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  ，而数据专家也成为了一切职业都爱才如命的人才。进入数字年代之后，无论是建模和剖析数据集，仍是建立在很多数据剖析基础上的机器学习 (ML)，各种形式和规划的公司都在寻觅专业人士来处理事务的数据问题。依据《大数据人才指数陈述》显现，现在全球面对大数据人才荒，我国大数据人才仅有46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万多。

  数据职业是一个年青且一日千里的职业，所以企业急需前沿人才。他们期望找到把握了最新的机器学习常识和立异技术的人才，来协助他们处理他们的数据难题。许多企业选用经过与教育组织协作、训练方案和内部技术提高等方法，在人才管道中进行前期出资，期望抢先一步，在高校抢到优异人才。

  在数据职业，具有才有所长或许比成为全才更重要。更多企业在寻觅能够深入研讨数据科学，一起又能够处理真实问题的专家。因而，深度学习工程师、NLP 工程师、计算机视觉工程师、危险数据科学家、机器学习工程师、数据工程师，机器学习操作工程师等与数据工程相关的岗位是求职市场上最受喜爱的。

  进入工业4.0年代之后，许多公司都正在面对数字化转型。在这个过程中引入数字化人才，能够协助公司顺畅度过转型期，并处理数据科学团队的低效问题。大数据剖析公司 ThoughtSpot 的首席数据战略官Cindi Howson以为，剖析工程师很快就会在数据科学团队中锋芒毕露。

  综上可见，想要步入大数据范畴，除了需求具有专业的常识，还要有满足的洞察力，了解职业的最新需求。邓迪大学从2010年开端就开设了数据科学相关课程，在数据教育方面有着丰厚的经历。邓迪的数据科学与工程理学硕士课程为未来的数据人才量身定做，覆盖了数据工程和数据科学两个大热方向。

  该课程将协助学生提高数据工程和数据科学范畴所需的常识技术，一起学习存储、办理和剖析大数据，保证其具有未来从事这个充溢应战的职业所需的技术，成为优异的数据工程师。

  • 学习与云提供商（AWS、Azure GCloud 等）协作以构建强壮的数据体系

  • 学习运用SQL 和 NoSQL 数据库，以及怎么运用Spark、Flink等并行数据剖析软件，并将其结合到集成开发体系中

  • 收成包含视觉和成像研讨人员、商业智能专家以及工业和研讨数据科学家等范畴专家的辅导

  • 在专家的辅导下完结研讨项目，将所学的技术运用到零售、人工智能、医疗等项目中

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