数据人才缺口数百万！文科生如何利用「文科+数据」交叉项目，打破求职困境？

　　原标题：数据人才缺口数百万！文科生如何利用「文科+数据」交叉项目，打破求职困境？

　　相比于理工科，文科专业在国内外似乎都不太好就业。甚至有网友调侃道，文科专业只有三种：考公考编专业、可转码专业和可撤销专业。

　　

　　近日，上海某高校文科硕士线下招聘会上，文科岗位机会少且工资较低引发关注。 “文科生转码或成趋势”相关话题一度冲上热搜。

　　根据某招聘网站的数据来看，人文学科毕业生的就业签约率仅有 12.4%，远低于理工科等专业的就业签约率。

　　这种就业难，让许多文科生不得不另谋出路。而“转码”似乎成为了他们的一致选择。毕竟近几年大数据、人工智能、区块链等都在高速发展，职业未来充满无限可能。

　　近几年的“数据人才”供不应求

　　大数据人才的供不应求是目前行业面临的一大困境，根据 LinkedIn、赛迪智库、拉勾网等机构的统计结果，大数据时代下的数据人才总体缺口呈现加剧增长状态。

　　近三年，数据人才缺口在 以每年50万人增加，预计 2025年前大数据人才需求将保持 30%-40%的增速，需求总量在 2000万人左右。

　　

　　同时，大数据人才的薪资处于相对较高水平。薪资在 1-2万元占比为 35.64%； 2万以上占比为 29.77%。

　　很多人不知道的是，Data Science数据科学并不是理工科学生的“特权”！不仅文科生转码爆火，如今，在行业蓬勃发展的当下，还有很多和 文科+大数据交叉的新兴专业。

　　相比大跨度申请纯理工科的DS和CS专业， 人文社科+数据交叉专业，对于文科生们来说是个更适合的选择。来看看：

　　「文科+大数据」交叉项目介绍

　　通常来说，文科和数据结合的交叉项目对转专业的同学比较友好，对申请者硬核能力要求 没有纯理工科那么高，课程内容能够在结合自己熟悉的领域的基础上，学习数据应用的新知识。

　　此外，这类项目培养的是同时具备本专业视角和量化能力的复合型人才，交叉学科毕业生的求职前景往往比较理想，选择面也比较广。

　　

　　以下是「文科+大数据」的五大交叉学科：

　　1

　　公共政策+数据分析

　　通过数据分析的方法更好的制定政策、 优化政策，解决如预测资源短缺、促进公平、透明化、减少浪费和欺诈等问题。

　　2

　　数据新闻/传媒分析

　　通过学习统计，数据挖掘，分析等技术，来更好地研究 communication相关的问题，如处理社交媒体当中获得的信息等。

　　3

　　计算语言学

　　跨学科的研究领域，找出自然语言的规律，建立运算模型，最终让计算机能够像人类般分析，理解和处理自然语言。先修课需要数学统计编程+语言学。

　　4

　　社会科学+社科定量

　　强化定量研究的能力，更好地研究、探索、分析社会问题，应用领域很广。

　　5

　　教育科学/学习分析

　　通过学习统计，数据挖掘，分析等技术，配合教育学研究方法来更好地研究教育问题，促进各个年龄段的人的教育和学习。

　　开设文科和数据交叉专业的学校

　　学习这类交叉专业的文科生，有机会进入数据分析师、软件工程师，人工智能研究等大热门职业领域。那么，哪些学校开设这类项目呢？

　　01

　　公共政策+数据分析

　　芝加哥大学

　　MS in Computational Analysis and Public Policy (MSCAPP)

　　

　　芝加哥大学严谨的两年制 计算分析与公共政策理学硕士MSCAPP项目，全国首创，由芝加哥大学哈里斯公共政策学院和计算机科学系联合开设。

　　在MSCAPP，你可以锻炼自己的 专业技能和分析能力，以利用现代技术解决最重要的社会问题。其核心课程建立了计算机科学、统计学和公共政策分析方面的基础知识。

　　（MSCAPP 毕业生薪资）

　　MSCAPP的毕业生继续作为公民技术专家、数据科学家、政策研究人员取得成功，也能胜任任何介于两者之间的职位。

　　02

　　数据新闻/传媒分析

　　哥伦比亚大学

　　M.S. Data Journalism

　　

　　21世纪的新闻业涉及寻找、收集和分析用于讲故事、展示和调查性报道的数据。新闻学院为对高级技能感兴趣的学生提供 数据新闻理学硕士学位。

　　其毕业生有机会有资格获得 长期STEM签证。

　　

　　（学生毕业后去往的部分公司展示）

　　03

　　计算语言学

　　华盛顿大学

　　Master of Science in Computational Linguistics

　　

　　获得计算语言学硕士学位的人，有能力在各个领域和行业中获得高薪职位，薪酬水平因行业和特定角色而异。PayScale 表明计算语言学家的平均年薪约为 81,000 美元，最高年薪为 106,000 美元。

　　04

　　社会科学+社科定量

　　纽约大学

　　Applied Statistics for Social Science Research

　　

　　数据科学革命正在改变我们使用统计分析来解决重要社会问题的方式。在这个灵活的项目中，学生将学习先进的 定量研究技术，并将其应用于社会、行为和健康科学领域的关键政策问题，为成为应用统计学家或数据科学家或博士研究的职业做好准备。

　　05

　　教育科学/学习分析

　　斯坦福大学

　　Education Data Science (MS)

　　教育数据科学课程将计算机科学和统计学的复杂而丰富的学科与教育和社会科学理论相结合。帮助学生将数据科学技能和技术应用于教育研究和实践。

　　需要注意的是，学生需要 基本的编程技能才能进入大多数数据科学课程。因此，新手在申请前应考虑参加 EdX或Coursera课程。教育数据科学计划依赖于R和 Python编程语言。

　　如今，在这个大数据时代和就业困局下，人们往往没有看到文科生的天然优势，比如出色的沟通能力、写作能力、对人类行为的洞察力等等。

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