数据科学家
数据科学家运用统计学、编程和机器学习在数据中寻找规律，帮助机构做出决策或打造数据驱动的产品。大多数人拥有数学、统计学、计算机科学、物理学或经济学等量化专业的学位，许多雇主更青睐硕士或博士学历。他们活跃在科技、金融、医疗卫生、零售、政府和科研领域。
数据科学专业毕业能做什么？
又称: 数据科学与大数据技术 · 数据分析 · 应用数据科学 · 统计与数据科学 · 大数据
更新于 我们如何使用数据
简要回答
数据科学专业讲授如何收集、清洗、分析数据并从中获取洞见，把统计学、编程和机器学习与对现实问题的理解结合起来。毕业生可以成为数据科学家、数据分析师、统计师、人工智能工程师和商业分析师，这些技能在金融、医疗卫生、零售、科技、政府和科研领域都有应用。
数据科学专业的就业方向
几乎所有收集数据的行业都会招聘这个专业的毕业生，包括科技、金融、医疗卫生、零售、体育和政府部门。许多人从数据分析师或商业分析师做起，之后转向数据科学家、机器学习工程师或人工智能工程师岗位。统计功底扎实的人可能成为统计师，有些人还会参加职业考试成为精算师。不太常见的选择还包括体育数据分析、公共卫生研究、营销分析、反欺诈和数据新闻。雇主往往像看重学位一样看重一份扎实的项目作品集。
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数据分析师
数据分析师收集、清洗并研究数据，以回答诸如哪些产品最畅销、哪个环节服务出了问题等实际问题。他们通过报告、图表和仪表盘呈现自己的发现。许多人拥有数学、经济学、商科或计算机科学等专业的学位，但转行者也常常通过短期课程、学徒项目和在职培训进入这一领域。
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人工智能工程师
人工智能工程师，也称机器学习工程师，负责构建和运行能从数据中学习的系统，例如推荐工具、图像识别，以及基于大语言模型的应用。他们将软件工程与机器学习结合在一起。大多数人拥有计算机科学、数学或相关专业的学位，往往还有硕士学历。他们活跃在科技公司、科研机构和许多其他行业。
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统计师
统计学家收集、分析并解读数据，以解答问题、支持决策。他们设计调查和实验，构建统计模型，并解释结果的含义及其可靠程度。大多数人拥有统计学或数学学位，往往还有硕士学位，在卫生研究、制药、政府统计部门、金融、科技、市场调研或高校工作。
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精算师
精算师运用数学、统计学和金融理论来衡量和管理风险，尤其是在保险、养老金和投资领域。大多数人拥有数学、精算学或统计学等高度量化专业的学位，之后在工作期间通过一长串专业考试。他们受雇于保险公司、咨询公司、银行、政府和监管机构。
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业务分析师
业务分析师帮助组织改进工作方式。他们研究流程和问题，与相关人员沟通，明确新系统、服务或变革需要实现什么目标。许多人拥有商科、计算机或经济学学位，但也有不少人是从其他工作转行而来。他们在银行、科技公司、政府部门、咨询公司以及大多数大型组织中工作。
毕业生从事的其他岗位: 数据工程师 · 商业智能分析师 · 分析工程师 · 量化分析师 · 营销分析师 · 反欺诈分析师
学什么，能获得哪些技能
典型课程内容
- 面向数据科学的编程（通常使用Python或R）
- 概率论与统计学
- 线性代数与微积分
- 机器学习与人工智能
- 数据库与数据管理
- 数据可视化与沟通
- 大数据与云计算
- 数据伦理、隐私与法律
能获得的技能
- 编写代码来清洗、分析数据并建立模型
- 正确选择和运用统计方法
- 构建和测试机器学习模型
- 把商业或研究问题转化为数据问题
- 用图表和通俗的语言清楚地呈现结果
- 负责任、合乎伦理地处理数据
各国的学位有何不同
数据科学是一个相当新的本科专业，许多人仍然是先读数学、统计学、计算机科学、经济学或理科专业，再通过硕士学位进入这一领域。学士学位在英国和欧洲大部分地区通常读三年，在美国、加拿大和许多亚洲国家则读四年。由数学系开设的项目往往更侧重统计学，而计算机学院或商学院开设的项目应用性更强，所以请仔细比较课程模块。入学通常要求扎实的数学基础。一些学位项目获得了计算机或统计专业机构的认证。
数据科学专业毕业生发展如何？
各国收入与就业情况
经合组织按学科领域比较毕业生的情况。该专业属于“自然科学、数学与统计”领域。第一列将该领域受过高等教育的成年人收入中位数与所有受过高等教育的成年人进行比较（平均水平=100）。
| 国家 | 收入指数（全体毕业生=100） | 就业率（本领域） | 就业率（全体毕业生） |
|---|---|---|---|
| 哥斯达黎加 | 138 (2023) | 77.1% (2024) | 79.2% |
| 智利 | 125 (2023) | 84.3% (2022) | 85.7% |
| 美国 | 117 (2023) | 84.8% (2017) | 84.3% |
| 挪威 | 111 (2023) | 86.5% (2024) | 89.3% |
| 丹麦 | 111 (2023) | 82.4% (2021) | 87.8% |
| 墨西哥 | 109 (2023) | 78.3% (2024) | 81.5% |
| 斯洛文尼亚 | 108 (2020) | 93.2% (2024) | 90.8% |
| 韩国 | 106 (2023) | — | — |
| 爱沙尼亚 | 105 (2023) | 89.2% (2024) | 89.2% |
| 加拿大 | 105 (2020) | 80.1% (2021) | 80.4% |
| 瑞士 | 104 (2023) | 87.7% (2024) | 89.5% |
