一、英國數據科學(xué)碩士畢業(yè)行業(yè)去向

　　1、技術(shù)和IT行業(yè)：毫不奇怪，高科技行業(yè)的數據科學(xué)家的工資令人印象深刻。在軟件、互聯(lián)網(wǎng)和技術(shù)創(chuàng )新初創(chuàng )公司的世界里，提供這些服務(wù)的公司，在數據方面的專(zhuān)業(yè)知識是非常受歡迎的。

　　2、金融和銀行：數據分析對于金融和銀行部門(mén)的風(fēng)險管理、欺詐檢測和消費者行為洞察過(guò)程至關(guān)重要。由于數據分析的復雜性和重要的應用，銀行的財務(wù)分析數據角色通常是高薪的。

　　3、醫療保健和制藥：通過(guò)開(kāi)發(fā)數據驅動(dòng)的醫療保健計劃，制藥行業(yè)和醫療保健提供商正在分配大量可用資金來(lái)招聘數據科學(xué)專(zhuān)業(yè)人員。

　　4、咨詢(xún)和專(zhuān)業(yè)服務(wù)：不同的專(zhuān)業(yè)服務(wù)公司，包括數據科學(xué)顧問(wèn)，正在解決這個(gè)問(wèn)題，為客戶(hù)提供戰略選擇。咨詢(xún)職位上的數據科學(xué)家使用面向分析的方法為復雜的業(yè)務(wù)問(wèn)題提供有價(jià)值的解決方案，因此，用有利可圖的產(chǎn)品測試市場(chǎng)。

　　5、零售和電子商務(wù)：數據對零售和電子商務(wù)行業(yè)至關(guān)重要，因為它可以對客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，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。

　　數據科學(xué)領(lǐng)域的人通常處于非常有利的位置，數據分析是促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(cháng)的工具，在工資方面高于平均水平。

　　二、英國數據科學(xué)碩士畢業(yè)崗位去向

　　首席數據科學(xué)家：

　　首席數據科學(xué)家需要在機器學(xué)習和統計分析、欺詐檢測、溝通和協(xié)作技能、使用統計方法進(jìn)行欺詐檢測、在穩定的生產(chǎn)環(huán)境中傳播所有產(chǎn)品(包括欺詐檢測模型)、推動(dòng)創(chuàng )新、開(kāi)發(fā)、在快節奏的環(huán)境中控制和生產(chǎn)模型，同時(shí)確保和量化工作計劃中所有分析查詢(xún)和建模的價(jià)值。他們將在團隊管理、戰略規劃、數據利用、項目路線(xiàn)圖和財務(wù)目標中發(fā)揮關(guān)鍵作用。成功的候選人將被期望開(kāi)發(fā)、開(kāi)發(fā)和實(shí)施模型開(kāi)發(fā)、應用程序開(kāi)發(fā)、優(yōu)化和治理的解決方案，同時(shí)與NHS和更廣泛的政府內部的各種職能和領(lǐng)域專(zhuān)家合作。首席數據科學(xué)家將為組織的核心帶來(lái)尖端的分析，將數據科學(xué)的努力與NHSCFA的目標相結合。首席數據科學(xué)家將負責產(chǎn)生有影響力的結果，加強該角色的問(wèn)責制和以結果為導向的性質(zhì)。

　　范疇理論科學(xué)家：

　　作為范疇理論科學(xué)家，候選人將為研發(fā)項目的發(fā)展和實(shí)施做出貢獻。你將成為分類(lèi)深度學(xué)習開(kāi)發(fā)和模型實(shí)現項目團隊的一員。這是一個(gè)千載難逢的機會(huì )，可以為一個(gè)改變游戲規則的項目做出貢獻，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(xué)家需要為范疇深度學(xué)習項目做出貢獻，并與其他團隊合作進(jìn)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(lèi)機制到低級體系結構。

　　機器學(xué)習科學(xué)家：

　　作為一名機器學(xué)習科學(xué)家，你將幫助企業(yè)擴展和實(shí)施我們的研發(fā)計劃。你將在一個(gè)開(kāi)發(fā)分類(lèi)深度學(xué)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(gè)難得的機會(huì )，可以從事一個(gè)創(chuàng )新和變革的項目，并為人工智能和應用范疇理論領(lǐng)域做出重大貢獻。

　　三、英國數據科學(xué)碩士畢業(yè)薪資影響要素

　　英國數據科學(xué)碩士畢業(yè)之后可以當數據科學(xué)家，它的薪酬水平受到地點(diǎn)、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的當地日常開(kāi)支決定，也可以通過(guò)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，與小城市和農村地區的人相比，他們的平均工資更高。

　　公司規模和階段：數據科學(xué)的工資可能會(huì )根據企業(yè)的規模和生命周期階段而波動(dòng)。初創(chuàng )公司通常會(huì )在投資回報率中提供股權，而大型科技公司可能會(huì )提供更高的基本利率。

　　經(jīng)驗和教育：擁有高級數據科學(xué)學(xué)位(如博士學(xué)位)的高級數據科學(xué)家通常比中級專(zhuān)業(yè)人員或初級數據科學(xué)家賺得更多。

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

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