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关于欧洲的data science学位于移民欧洲的作用

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有位劝退欧洲读DS的兄弟,他没有在他很短的回复贴子里讲清楚的理由,我来帮他补充,太长了所以单独开个帖。版里几个老ID之前就讨论过欧洲DS专业的问题,这里做个2022年的情况总结。这里讲的是地理欧洲,包括英爱。
欧洲到目前为止,DS的工作机会少,比software engineer少太多了,他的回帖劝退背后的深层原因其实就是这个,但他没说明白。其次才是他说DS毕业出来做写代码的工作,很多人做不了,为什么呢?我认为是下面这3点:
1. 现在欧洲制造DS硕士的项目太多,所有的商学院都有一个,连有些社科学院也有。这种非计算机系开的DS硕士对学士专业没有要求,人人可以去读,很多人觉得这就是转码了,好吧,写python也算写代码。这就导致DS、ML这两个专业为名字的硕士项目的瓶子里什么课程分量的酒都装。
2. 欧洲的商学院、社科学院的DS硕士学位的本质是什么?以前有个回帖说得很好,原来做eCommerce的可以分析销售数据,原来做marketing的可以分析受众反应,等等。绝大多数情况下,这些学位里一半的课程仍然是商科或者社科的课,就看是哪个系办的项目了,其实更像学python的bootcamp(大多数这种DS硕士课程设置就是有一两门python课,两三门统计,然后两三门让你用python解决问题的project课而已,其他都是商科和社科的本专业课)。这种学位在数学、统计上没有那么深入。
3. 而计算机系颁发的DS学位主要面向的是AI,属于Tesla, Uber这种公司用的方向(好吧我就是不愿意提德国那几个loser车企,实话实说他们也招挺多的,尤其是computer vision但一般需要博士)。根据不同学校的教学实力,计算机系的DS硕士项目的数学课可以很深也可以只是适中。但不管计算机系怎么教数学,至少你出来是正经会编程的。这种学位在欧洲大陆大多数也会要求学士阶段是CS或至少学士期间选修够了编程基础课学分的,不是谁都可以申;英爱的话就各种情况都有了。
上面讲完了两种不同的DS学位,再来讲工作市场。
  • 在欧洲,同一个专业毕业出来的人,本地人无论水平高低,大都会先于老外找到工作,外国学生在竞争激烈的专业是肯定劣势的。那么当毕业生的供应整体大于市场对这个专业的需求的时候,通过留学而移民欧洲的目的就有高风险了。
  • 相对于市场对码工的需求量,欧洲计算机系制造出来的CS毕业生还是太少太少了,工作市场上尤其是缺低薪码工(例如我们制造业的是真缺……来面试软件开发岗的主要是各种EE和telecom以及机械直接毕业转码的,名气差的传统行业公司开出的软件岗,有时几个月都见不到一个本国CS专业毕业的申请人!)。CS毕业生的大量就业机会就不多说了,就好像欧洲停车场里的残疾人停车位永远都空着在等那个残疾人一样,因为我们工资比美国低很多。
  • DS毕业会发现市场上有两种岗,data scientist和data analyst,但是很多data analyst岗现在也叫data scientist了。有些人认为真正的data scientist是需要CS系毕业的,而Data analyst则可以是商学院毕业的。我认为两者最明显的区别就是工资多少钱的区别,当然是要求CS系毕业的工资高,比不要求CS系毕业的工资高很多。
  • 对于商学院毕业的,四大会计事务所喜欢招DS毕业生,英爱的四大机会比欧洲大陆容易拿到(语言问题),这是无工作经验的DS毕业生最容易拿到的入门岗;然后就是传统行业做business analyst/data analyst了,很多会有语言问题;收入更高的银行业DS岗竞争当然更加激烈,而且人家想要的很可能正是CS毕业的DS。我为什么不提MBB,跟四大比,MBB一年才雇几个人?而且M已经可以排除了,欧洲M是极少极少会收老外的。
  • 商学院的DS毕业生由于语言问题或者身份被卡不好找工作,就会想着去找既不卡语言又不卡身份的software开发代码岗,侥幸进入岗位以后才发现自己水平还差一截;实际上,大多数纯在商学院修课毕业的DS硕士是过不了软件工程师岗的面试的。
  • 5年前DS硕士项目整体很少的时候,我是见过纯社科博士自己学着写代码建模然后拿项目经验成功跨界进入工业界做data scientist的,但这几年情况不一样了,DS毕业生供应量太大了。
  • 有行业经验的人,通过商学院DS回自己行业的机会大于fresh graduate无方向找。但是以移民为目的找工作不能对起薪有太高期望值,因为商学院出来能做的工作肯定还是土著更有优势得到那个岗位。
  • 通过工作几年搞定身份以后,还有另外一个问题。传统行业内部的DS岗没有明确的职业方向。对DS需求大的公司里,可能做到data manager带一个队的data scientist,但欧洲管人岗通常会优先给本地人升职。四大会计事务所目前有很多DS岗招fresh grad,只是在四大想要爬上去也会有语言要求和公司政治斗争能力。就目前来说,对DS的职场发展路线,除了语言能力足够的人,我只能留一个问号。软件工程师是不需要欧洲语言的,而且有明确的职业路线,以及更广阔的跳槽机会。

