伦敦国王学院数据分析专业 就业前景好不好

　　在中国很多学院为了将自己的学校名称改为大学，付出了很多努力，学院和大学不是同一个等级。但在欧美国家不存在这个问题，麻省理工学院以及伦敦国王学院，都是实力比较强的学校。伦敦国王学院位于英国的政治中心，一直得到英国王室的资助，是一所名副其实的公立学校。现在我们已经迎来了大数据时代，在大数据时代掌握数据分析能力是非常重要的，而伦敦国王学院也专门开设了这个专业，那么伦敦国王学院数据分析专业具体有哪些课程呢?

　　伦敦国王学院数据分析专业具体课程安排如下：

　　必修课(每门15学分)：

　　Databases, Data Warehousing & Information Retrieval 数据库、数据仓储和信息检索

　　Data Mining 数据挖掘

　　以下二选一：

　　Computer Programming for Data Scientists 数据科学家的计算机程序设计

　　Big Data Technologies 大数据技术

　　以下二选一

　　Statistics for Data Analysis 数据分析统计

　　Elements of Statistical Learning 统计学习要素

　　Statistics in Finance 金融统计

　　选修课(每门15学分，选4门)：

　　Elements of Statistical Learning 统计学习要素不知

　　Statistics in Finance 金融统计

　　Agents & Multi-Agent Systems 代理和多代理系统

　　Nature-Inspired Learning Algorithms 自然启发式学习算法

　　Pattern Recognition, Neural Networks & Deep Learning 模式识别、神经网络与深度学习

　　Network Theory 网络理论

　　Big Data Technologies 大数据技术

　　Simulation & Data Visualisation 模拟和数据可视化

　　Computer Vision 计算机视觉

　　Telling Stories with Data 用数据讲故事

　　伦敦国王学院数据分析专业就业前景

　　1、数据分析师/数据科学家

　　分析师和数据科学家是相同的，他们都是要从数据当中获取价值。不过会有不同的形式，对于数据分析师来说，价值意味着洞察，而对于数据科学家来说，是在洞察之上的产品发展智能。数据分析师分析数据以获得洞察，并帮助形成业务决策。例如是什么导致网站流量增加，或者用户离开网站的主要原因是什么?而数据科学家更关心的是使用机器学习和 A / B 测试来驱动和改进产品。他们可能会对诸如“更大尺寸的按钮会增加点击率吗?”以及“哪些客户可能取消订阅?”等问题感兴趣。也就是说，数据科学家专注于前瞻，即做出预测，而数据分析师则更多地聚焦在回顾，如分析历史数据。

　　2、数据工程师

　　如果没有数据工程师的帮助，数据科学家就无法做出贡献。为什么?由于数据工程师构建了引入数据的数据管道。

　　3、ML/DL/AI研究员/科学家/工程师

　　ML (机器学习)研究员实际上与专注于 ML 的数据科学家相同。但与通常意义上处理所有数据科学问题的“全栈”数据科学家不同，ML 数据科学家将专注于 ML 建模，以及(或者)新机器学习算法的研究和开发。另一方面，ML工程师更关心机器学习模型的生产。讨论的是工程问题，而角色是工程师，否则，它是一个研究角色。

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