1.崗位少:只有大公司才設置相應的數(shù)據(jù)科學崗位。僅為 SDE崗的1/10-1/20:

(1)Visa Software Development Engineer vsData Scientist = 19k:1.1k

(2)第一資本(Capital One) SoftwareDevelopment Engineer vs Data Scientist =26k:3.3k

2.進大廠難:大廠的數(shù)據(jù)科學崗位99%只對擁有博士學位的人開放。

3.職業(yè)前期發(fā)展難:數(shù)據(jù)科學職業(yè)在初期發(fā)展時會面臨一些挑戰(zhàn)，但后期的發(fā)展前景較好。

4.學習難度較大

多學科知識要求：數(shù)據(jù)科學是一個交叉學科，涉及到數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機科學以及特定領(lǐng)域的專業(yè)知識等多個學科。學生需要掌握大量的理論知識和技能，如高等數(shù)學、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)等數(shù)學知識，編程技能如 Python、R 等，還需要了解機器學習、深度學習等算法原理，學習壓力較大。

技術(shù)更新快：數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的技術(shù)和工具發(fā)展迅速，新的算法、框架和模型不斷涌現(xiàn)。例如，深度學習領(lǐng)域近年來不斷有新的模型架構(gòu)提出，如 Transformer 及其一系列變體。從業(yè)者需要不斷學習和更新知識，以跟上行業(yè)的發(fā)展，這對一些人來說可能會感到吃力。

崗位少:與 AI相關(guān)的崗位相對較少，SDE軟件開發(fā)工程師(前后端開發(fā))與A1崗位的比例大約為 20:1。

競爭激烈：人工智能是熱門專業(yè)，申請人數(shù)眾多。如 2024 年加州大學伯克利分校計算、數(shù)據(jù)科學與社會學學院申請人數(shù)約 1.4 萬，相比前一年增長 48%。像卡耐基梅隆大學等頂尖院校的人工智能專業(yè)，每年只有 30-35 名學生能被錄取

進大廠難:大廠的AI崗位99%只對擁有博士學位且擁有 2+頂會的人開放。門檻較高。

好處:雖然就業(yè)難度較大，但是從薪酬方面來看，人工智能專業(yè)的薪水相對較高。不過，不建議以此為就業(yè)目標，本科或碩士階段可以學習，但需要有更明確的就業(yè)規(guī)劃

簽證政策限制：國際學生畢業(yè)后想留美工作，面臨 H1B 簽證抽簽等問題。簽證配額有限，競爭激烈，即使專業(yè)能力強，也可能因簽證問題無法留美工作。

技術(shù)迭代沖擊：人工智能技術(shù)發(fā)展快，新算法、模型和框架不斷涌現(xiàn)，畢業(yè)生需持續(xù)學習更新知識，否則易被行業(yè)淘汰。同時，AI 技術(shù)本身可能使一些初級的、重復性的 AI 工作被更先進的技術(shù)或模型替代，比如一些簡單的數(shù)據(jù)標注、基礎代碼編寫工作。

崗位少:與電子工程相關(guān)的崗位數(shù)量相對1較少。SDE軟件開發(fā)工程師(前后端開發(fā))與電子工程崗位的比例大約為 50:1。

特定領(lǐng)域就業(yè)限制：如在物理技術(shù)與科學類別下的醫(yī)學器械、能源等方向，涉及美國敏感領(lǐng)域，國際學生就業(yè)可能會受到限制，一些政府相關(guān)項目和企業(yè)可能不雇傭或限制雇傭國際學生。

競爭激烈：EE 專業(yè)在美國留學中非常熱門，申請人數(shù)眾多。像斯坦福大學、麻省理工學院等頂尖院校，錄取率極低，國際學生錄取名額有限，競爭異常激烈。

建議:本科或碩士階段可以學習電子工程，但找工認準 SDE崗。

(1)對于本科學生，建議選修計算機課程，以便更好地找到軟件開發(fā)工程師的工作機會。

(2)對于碩士學生，可以直接尋找軟件開發(fā)工程師的工作機會。