所以,如果目标是一定要通过留学移民欧洲,又因为各种原因无法去读CS系只能去非计算机系读DS,那么要尽量选择能够自由在计算机系选课的综合性大学开的DS项目;对独立商学院的DS项目、综合大学里把课程规定得很死的DS项目要非常小心谨慎,而这些都是要自己去仔细研究学校网页的课程设置、乃至联系系秘和校友询问的。例如有些独立商学院跟他们本土的四大会计事务所和其他商科招fresh grad对口的公司关系很好,土著无论什么专业毕业后找到职位极为容易,但如果你只问了土著校友对项目的找工作看法,你得到的信息很可能是无效的,例如他们的fresh grad岗有语言要求的而你只会英语;此外也有一些中国校友可能是因为本来就有配偶解决身份和介绍关系内推所以才能找到工作的,问清楚这点也很重要。不同国家卡住外国毕业生的点不同,英国的传统行业公司偏向卡身份而欧洲大陆大多数行业都偏向卡语言我们都知道,除开这两点基本的关卡,求职上DS外国毕业生被卡的点大体上跟它所在的系的传统专业被卡的点一致,算是比传统专业强了一点点吧。
我不知道今后这些年欧洲工作市场上会不会出现更多的可以给商学院、社科学院毕业的DS硕士工作的岗位,尤其是没有语言要求的岗位;但至少目前来看,想移民欧洲还是CS系毕业生更好找工作,只要你不挑剔工资和岗位,在读期间积累好项目经验,CS毕业是一定能找到工作的,找不到的都是挑剔的和没有认真努力找的(很多人非互联网大中厂不投,看不上传统行业的软件岗工资)。CS学位也能够给你更多下一步的职业选择(软件公司通常有project manager, product manager, industry expert等等非码岗,但是如果你不以码工的身份做敲门砖来进入一家软件公司,这些机会对于老外都很难得到的,毕竟还有那么多不会编程的本地人想要挤进软件公司做这些岗)。

说到这里,都是以移民欧洲为导向的分析,对于个人的能力、兴趣、财力都没有考虑。最重要的,还是先想明白自己要什么样的人生,什么是你一定要得到的,什么是你可以牺牲的,什么是你可以付出的,什么是你可以承担的,以及这些东西在你人生各个阶段的优先级和比重。

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本帖最后由 不想取名字00915 于 2022-9-29 14:55 编辑

谢谢楼主专门写了这个帖子。然而很可惜我本科是商科,想要进it行业当码农目前比较快速直白的还是硕士ds项目。。我人已经在欧盟里了,而这边确实基本没有不要求本科的cs硕士项目。。。所以很可惜楼主上次给我的建议,我虽然很感激,但是不适用。。

