SAS适学人群比较广泛，具有生物，医学及公共卫生专业背景的人士或是具有金融，保险，商业管理，数学，统计学学位的人士都可以加入到SAS从业的队伍中来。维多利亚学院自开设SAS课程以来，已经帮助了众多学员顺利考取SAS Base和SAS Advanced证书，更通过真实项目的训练，帮助学员完全掌握数据处理与分析方面新的SAS就业状况和技术要求；在短短的四年内已成功培养了大量华人找到SAS专业工作，其中大部分学员就职于大银行、金融机构、药厂、政府。
了解SAS就业前景，抓住高薪工作契机
北美作为全球经济中重要支柱，是诸多金融巨头，保险公司的聚集地，能够在第一时间内获得或者找到最有价值的信息和资源，对各大企业至关重要，而SAS则是目前能够实现这一目标最流行的工具，故而以惊人的速度得到快速、蓬勃的发展，并且有越来越火的趋势，毫无疑问，相对应的必然是需要大量的此方面的技术人员；另外在北美，由于社会老年化，大量的医药研究公司也一直迅猛发展，他们需要大批统计分析员，并且付给相当高的报酬及优厚福利，工作稳定舒适。由于SAS广泛应用于金融，保险，临床研究，医药开发，市场调查，政府监管和教育研究部门，所以，在北美的需求居全球之最。SAS在美国的就业前景是浅而易见的，而加拿大对SAS编程和分析人员的需求正步美国的后尘而逐步、稳定攀升。在商务“Evidence Decision
Making”和“Right Service to the Right Person at
the Right Time”等理念支配下，各大公司、政府、大学等将需要利用自己已经成熟的数据库，挖掘其用价值的信息和知识，成为正确决策的依据，特别是在经济上升期间，更显得其重要性和迫切性。
SAS为什么易学、易用，并且稳定？
SAS是为所有需要进行数据处理、分析的计算机或者非计算机工作人员提供一种易学易用、完整可靠的软件系统。其独特语言的最大特点是：简单、易学，语句的针对性强，依赖仅有的DATA STEP和PROC STEP，灵活的语句和步骤组合，即可解决从数据读取、处理、分析、表达、连接中的任何简
单或复杂的问题。而且SAS随计算机语言的改变而更新其支持语言，比如V8采用C++语言支持，V9采用JAVA支持的版本，实现数据网上连接、读取、处理、分析、表达等全过程。所以，SAS编程可以不断累积经验，不必疲于操心计算机语言的更新换代。
我适合学SAS吗？
任何背景的人都可以学习并掌握SAS，一经学会终生受用。不少人都自认为SAS需要懂得高深数学和统计学的人才能学习，其实这是一个误区。SAS自创办起，着重于80%工作量的统计分析前的数据处理，一旦数据就绪，通过相应的分析模块，几乎像傻瓜相机一样，谁都可以操作运行。已有许多学中(西)医、MBA、计算机、信息管理、经济(金融)、机械自动化，甚至英语专业的朋友成功转行SAS的例子。要有适合你的学习环境并且获得有效的指导，掌握扎实的SAS编程技术和技巧不是梦。
SAS为什么易学、易用，并且稳定？
SAS是为所有需要进行数据处理、分析的计算机或者非计算机工作人员提供一种易学易用、完整可靠的软件系统。其独特语言的最大特点是：简单、易学，语句的针对性强，依赖仅有的DATA STEP和PROC STEP，灵活的语句和步骤组合，即可解决从数据读取、处理、分析、表达、连接中的任何简
单或复杂的问题。而且SAS随计算机语言的改变而更新其支持语言，比如V8采用C++语言支持，V9采用JAVA支持的版本，实现数据网上连接、读取、处理、分析、表达等全过程。所以，SAS编程可以不断累积经验，不必疲于操心计算机语言的更新换代。
我适合学SAS吗？
任何背景的人都可以学习并掌握SAS，一经学会终生受用。不少人都自认为SAS需要懂得高深数学和统计学的人才能学习，其实这是一个误区。SAS自创办起，着重于80%工作量的统计分析前的数据处理，一旦数据就绪，通过相应的分析模块，几乎像傻瓜相机一样，谁都可以操作运行。已有许多学中(西)医、MBA、计算机、信息管理、经济(金融)、机械自动化，甚至英语专业的朋友成功转行SAS的例子。要有适合你的学习环境并且获得有效的指导，掌握扎实的SAS编程技术和技巧不是梦。
拥有SAS两大证书（Base + Advanced），SAS就业的敲门砖
名师Ms. Sun，10年北美银行SAS工作经验
完整Base/ Advanced认证培训体系，证书通过率的保证！
名师Ms. Sun，10年北美银行SAS工作经验
完整Base/ Advanced认证培训体系，证书通过率的保证！
