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数据科学&数据分析行业全介绍(上)

日期：2026-05-11 10:20:51 来源：网络整理作者：本站编辑评论：0

数据科学&数据分析行业全介绍(上)

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前言

小编单方面宣布

这是PH有史以来

关于DSA岗位

最详尽最全面的一篇解析文章

尤其是录取了已经收获

MIT BA、Harvard DS、Stanford MS&E

Yale SDS、Upenn DS等BA/DS项目的同学

毫不夸张地说

未来职业发展的每一步都能在本文找到答案

由于干货成份实在太高

所以在此分为了上下两篇

参考目录如下

本文内容概览：

☑️能力要求

☑️业务介绍

☑️行业薪资

☑️职业晋升

☑️求职准备

☑️可以投递的公司

☑️面试流程

☑️PH留学相关项目录取案例

01

能力要求

DSA方向需要员工利用数据分析、数据可视化、统计实验等方法来为公司做出最优化的产品或商业决策。这类岗位对统计背景、数据分析能力和沟通能力都有很高的要求，同时还需要对公司的产品有深入的了解。

通常使用的工具比较基础，比如使用SQL查询获取数据，使用R/Python进行分析，使用Tableau/Excel进行数据可视化。对编程和机器学习的要求相对较低。DSA求职方向适合具有数据分析、自然语言处理、统计方法、机器学习和商业思维等专业背景的求职者，可以通过这些专业背景优化各种问题。常规DSA岗位对学生的工作经验和技能要求相对较高，特别是对于科技企业的核心岗位，对于研究生学历的求职者更有偏好。

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02

业务介绍

产品分析类的数据科学家主要负责使用各种统计方法和数据分析技巧来发现现有产品中存在的问题，并提出优化方案。这需要具备极强的SQL编程技能、一定的机器学习能力，以及出色的交流能力和产品理解能力，对算法几乎没有要求。这类岗位通常会招聘本科、硕士和博士学历的求职者。职业发展路径通常是转向管理者或产品经理，面试重点通常在SQL、AB测试和数据科学案例分析上。

关键词：data analysis, experiment (A/B testing), statistical inference, visualization, SQL, presentation, simple ML model, Product interpretation, etc.

第一年总工资：16-22万刀。

图片中薪资仅供参考

下面我们具体介绍一下不同行业中的DS岗位。

1. 科技公司

科技公司的data职位十分热门，主要是进行搜索性能分析，全方面进行customer analytics。FLAG公司均最爱招Data岗位毕业生的公司，科技公司的Data岗位薪资薪资非常高，例如Meta的Data Analyst工资就达$110,000+。

干货 | Meta数据科学岗位介绍

干货 | 亚马逊数据科学岗位介绍

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2. 咨询公司

在咨询行业现在数据科学家越来越多，主要是在参与到客户的项目中提供数据层面的解决方法。一般来说咨询行业数据科学家会参与到客户项目中，对相应数据做preprocessing、简单的analytics、简单的modeling，以及最重要的是做出一些data-driven decision，并且能用有效且简单的方式把business insight传达出来。所以在咨询行业做数据科学，技术水平需求并不是特别高，但需要有很强的解决问题能力+presentation能力。咨询公司由于工作性质，一般没有开设Data Analyst工作岗位，而只拥有名称更高端的Data Scientist工作，部分原因当然在于要给客户一个更加高大上的image。

在工作内容上约等于——咨询公司的Junior Data Scientist约等于Data Analyst，但是其薪资却十分客观，如麦肯锡的的Junior Data Scientist的工资平均可达10w左右。而同时，相应的岗位和部门也有所不同，例如BCG Gamma就是专门负责数据分析的部门，而咨询公司的Data Scientist相应的工资也会更高。

干货 | 麦肯锡数据科学岗位介绍

3. 投资银行

投行的Data岗位主要是处理交易的财务数据，总结成可视化数据报告，这样的工作类似于国内券商的研究部，是提供trader信息的重要部门。投行的Data岗位薪资也非常高，例如高盛的Data Analyst的工资就达$90,000+。

商业银行商业银行的数据分析岗位其实和投行差不多，其平均工资水平较低的原因是因为其工作岗位缺口更大，因此初级岗位更多，而且商业银行的工资水平也十分可观，例如Capital One的Data Analyst的工资就达将近$80,000+。

干货 | Capital One数据科学岗位介绍

4. 四大会计师事务所

四大的Data工作主要岗位在Advisory部门，其工作也是以客户为导向，不过四大的Data工作比较基础，例如Digital或者IT Advisory部门给客户建立数据仓库，解决方案或者一些数据的可视化处理。从工资水平来看，四大的工资水平仍然不错，例如德勤的Data Analyst的工资就达$70,000+。

5. 保险公司

保险公司的Data Analyst的工作其实就是Data Scientist的入门职位，其日常工作围绕设计保险产品展开。利用各种统计和机器学习方法建立预测模型，从工资水平上看虽然保险公司不是那么诱人，但是由于其工作内容和性质，保险公司的Data Analyst可以通过不断提升自我晋升为Data Scientist。其他其他公司例如资讯公司也开设有Data岗位，其薪资水平虽不及以上岗位，但是仍然是追求稳定的好去处。

值得一提的是，无论是哪个行业，只要你足够努力，晋升为Data Scientist，那么工资水平都会有质的飞跃。同样，如果你是研究生毕业，同时有着足够的专业知识，那么你甚至可以直接从Data Scientist工作做起。

更多其他公司岗位介绍可以查看以下链接?

PH求职公司岗位介绍

03

行业薪资

Glassdoor数据科学岗类目较活跃公司平均薪酬（不分等级）

Entry level Data Scientist Salary in the U.S

数据截至2026年5月

更多详细分析：

数据科学公司大清点，tier1/2/3分别是...

04

职业晋升

以LinkedIn为例，在职业早期，职业路径一般是按照：

Associate Data scientist → Data Scientist → Senior Data Scientist → Staff Data Scientist

到了Staff之后一般会根据自身兴趣选择继续IC（Individual Contributor）或者转为manager。如果在继续IC的话，再往上有Senior Staff Data Scientist – Chief of Staff (IC)。如果选择管理岗的话会按照manger – Senior Manager – Director – Senior Director – VP。一般来说2年以内工作经验会对应Data Scientist的级别，然后1-2年会升到Senior。Senior到staff通常2-5年，但是方差也很大，和个人能力、项目影响力以及老板的支持息息相关。