说一下认同的部分,也就是ds岗位肯定是少很多的;但是不认同的是就业那方面,也就是ds难找很多或者非cs留不下来。欧盟大多数地方的留学签转成工签还是很容易的,起码我这里是。。 就算商科也很多能留下找到度日的工作,不过难度和前景肯定差很多就是了

然后就业方面,我只能说起码我看上的那个学校就业率还是挺好的(基本上2个月内找到工作,就业率一年内记得有百分之95还是多少,不过男的是92,女的是100也不知道为什么),可能是因为学校课程设计的不错(专业挂在cs department下面),对商科转ds也友好。

然后工资据我所知ds/de跟传统码农是半斤八两的,但是da应该会少一点。我其实目前是有想着以后往de方面找工作或者工作后转de的,感觉更感兴趣点,不过谁知道呢。。

因此总结下:
1 楼主说的大部分我还是赞同的,cs肯定比ds好找不少,这个程度到底是多少感觉还是挺难说的
2 但是ds也还没有到“找不到工作”的地步,努力下很多基本也能找到工作。实际上哪怕文科和商科只要努力在欧陆很多地方依旧能留下
3 如果本来是cs再读一个ds有把自己路走窄的嫌疑,但是也不会窄太多,甚至如果自己感兴趣也在这方面有天赋,路会更宽
4 但是如果是商科 文科什么的,能读个ds硕士那就去尽力读,因为肯定比商科 文科硕士好找工作很多
5 然后要注意,楼主说的情况其实应该是在说以商科为主,然后随便教一点python的,名为ds,实际上是在培养da的专业。这类专业很多很多。还有一种是主要教统计的,也就是n多的数学 统计课,但是没多少cs课。这种也不少,需要避免。值得推荐的是什么呢?是cs课程为主,教你python sql,然后也教你一点商科和统计(但是为辅)的专业。如果你能再学点java或者c++或者其他东西,那么之后的工作和转其他岗位应该都会方便 容易很多

总而言之,如果到了毕业的时候,你什么python sql都不会写,那么实际上你学的是da,而不是ds;如果你学了一大堆统计知识但是没有学python sql,那么其实你学了很多企业不会要求的技能;如果你学了python sql 也会用,并且学了一些编程和data基础(data mining , data structures类似的课),那么你的处境我估摸着会好很多,因为这跟大部分初级ds岗位的要求是符合的。当然如果你能再学习点其他的会更好

补充内容 (2022-09-29 22:04 +8:00):
换句话说,很多投ds的说找不到工作,或者很卷,有一个可能是因为ds的表面门槛很低,随便学点python都能投。然而真的能够符合雇主标准的,要求的,可能是会少很多的

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本帖最后由 不想取名字00915 于 2022-9-29 15:54 编辑
点赞即可请勿加米 发表于 2022-9-29 15:33
谢谢你的经验!
等你毕业找工的时候,欢迎来用版里的留学、找工经验模板发帖!
目前DS和伪DS的项目数量 ...

不用客气楼主,是我要感激楼主和其他前辈,在版里分享了很多很多宝贵的经验和知识。另外可以贴一下我看到的一些数据,都是在我这个欧盟里面中等水平,经济一般的国家的:

普通商科毕业一年后,失业率是百分之10,也就是在全部想找工作的人里面,会有百分之10一年后没有工作。平均找到工作的时间为3个月,加上毕业和找工作时间的空段一个月,4个月后找到工作

如果选择一个经济中上的地区的普通公立,失业率为5.2,男百分之96的就业率,女百分之90的就业率(整体百分之93)

值得注意的是在第一种情况真的在工作的,一年后只有百分之80,男女都是。失业率和就业率对不上应该是因为有百分之10的人没有在找工作。

我又看了几所,大致情况差不多,在经济中上的地区的公立,哪怕是商科的失业率大概也就是10-5左右,整体就业率在80-95之间,找工作到毕业后的时间大概为3-4个月不等。

因此哪怕商科乃至文科,会语言+学校不要选的太差+朝留下的方向努力,应该找到糊口的工作也就是留下将留学签转成工签,也不会异常艰难(个人感觉)