SAS证书对于找数据分析系列工作的重要性
讲座时间：8月7日（周六）4:00pm
8月14日（周六)2:30pm
讲座时间：8月7日（周六）4:00pm
8月14日（周六)2:30pm
（座位有限，订满为止）
“名师，好专业助我们SAS就业之路畅通无阻”
成功学员: Lily
上期经由学校推荐成功获得ScotiaBank实习机会
孙老师不但具有专业的SAS知识，更主要的是她具有行业经验，特别是金融行业的经验。我要找的不是专门的SAS工作，但是SAS是我找工作的撒手锏，我的好几个Data Warehouse工作面试都与SAS有关系。我曾经在CIBC的一个职位面试前，找孙老师问SAS的面试问题，当时时间很紧，孙老师为了帮助我，熬夜整理了一些文档。结果这些文档在以后凡是遇到关于SAS的面试问题都特别管用，有的就和他们问的一模一样。这次的工作也有一部分是SAS，在这之前我经历了好几个有关SAS的Data Warehouse面试包括：CIBC、Canada Cancel care、Sun
life，虽然都失败了，那是因为其他原因。到现在，至少我遇到的面试问题，还没有超出孙老师的范围。我想假如孙老师再开一门SAS就业班课程，也许那个班的就业率会是最高的吧，因为只要拿到面试就等于拿到工作了。
成功学员：Mr. Chen。
2009年3月，我在朋友的推荐下慕名来到维多利亚学院学习。当时听了一系列公开课，最终毅然决然地选择了SAS课程。没想到这个选择给我在加拿大的生活带来了巨大的变化，三个月后，在课程还没有结束的时候，就找到了令我自己非常满意的工作，创造了一个属于我自己的奇迹。这段在维多利亚学习和找工作的经历给我留下了难忘的回忆和宝贵的财富。我愿意与朋友们分享我的感受和体会，也希望我的故事给您带来鼓励和启示。
2009年3月，我在朋友的推荐下慕名来到维多利亚学院学习。当时听了一系列公开课，最终毅然决然地选择了SAS课程。没想到这个选择给我在加拿大的生活带来了巨大的变化，三个月后，在课程还没有结束的时候，就找到了令我自己非常满意的工作，创造了一个属于我自己的奇迹。这段在维多利亚学习和找工作的经历给我留下了难忘的回忆和宝贵的财富。我愿意与朋友们分享我的感受和体会，也希望我的故事给您带来鼓励和启示。
当我们面临找工作或重新择业的时候，一定要确定适合自己的目标。这个目标一方面是工作的方向。另一方面就是时间的安排。
方向至关重要，在考虑自身专业背景的同时，同样重要的要考虑北美的职场需求和职业发展前景。目前北美经济正从产业化向信息化转型。据统计，75%以上的大型企业、大公司都在使用SAS作为BI分析的工具，为公司的发展做深入分析和预测。“多年来，SAS一直被公认为是具有行业优势的、分析标准软件的首选”。“SAS 9提供了企业BI的广度和深度，远远超出了传统查询和报表的范畴，扩展到深层次分析。SAS智能平台为企业提供满足规范标准和其它商业需求需要的决策制定的信心。” 我们可以看出和感受到SAS 为我们提供了很多的工作机会。
方向至关重要，在考虑自身专业背景的同时，同样重要的要考虑北美的职场需求和职业发展前景。目前北美经济正从产业化向信息化转型。据统计，75%以上的大型企业、大公司都在使用SAS作为BI分析的工具，为公司的发展做深入分析和预测。“多年来，SAS一直被公认为是具有行业优势的、分析标准软件的首选”。“SAS 9提供了企业BI的广度和深度，远远超出了传统查询和报表的范畴，扩展到深层次分析。SAS智能平台为企业提供满足规范标准和其它商业需求需要的决策制定的信心。” 我们可以看出和感受到SAS 为我们提供了很多的工作机会。
找工作的时间当然不会以我们的主观意志而确定。但从我们自身的态度上一定要给自己制定可行的计划。我自己的想法就是“短、平、快”。“短”就是尽可能以最快的速度学完课程，并考取SAS Base/Advance
证书。“平”就是要平稳、扎实的学好理论知识和操作技能。“快”就是以积极的态度和行动来获取职位信息并充分准备找工作的所有材料。所谓‘万事俱备，只欠东风’，当机会来临的时候，它肯定是光顾那些有准备的人们。。。。。。
总之，我们要树立起找工作的信心。其实当我们选择了维多利亚教育这个坚实有力的教育平台，再经过这些优秀老师的指导，并通过自身的最大努力，我想成功一定会属于你！
成功学员：Ms Sophia。
首先我要特别感谢维多利亚教育集团，感谢Maria校长，各位老师以及全体工作人员的热心帮助和指导！
首先我要特别感谢维多利亚教育集团，感谢Maria校长，各位老师以及全体工作人员的热心帮助和指导！
