国外毕业论文|英国布鲁内尔大学毕业证分析:在美国读理工科很好找工作吗？
2015年，法哈姆参加了为期七周的洞见数据科学人才培养项目。该项目没有正式的课程。除了业内人士的一些指导课，剩下的时间都用来制作一个产品——他的产品是一个在视频中识别和跟踪人脸的软件——以及面试培训。后者涉及在白板上解决一个编程问题，并解释他的想法。“面试就像肌肉，必须反复练习，”他说。项目结束后，他得到了六个工作机会。他接受了LinkedIn的邀约（该项目不向参与者收费，招聘公司没有透露自己支付的费用）。
如今，33岁的法哈姆是一名高级数据科学家，他所在的团队利用机器学习和统计模型来侦测社交网络上的非法活动，包括虚假招聘机会、广告欺诈、垃圾邮件和机器人攻击。
他说，数据密集型侦查工作的范围“很广”，“发展速度比我之前的世界快得多”。他现在的薪水“相当不错，达到了六位数”，大约是他做博士后研究员时的五倍。
该公司表示，在参与洞见数据科学人才培养项目的人中，约有90%的人得到了做数据分析师的工作，退学率约为3%。
阿纳苏亚·达斯(Anasuya Das)也做了类似的职业转变，但并没有过多偏离自己的专业背景。项目结束后，拥有神经科学博士学位的达斯加入了纽约的纪念斯隆·凯特林癌症中心(Memorial Sloan Kettering Cancer Center)，现在她是那里的高级数据科学家。她所在的团队为该中心的医生、护士和研究人员创建软件工具。目前的一个项目是根据每位癌症患者的病史、年龄、性别和基因，推荐最可能有效的临床试验。
达斯说，数据科学与神经科学截然不同，但她使用的某些工具，比如一种被称为人工神经网络的机器学习技术，确实是受到大脑的启发。她的经历反映出一个更大的趋势：数据科学和人工智能等数字技术正越来越多地被应用于几乎所有学科。也就是说，技术和STEM的其他领域融合在了一起。
加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)正是出于这方面的考虑，创设了全新的数据科学部。它是为回应学生需求和技术进步而设立的。伯克利分校的“数据科学基础”课程在上个学年吸引了50多个专业的1200名学生。
国外毕业论文暂任数据科学部主任的戴维·考勒(David Culler)解释说，称它为“部”(division)而非“学院”是为了强调它的思维。“我们希望它是整个大学的基础性部门，与其他学科共同创新，而不是与它们区别开来，”他说，“这是整体经济动向在学术界的反映。”
