大數據時代下學好數據科學這個專業可以為你在激烈的競爭中分得一杯羹。

根據美國最大的求職網站之一Glassdoor最新的Best Jobs in America 排名，數據科學家(Data Scientist)的工作以$108,000 的平均年薪占據第一。

數據科學專業基本上由計算機科學，數學統計和商業領域知識三個部分課程組成。這個專業應用的領域非常廣闊，科技行業，傳媒行業，以及體育行業都有很大的需求。沃耕編程訓練營數據科學培訓課程立志于培養可以獨立分析問題，獨立收集數據，處理數據，數據管理，以及數據分析，解決問題的全能型人才。

沃耕編程訓練營給你淺談數據科學的三大類職業方向：機器學習、數據分析和數據科學家。

1、 機器學習工程師 Machine Learning Engineer

代表了技術含量較高的方向，工作內容主要是開發機器學習系統和用這些系統解決實際問題，一般需要ship production code, 做出來的是數據產品。

2、數據分析員 Data Analyst

工作內容俗稱analytics(產品分析或商業分析product analytics or business analytics)，從數據中提取insight，估計投資回報比, 為產品方向提建議,所用工具一般較基礎，比如寫SQL query取數據用、用R/Python做簡單的分析、用Tableau、Excel作圖比較常見，能自己開發Dashboard, 算是analyst里面技術強的。工作需要產生各種形式的報告，在統計層次上，懂基本t-test和線性回歸即可。

3、數據科學家 Data Scientist

很多人說，我想做數據科學家，我想做機器學習，而這類職位就是大家想象的那樣，此類職位工作內容以高級建模為主，會針對復雜的問題來設計技術方案，比如Uber叫車的ETA、各種定價系統、Airbnb和金融行業的Fraud Detection、Amazon物流管理、FB/Linkedin的社交網絡或者ebay/Uber這樣供需雙方Marketplace市場規模的實驗。這些例子。聽上去不是寫SQL能解決的，也不是寫代碼能做出來的，都需要比較深的領域知識。

在參加沃耕編程訓練營之前，幾乎所有的學員都沒有數據科學的基礎。大家來自天南海北，不同職業背景，每個人都擁有獨特的專業背景和個人經歷，也正因如此，學員團隊的多樣性也很大。

沃耕編程訓練營在9周的時間里，教會零基礎學員從Python學習到機器學習和深度學習，包括從收集數據到使用個例。另外也教授學員從基本的Pandas到高級的Machine Learning models，如何在生產環境中收集、存儲、清理、開發、轉換和預測數據，如何將這一流的技能工具運用到團隊工作中，以及如何處理團隊中關于數據流動的所有邏輯步驟。未來的時間，學員可以在沃耕編程訓練營的指導下選擇自己喜歡并適合的職業方向!

越來越多的人因為沃耕編程訓練營打開科技新領域的大門，從而改變了很多人的人生軌跡。Le wagon編程訓練營不僅為我們做好職場規劃，更是為我們開啟了工作、創業、全新思維模式新篇章!