学数据的留学生那么多，找工作有什么选择？
一句话来说，Data Science就是理解什么是数据科学。 今天，互联网时代我们的每一个动作都产生数据，数据被保存。 通过分析这些我们的行为，提前判断和决定商业行为。
我知道行业里有一些dirty游戏，这里当然涉及隐私问题和道德问题。 今天不在这里讨论。
数据科学有三个职业方向
1 .数据分析师( Data Analyst )工作其实是把data转化为信息。
过程是从大量的数据中找到一些insights，并对产品提出建议。
那么，我们就要用sql提取数据，用r/python进行数据分析，用tableau作图，生成各种各样的结论报告。 而且，这些报告很有道理，可以提高产品的价值。
2 .数据科学家( Data Scientist )。
该岗位以高级建模为主，结合比较深入的领域知识，针对复杂的商务问题建立深度学习模型。 例如，信用卡Fraud Detection、Uber eat派遣管理等。
3.3 .机器学习工程师( MLE ) :技术含量高。
除了data相关技能外，还需要一定的cs coding技能。
虽然基于数据科学家建立的数据模型构建了算法，但是大企业中的变量和标签大多是现成的，工作中的日常工作就是提取一些变量和标签，每天坚持跑数据，进行参数调试，通过机器学习来执行
ML模型完成后，负责模型部署，并创建模型和应用平台的bridge等。
总结：数据分析师工资要低数据科学家和机器学习工程师
什么行业招收学习数据的留学生？
IT行业：大型企业对工作划分越细致，可能有人专门从事编程，也可能有人专门从事分析，公司里的人越少，对data scientist编程技术的要求就越高。 因为要做事情。
谷歌、Meta、亚麻等公司每年都会招聘大量的数据实习和公司，但由于业务属性的不同，搜索/社交/电子商务公司需要数据岗位的侧重点当然也不同。 例如，在亚马逊强大的recommendation system中，无论看到什么产品，算法都会立即与您的客户页面相关联
银行/保险：互联网/移动互联网时代，用户金融数据行为得到更好的跟踪，越来越多的银行在利用数据和分析技术获得新的业务洞察促进创新的同时，通过数据对客户有了更深的了解。
Capital one、JP Morgan、B of A、Wells fargo和liberty mutual每年都在招募大量的数据员工。 例如，保险公司的数据实际上是Predictive Modeler。 他们的总体目标是根据数据预测向不同客户收取多少保险费才能实现利润最大化。
传统企业：传统工业企业、超市和制药公司构建或扩展了自己的分析主题，分析数据，用数据辅助决策。
这样的工作一般接近商务智能和市场营销
