同的抽象層次上并行工作，包括從高級分類機制到低級體系結構。

　　機器學習科學家：

　　作為一名機器學習科學家，你將幫助企業(yè)擴展和實施我們的研發(fā)計劃。你將在一個開發(fā)分類深度學習項目的團隊中工作，并嘗試新的架構，幫助企業(yè)形成和驗證假設。這是一個難得的機會，可以從事一個創(chuàng)新和變革的項目，并為人工智能和應用范疇理論領域做出重大貢獻。

　　三、英國數(shù)據(jù)科學碩士畢業(yè)薪資影響要素

　　英國數(shù)據(jù)科學碩士畢業(yè)之后可以當數(shù)據(jù)科學家，它的薪酬水平受到地點、行業(yè)和經(jīng)驗等因素的影響。

　　地理位置：生活工資既可以由不同地區(qū)的當?shù)厝粘ｉ_支決定，也可以通過需求/供應水平?jīng)Q定。一些城市的代表，如舊金山、紐約和西雅圖，與小城市和農(nóng)村地區(qū)的人相比，他們的平均工資更高。

　　公司規(guī)模和階段：數(shù)據(jù)科學的工資可能會根據(jù)企業(yè)的規(guī)模和生命周期階段而波動。初創(chuàng)公司通常會在投資回報率中提供股權，而大型科技公司可能會提供更高的基本利率。

　　經(jīng)驗和教育：擁有高級數(shù)據(jù)科學學位(如博士學位)的高級數(shù)據(jù)科學家通常比中級專業(yè)人員或初級數(shù)據(jù)科學家賺得更多。

　　專業(yè)技能：除了基本知識之外，還需要學習特定的軟件和技術- Python, R, TensorFlow, SQL -這些會影響工資范圍，因為高度專業(yè)化的技能通常具有高于平均水平的價值。

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