我那个学校的ds数据,应该是因为就读的班级很小,所以直接就业率男92 vs 女100,实际上应该是只有一个男的没有一年后工作。就业率为95.5,失业率4.5。

哎,不过不可否认的是楼主你说的肯定有道理的,就业和留学意义上cs>ds,因为cs可以申请ds的岗位,只要稍加训练;但是ds毕业的想要投cs的岗位必定很难。更何况ds项目分成了商科为主的da项目,统计为主的stat/ds项目,和cs为主的ds项目。如果是前两者那么难度可想而知。。。

当然我目前也还是在纸上谈兵,数据如此,谁知道真实情况轮到我毕业的时候(这其中假设不少但是姑且忽略)会如何?

最后谢谢楼主分享好贴!

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donnice 2022-9-28 05:28:16 | 显示全部楼层
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事实上这不光是欧洲的问题,美国和中国乃至世界任何地方,DS的需求量都是远远小于CS的。只不过欧洲IT相关的就业机会相较中美本来就少,所以这个问题更突出。因为如果CS的就业机会减少了,那DS的机会一定等比例甚至指数型下降。

欧洲DS项目对我们来说,其存在意义就是给商科或者传统工科出身的学生一个转科技行业的机会。因为和DS比,这些行业的工作机会更少,工资更低!
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jedley 2022-9-27 22:54:34 来自APP | 显示全部楼层
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好贴,CS博士快毕业了最近在欧陆找DS工作根本拿不到面试,欧洲找DS真的太难了

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楼主你能不能写一个关于scm欧洲和美国的相关文章,supply chain management。地里说非码农读话,欧洲比美国更适合。是这样吗

btw,姐,有你在地里就是了不起,关注了。

成功打消我去德国读mba的想法,棒
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continuousea 2022-9-27 21:09:23 | 显示全部楼层
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啊原来你们说的是商学院的DS吗,那个也算DS吗……我本人就是本科CS硕士DS的(我们那个title还有AI, DS&AI),但我们是纯理工学校,那个项目要求和课设还挺变态的,两年的项目很多欧洲人都是读三年
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cheesechan1 2022-9-27 22:15:19 | 显示全部楼层
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本帖最后由 cheesechan1 于 2022-9-27 17:02 编辑
continuousea 发表于 2022-9-27 15:09
啊原来你们说的是商学院的DS吗,那个也算DS吗……我本人就是本科CS硕士DS的(我们那个title还有AI, DS&AI) ...


Those "data science" from non CS+math/stat department are not really DS, but
除了一小部份standalone business school外, business school / social science / humanity faculty 不會叫他們偏data的項目做DS/ML.

更常見的是甚麼:
quantitative economics / econometrics
financial engineering / fintech / quantitative finance
business analytics / management science / business informatics
computational social science
computational linguistics
digital humanity
or whatever XYZ data analytics, 而不會有任何附加的"data science"

這種版本的data是讀一點XYZ + how to use data/quant method for solving problem in XYZ + some tools for doing data / quantitative analysis.
要不要/有多少工作, 就得看XYZ的行程. 要不要/有多少工作要local language, 也得看XYZ行業的本質.

======================

真正要夠technical(和想搞深入的DS的人該去)的DS, 得CS + math/stat department搞. 前者講system, coding, 後者講methodology.

缺了math/stat會很易變了只懂調包不夠清楚和不太能解釋那堆data model是做甚麼/為甚麼要用某某方法. (或者換一個講法是更偏data engineering而不是data science)
相比之下, 兩者之中CS的比重更重要, math/stat太多CS太少的就的會有一種很懂methodology但implementation不夠的問題 (但要是想讀phd的話, 多懂背後的數學原理是一個big plus)

如果要是去搞AI的, 那個人建議直接不要讀DS master好了. 直接去讀CS department開的CS master, 或者旗下的AI+ML之類的, 會比那種CS+stat搞的叫DS的那種好. (因為這玩意往往更engineering但更少business logic, 更重prediction不用inference, and etc...)
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cheesechan1 2022-9-27 22:16:00 | 显示全部楼层
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本帖最后由 cheesechan1 于 2022-9-27 16:18 编辑

1. 不考慮個人能力的話, 那肯定是CS最缺人的, 最易找工作的. 這個大概是整個developed country共通的.