| 芬兰 | 103 (2022) | 88.4% (2024) | 88.8% |
| 澳大利亚 | 103 (2020) | 86.2% (2024) | 88.4% |
| 奥地利 | 102 (2023) | 82.6% (2024) | 86.4% |
| 葡萄牙 | 101 (2020) | 86.1% (2024) | 90.7% |
| 瑞典 | 100 (2023) | 85.3% (2024) | 89.6% |
| 德国 | 97 (2020) | 86.1% (2024) | 88.7% |
| 罗马尼亚 | 96 (2023) | 92.4% (2024) | 91.5% |
| 卢森堡 | 94 (2023) | 79.5% (2024) | 85.7% |
| 拉脱维亚 | 93 (2023) | 89.3% (2024) | 87.7% |
| 英国 | 92 (2020) | 83.2% (2021) | 84.6% |
| 冰岛 | — | 92.0% (2016) | 93.6% |
| 波兰 | — | 91.5% (2024) | 91.6% |
| 法国 | — | 91.1% (2024) | 87.3% |
| 立陶宛 | — | 90.6% (2024) | 90.4% |
| 捷克 | — | 90.0% (2024) | 88.4% |
| 荷兰 | — | 89.0% (2024) | 90.6% |
| 爱尔兰 | — | 87.2% (2021) | 86.9% |
| 斯洛伐克 | — | 86.7% (2024) | 90.5% |
| 克罗地亚 | — | 86.1% (2024) | 89.7% |
| 西班牙 | — | 84.5% (2024) | 83.9% |
| 比利时 | — | 83.9% (2024) | 88.5% |
| 希腊 | — | 82.9% (2024) | 82.3% |
| 意大利 | — | 82.9% (2024) | 84.7% |
| 秘鲁 | — | 80.5% (2024) | 81.7% |
| 土耳其 | — | 72.6% (2016) | 72.9% |
来源：经合组织《教育概览》。25–64岁受过高等教育的成年人；可获得的最新年份，如有公布则采用全职人员收入。数值反映的是整个学科领域，而不仅是该专业。
数据科学专业适合你吗？
以下情况可能适合你
- 你喜欢数学和统计学，想把它们用于解决实际问题。
- 你喜欢编程，喜欢从信息中发现规律。
- 你对从医疗、体育到商业的许多领域都充满好奇。
以下情况请三思
- 你不喜欢统计学，而统计学是这门学科的基础。
- 你以为这份工作主要和人工智能打交道，而实际上很大一部分时间是在清洗和准备数据。
- 你觉得长时间做细致的电脑工作很累。
继续深造
攻读数据科学、统计学、机器学习或人工智能方向的硕士学位非常普遍，有助于从事专业岗位或研究工作。在人工智能实验室和大学从事研究岗位，往往要求具有博士学位。想成为精算师的毕业生会边工作边参加职业考试。由于工具更新很快，许多数据从业者会通过在线课程以及云计算或分析工具方面的认证不断学习。
关于就读数据科学专业的常见问题
数据科学专业毕业能找什么工作？
常见的工作包括数据科学家、数据分析师、商业分析师、数据工程师、商业智能分析师和人工智能工程师。统计功底扎实的毕业生会成为统计师，有些人在通过职业考试后成为精算师。也有人在各行各业从事量化金融、营销分析、体育数据分析、公共卫生、反欺诈和研究工作。
数据科学和计算机科学有什么区别？
计算机科学范围更广，侧重软件和计算机系统如何运作，包括编程、算法、网络和安全。数据科学侧重运用统计学、编程和机器学习，借助数据回答问题。数据科学通常统计学内容更多、系统设计内容更少，两个专业都能通向数据和人工智能方面的职业。
读数据科学需要数学很好吗？
是的，你需要能自如地运用数学。统计学、概率论、线性代数和微积分是这门学科的核心，对机器学习来说尤其如此。你不必成为数学家，但大多数学位项目都希望你中学数学基础扎实，而且你每周都会用到数学。
人工智能会取代数据科学家吗？
人工智能工具已经能自动完成部分工作，例如写代码、清洗数据和构建标准模型。这改变的是工作内容，而不是让这份工作消失。能够提出正确的问题、核查结果、理解统计学并向决策者解释发现的人，很可能仍会有需求，但雇主对初级员工的要求会更高。
相关专业
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计算机科学
计算机科学专业讲授软件、数据和计算机系统的工作原理，从编程和算法到网络和人工智能。大多数毕业生成为软件开发人员、数据科学家、网络安全专家或IT顾问，这些技能在全球几乎所有行业都有用武之地。
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数学
数学专业通过代数、分析等纯数学，以及统计、建模和计算等应用领域，培养高水平的推理和解决问题的能力。这些能力在金融、科技、科学和政府部门都有广泛应用，毕业生常成为精算师、统计师、数据科学家、金融分析师、软件开发人员或教师。
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经济学
经济学专业研究个人、企业和政府如何利用有限的资源做出选择，以及市场、货币和政策如何影响就业、物价和经济增长。它会用到数学、统计和数据。毕业生可以成为经济学家、金融分析师、数据分析师、管理咨询顾问、政策专员和精算师，在银行、政府、国际组织和企业工作。
数据来源
- 经合组织——《教育概览》，劳动力市场成果 — 按学科领域划分的收入与就业情况，25–64岁成年人
- UNESCO — ISCED-F 2013 — ISCED-F 0542, 0613
如何引用本页: CourseToJob (2026). 数据科学专业毕业能做什么？就业方向与毕业生薪资. https://coursetojob.com/zh/subjects/data-science/ (访问日期：2026年9月26日)