大数据工程师平均年薪11.9万美元 就业排名第1
“大数据”时代,数据成为决策最为重要的参考之一，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，他们通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
在中国，大数据的应用才刚刚萌芽，很少有全才来完成所有环节。于是每家公司根据自己已有的资源对大数据工作提出了不同的要求：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。因此这群与大数据打交道的人有了多样的头衔：数据科学家、数据工程师、大数据专家、数据研究员、统计分析师等，我们将其统称为“大数据工程师”。
美国招聘网站Glassdoor的报告称，大数据工程师平均年薪为11.9万美元(折合人民币73.7万元)，一个拥有博士学位的大数据工程师的起薪通常是六位数，工作两年后，就可以轻松赚到20万至30万美元的年薪。而程序员平均年薪为6.5万美元(折合人民币40.1万元)，差距由此可见。如果你擅长数学，会编程，而且还对某个行业了如指掌，那你就有可能当上大数据工程师。在美国职业社交网站领英网(LinkedIn)，有3.6万个数据科学家的职位虚位以待。美国US News预测2020年十大最佳职业，第一名即是与数据运算有关的数据运算人员。
大数据工程师必备：
(1)计算机科学
一般来说，大数据工程师大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。
(2)数学或统计学相关背景
对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。
(3)多行业工作经历
大数据工程师不能脱离市场，只是懂得数据，还要有商业头脑，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者成为大数据工程师有很大帮助。
想当大数据工程师，留学(课程)美国学什么专业?
1、北卡罗纳州立大学
数据分析学硕士(Master of Science in Analytics,简称MSA)
北卡州大于2007年设立MSA，成为美国正式的第一个获得数据分析硕士授予权的大学，《哈佛商业评论》认定该校的专业与斯坦福大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、哈佛大学和卡内基梅隆大学等名校的专业齐名，历届毕业生就业率都超过90%，在薪水方面，MSA毕业生平均年薪是96,600美元，其中，曾有过工作经验的毕业生的平均年薪更达到100,600美元。
2、斯坦福大学
计算机科学硕士(Master of Science In Computer Science)
专业分支：信息管理与分析(Information Management and Analytics)
斯坦福的大名就不多说了，其信息管理与分析分支涵盖了当今最前沿的数据库与信息管理系统技术，并教授最先进的海量数据挖掘方法，毕业生十分抢手，每年都有大量学生进入亚马逊(Amazon)的EC2云计算平台处理大规模运算。
3、加州大学伯克利分校
数据科学工程硕士Master of Engineering (concentration in Data Science)
信息与数据科学硕士Master of Information and Data Science
伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能，立足现有最前沿的技术，扎实务实地培养学生成为领域内的佼佼者。
4、卡耐基梅隆大学
信息技术硕士(Master of Science in Information Technology)和管理信息系统硕士(Master of Information Systems Management)专业分支：商务智能和数据分析(Business Intelligence and Data Analytics)
卡耐基梅隆大学的计算机科学专业排名在全美数一数二，与斯坦福、麻省理工起名，其数据分析与处理技术也名列前茅。
5、约翰霍普金斯大学
约翰斯?霍普金斯大学统计学系是前十名学校中唯一一个隶属于工程学院的统计学系,其全名为“应用数学与统计学系” (Department of Applied Mathematics & Statistics)。
6、哥伦比亚大学Columbia University
计算机科学硕士(Master of Science In Computer Science)
哥伦比亚大学有一个世界顶尖的大数据科学与工程研究室(Institute for Data Sciences and Engineering)，学生在此参与实验与科研项目。
7、弗吉尼亚大学
数据科学硕士Master of Science in Data Science
弗吉尼亚大学的数据科学硕士项目致力于为政府和企业培养大数据处理的人才，课程由计算机系、统计系、系统与信息工程系联合授课。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。