这个问题嘛，我邀请了我们海导团的li老师回答，li老师是斯坦福大学计算与数学工程硕士毕业，且有七年国内外的工作经验。
li老师简介中山大学数学与应用数学本科
斯坦福大学计算与数学工程硕士
在美国对冲基金工作两年，获得h1b工作签证，从事期货的高频交易工作
在国内多加期货公司、私募证券投资基金工作过
目前在某券商从事自营交易业务的金融工程部门担任副总监，从事期货量化交易累计国内外量化与高频交易从业共7年时间。
?辅导学生数十人，申请到麻省理工金融硕士、纽约大学金融数学硕士、哥伦比亚大学金融工程硕士、斯坦福大学计算与数学工程硕士、斯坦福大学统计硕士、哥伦比亚大学数据科学硕士、纽约大学数据科学硕士等；统计学和数据科学的区别统计学（statistics）是比较传统的学科，一般包括参数估计、假设检验、回归分析、生存分析、因子分析、时间序列、非参数统计等。
数据科学（data science）：数据科学其实也会大量运用统计学的模型，但它更偏向于运用现代的机器学习（machine learning）模型，比如支持向量机、决策树、深度学习等，更偏向结局大样本（如互联网、人工智能）的问题，计算量非常庞大，通常借助于gpu等手段。
美国硕士课程对比统计硕士必修课：
stats 116 概率论； stats 191 应用统计导论；stats 200 统计推断导论；stats217：随机过程导论统计学硕士选修课
stats 260abc 生物统计研讨班 stats 298 统计实践研究 stats 299 独立研究 stats 390 咨询工作室统计硕士课程数
学要求
math 104 应用矩阵论 math 113 线性代数与矩阵 math 115 实变函数 math 171 分析学基本概念统计硕士课程编程要求
106a java编程 106b c++编程 106x c++语言 107 计算机系统与结构 108 科学计算导论纽约大学数据科学硕士课程
纽约大学数据科学硕士-自然语言track
1011 自然语言处理与表示论 1012 自然语言理解与计算语义 1005 推断与表示 1008 深度学习3001 文本分析 2590 自然语言处理数据科学跟统计更为类似，就业也有相似的地方。但传统的统计系一般不会有自然语言处理、计算机视觉等人工智能的课程，如果是计算机系开的数据科学专业则会有这方面的课程，编程会看重，同时淡化数理基础。
留学专业考虑统计和数据科学专业的同学，欢迎随时点击我的头像详细咨询。需要相关学校资料的话，可以私聊我免费要相关资料哦~
就业对比大数据分析师的专业基础和能力要求
1、分析能力
88%的数据分析师有硕士学位，46%有博士学位专业方面，数学和统计占32%，计算机19%，工程16%2、编程语言
越来越多的人使用python编程，特别是人工智能相关领域；r在非人工智能领域的使用面也非常广，一般美国的统计系都是用r；药厂一般用sas，但医疗其他科研人员用r非常多；matlab使用率在下降3、计算机技能
hadoop平台：在互联网和金融公司比较多；sql数据库：传统零售、银行等用的比较多；非结构化数据：在媒体、自然语言、社交网络用的比较多；4、非技术方面
领域知识：金融、游戏、社交网络、医药等各个领域要精通一方面；沟通能力：如书面、口头表达能力，工作中慢慢培养；持续学习：各种技术模型持续发展，自己也要保持进步统计类专业的就业解析
统计最为广泛，就业一般去互联网、银行、咨询、零售等企业，比如沃尔玛会有专门的销售数据分析部门，银行信用卡也有专门的数据分析部门；网游公司也有专门的数据岗位。一般来说，对研究能力要求越高（例如博士学位），领域越热门（比如自然原因呢处理、互联网广告等，对编程能力要求越高（比如数据量越大），待遇会越高。
薪酬
比如读计算统计方面，研究自然语言学习的，毕业后无论去google/facebook/amaozn，还是去量化对冲基金，待遇都会很不错，20-30万美金，但竞争非常激烈，很多计算机博士也在研究这些；如果是其他方向的统计学博士，或者生物统计的博士，毕业去沃尔马、药厂等传统行业领域，那么毕业薪酬一般是15万-20万美金；如果是读硕士毕业，如果能进互联网公司的data scientist岗位，一般也不会比同公司同级别的开发人员差，一般10-12万美元；如果硕士毕业，进的是传统行业，或者药厂对应的程序员岗，一般8-10万美元；如果是小公司普通数据分析类岗位，一般5-7万美元，接近工作签证的最低标准。