然而, 現實是不能抽離個人能力, 興趣, 財力, 只看job market做decision的.
要是每一次求問都祭出universal solution的話+勸退所以non-CS的, 那其實是一種偷懶, 不具體情況做具體分析了.
as a result, 給出的結論多時候不一定是best fit a certain individual.
(砍掉重練 vs 方向稍變, 那個差異對不同的人是可以很不一樣的)

2. 對紅字paragraph非常贊同. 個人認為把課程內容看個通透是選擇時必須的, 但估計大部份人沒有這樣做. 要問job placement當然得要看清背景, e.g. visa? language? and etc.
而多不多工作要local language這個反而是好研究到的: 找幾個job ad website看幾次就大概有感覺的了.

3. 另, 個人認為"土著"(even老外)是一個ill-defined的term. 指的是non-EU(國籍)? non-local langauge speaker(語言)? non local born(network and etc)? non-white(race)?
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continuousea 2022-9-27 22:27:54 | 显示全部楼层
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本帖最后由 continuousea 于 2022-9-27 16:29 编辑
cheesechan1 发表于 2022-9-27 16:15
除了一小部份standalone business school外, business school / social science / humanity faculty 不會 ...


我们这个是math+cs department下面的,和CSE在一个部门,有很多课也是可以重合的,个人感觉就是更加细分的一个方向。但确实有一个问题就是即使这么细分了,学得也还是比较杂,毕业难度蛮高,涵盖了统计,AI, ML/DL, Visualization, 还有大数据架构(这个是我自己最讨厌的方向)。就感觉可能是还要自己找更specific的方向自学深挖,因为program本身一个track顶多也就上一两门课,多上按时毕不了业了。还有一个问题是和求职的时候有点脱节,ML/DL也不需要硕士学历只懂些皮毛的人,感觉我个人最好的归宿是去一个大公司tech部门的traineeship。。。
我不赞同楼主的一点是全劝去SDE开发,不是每个人都喜欢干SDE的,我就是不喜欢才硕士去了这个program没有选CSE
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cheesechan1 2022-9-27 22:43:38 | 显示全部楼层
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本帖最后由 cheesechan1 于 2022-9-27 16:51 编辑
continuousea 发表于 2022-9-27 16:27
我们这个是math+cs department下面的,和CSE在一个部门,有很多课也是可以重合的,个人感觉就是更加细 ...

這個估計是DS+AI的問題, 有一點太闊. (當然, 闊is flexibility too, so it can be good.)

我會覺得最後要有一個方向, e.g. 去internet firm搞data science和去車企搞computer vision / robotics都會用很不少的machine learning, 但那個skillset細分下去還是有好些分別的.
and it is always better to have this in mind (for course, project, and thesis topic selection, also internship and etc)

P.S. 兩年讀成三年是歐陸常態. you are never alone.

补充内容 (2022-09-27 22:44 +8:00):
全轉SDE是本版的政治正確. 反對這個是會被罵中介. (但代價就是只被刪貼而不會有其他任何懲罰的).
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cheesechan1 2022-9-27 22:59:20 | 显示全部楼层
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jedley 发表于 2022-9-27 16:54
好贴,CS博士快毕业了最近在欧陆找DS工作根本拿不到面试,欧洲找DS真的太难了

Some Qs for clarification:
1. did you have your PhD in EU / Europe? (DS is not as shortage as CS, some companies maybe not considering candidates outside)
2. what is your research direction for your CS master? (only a few research direction of CS is related to data)

补充内容 (2022-09-27 23:01 +8:00):
Another possibility: Econ downturn, those only in methodology advancement and not directly connection to revenue generation / a must in operation are the first position to be frozen from hiring
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huangy17 2022-9-27 23:17:22 | 显示全部楼层
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每个人都可以为了自己的兴趣读书,只是遇到job market 不给你的兴趣买单的时候最好不要抱怨 :)
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