北美毕业季即将到来，许多毕业生已经开始投简历、找工作。
大部分的毕业生都要面临以下几个问题：
支持H1b
需求高
前景好
起薪高
积累的经验可以在中国也有一番作为
北美求职市场竞争一年比一年激烈，签证政策也越发严格。那到底什么职位才能满足毕业生的以上要求，帮助他们在北美开展一番事业呢？
答案就是
数据科学岗位（Data Science）
几年前，数据科学（Data Science）还没有一个细致的岗位分类，然而一眨眼的工夫，这个行业领域的从业者就已被誉为“今后十年IT行业最重要的人才”了。
根据美国企业点评和职位搜索社区Glassdoor的最新数据，数据相关类岗位的平均年薪高达13W美金。
麦肯锡等咨询大佬也适时地发出多份详细的数据行业研究报告，数据相关类的岗位需求仅在美国就突破了20W。
从AlphaGo到无人车, 一个个重大技术的突破体现出IT公司对机器学习领域的高度重视，对数据科学领域人才的需求也逐步扩大。
H1B优势
在各行各业的H1B审核越来越严格的情况下，Data类岗位H1B持有数呈大幅上升趋势，同时，收入也在逐年增长。
需求高
据IBM预测，未来3年，企业对Data类岗位需求量将猛增28%。到2020年，所有美国Data类岗位数量将增加36万个，总数达到270万。
IBM分析，Data Scienctist、Data Developer和Data Engineer岗位增长最快，在2020年之前，将有近70万个岗位开放。
薪资高
在薪资方面，Data岗位平均年收入超过9万美元。
数据来源：Payscale
其中，广告类Data Engineer平均年收入高达11.7万美元，机器学习类Data Scientist岗位平均年收入\$ 11.4万美元，在美国各类工作岗位收入中，名列前茅。
在Glassdoor上，Data Scientist还被誉为2018年美国最受欢迎的岗位！
前景好
最重要的是，Data类岗位就业前景广泛，覆盖IT技术，金融，保险，专业服务等多个行业：
（图为各类Data job在各行各业的需求量）
除此以外，由于Data类职位的核心是基于大家所熟知的数学与逻辑思维，这大大降低了转行的门槛，使自然科学类，经济统计类，工科以及商科的同学也能驾轻就熟。
数据科学岗位分类众多，总有一款适合你：
数据分析师 Data Analyst
数据分析师涵盖了商业分析师（Business Analyst）和市场分析师（Marketing Analyst）的职责内容。
数据分析师在工作中需要大量运用基础数理，统计知识，商业模型以及数据管理来对特定的商业问题提供以数据为导向的解决方案，相比DS和DE他们更关心的是数据的业务含义。
Skill set： Excel\\SPSS\\SAS\\R\\SQL Tableau等
适合专业： 商科\\统计\\经济
热门招聘行业：咨询\\金融\\快消\\互联网等
热门工作地点：New York City\\Washington DC\\Chicago
数据工程师 Data Engineer
通过应用层和平台之间的数据管道进行数据库或大型处理系统的开发，测试，维护和处理大规模的大量数据。
Data Engineer通常对Coding能力有一定要求，从Python到Java等各种各样的编程语言都是日常工作中频繁运用的工具。
Skill set：Java\\Scala\\C\\Spark\\Python MapReduce\\NoSQL…
相关专业：CS\\EE\\物理\\信息系统
热门招聘行业：软件\\互联网\\航空\\信息技术等
热门工作地点：San Francisco\\New York City\\Seattle
数据科学家 Data Scientist
数据科学家是这个行业中最高精尖的岗位。这个职位的工作主要是通过建立模型，做一些预测和推荐。
对于大部分公司来说，Data Scientist的工作都是与公司利益直接挂钩的，因此招人的要求非常高，几乎只有数学、统计或者机器学习背景的PhD可以上岗。
Skill set：Python\\R\\Stata\\SQL Matlab\\Tableau\\Rapidminer等
相关专业： 数学\\物理\\经济\\CS
热门招聘行业：互联网\\金融\\医药等
热门工作地点：San Francisco\\New York City\\Seattle
截图来自：Glassdoor2018数据
编译整理自：https://www.springboard.com/blog/data-science-career-paths-different-roles-industry/
数据科学岗位应该如何准备面试？
相比于当今竞争愈发激烈的软件工程师职位，数据科学职位逐渐成为了应届生、尤其是转专业同学的首选职业。
但是，在与很多同学交流的过程中，我们发现大家对数据科学职位的认识，有非常多的困惑和盲点, 总结起来两点：
盲点一
无题可刷, 不知道面试要考察什么。
不同于软件工程师岗位求职有大量的题库和面经可供参考，数据科学岗位的面试基本无题可刷，而且面试形式变化多样，很多面试者都是抱着碰运气的心态在毫无准备的情况下参加面试，浪费了很多宝贵的机会。
盲点二
公式太多, 不知从何下手
在没有理解数学模型含义的情况下一味地背公式和结论，投入了大量精力和时间却收效甚微......
难道数据科学岗位面试就真的只能拼人品了么？
当然不是！
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