怀揣着对新生活的向往，我来到加拿大这块新的国土。现实与理想总是相距太远。我经历过许多寂寞，迷茫与挑战，有时甚至想到放弃。今年我来到维多利亚，我得到了非常大的鼓励，重新建立起乐观积极的态度，并找到了自己心目中的理想工作。
今年年初，我看到维多利亚以及SAS课程的介绍，觉得完全耳目一新。我本人是工科背景，对数学统计，数据处理行业非常感兴趣，所以一直想在这一行业寻找一个转型的机会。我当时仔细研究对比过不同的学校，最终选择维多利亚。不仅因为她能提供非常好的SAS课程，更因为她有着非常鼓舞人心的学习氛围，以及各种与工作相关的培训辅导活动。所以我当时报名时就一口气报了SAS系列课程。在学习过程中，Ms Sun与Mr. Chen渊博的知识，耐心的指导，以及孜孜不倦的敬业精神给我留下了非常难忘的印象。课程结束不久，我就找到了心仪的金融领域做SAS的工作。
今年年初，我看到维多利亚以及SAS课程的介绍，觉得完全耳目一新。我本人是工科背景，对数学统计，数据处理行业非常感兴趣，所以一直想在这一行业寻找一个转型的机会。我当时仔细研究对比过不同的学校，最终选择维多利亚。不仅因为她能提供非常好的SAS课程，更因为她有着非常鼓舞人心的学习氛围，以及各种与工作相关的培训辅导活动。所以我当时报名时就一口气报了SAS系列课程。在学习过程中，Ms Sun与Mr. Chen渊博的知识，耐心的指导，以及孜孜不倦的敬业精神给我留下了非常难忘的印象。课程结束不久，我就找到了心仪的金融领域做SAS的工作。
在我找工作的过程中，我的确感到证书和项目都非常重要，证书既是敲门砖，又是衡量你能力的重要标准之一；同时实实在在的项目演练，是全面提高自己水平非常有效的途径。另外，永远坚持信念，拥有乐观积极的态度，是做好任何事情，实现目标的坚实基础。
再此感谢维多利亚教育集团，衷心祝愿她越办越好，更上一层楼！也祝愿各位朋友们坚持不懈，心想事成！
（座位有限，订满为止）
【维多利亚SAS/数据分析其他好课推荐】
SAS (Base+Adv)
证书班
公开课：8月7日（周六）4:00pm；8月14日（周六）2:30pm；9月11日（周六）2:30pm
SAS Base证书班第一次课:9月18日(周六)9:30am,以后固定在每周六9:30am-1:30pm
公开课：8月7日（周六）4:00pm；8月14日（周六）2:30pm；9月11日（周六）2:30pm
SAS Base证书班第一次课:9月18日(周六)9:30am,以后固定在每周六9:30am-1:30pm
【授课老师】Ms. Sun；Waterloo大学硕士学位，长达10年北美银行、保险SAS工作实际经验。讲课经验丰富，“SAS BASE证书”，“SAS
Adv 证书”权威老师，课程含金量高。曾帮助学生连续两次拿下Base SAS证书和Adv. SAS证书满分。
【课程特点】如果您在国内已有SAS相关工作经验，那这门课将是您快速与北美接轨的不二选择；如果您已拥有SAS证书或者SAS基本理论，这门课将是您获得北美经验的最佳选择；“SAS就业班”课程为广大华人移民定身制作，不仅帮助学员顺利考取SAS Base证书，更通过真实项目的训练，帮助学员完全掌握数据处理与分析方面新的SAS就业状况和技术要求；同时，提供SAS面试常见问题及求职网站大全，加上认真、负责，具有实战经验的授课老师的细心讲解和赞不绝口的授课风格，完善的硬件设施，更能够以内至外全盘掌握SAS技能，成功扫清SAS求职路上的任何障碍，走向成功的殿堂，为寻求SAS职位的有志之士提供了就业保证.
（座位有限，订满为止）
数据分析（SAS）实战班（Data Analysis, Adv Data Analysis，SAS COOP, Data mining in
Marketing）
正式课: 以后固定在每周六6pm-10pm
正式课: 以后固定在每周六6pm-10pm
【授课名师】Mr. Chen--国内大学信号处理博士，曾是国内著名大学教授。
--自来北美后，一直从事Database Marketing工作，涉及到物流，IT，超市零售及电讯等不同领域。
--其间经历了不同Level的工作岗位，从Data Analyst到Statistician，再到Manager，使其在Database Marketing方面有着丰富的知识与北美工作经验。
--自来北美后，一直从事Database Marketing工作，涉及到物流，IT，超市零售及电讯等不同领域。
--其间经历了不同Level的工作岗位，从Data Analyst到Statistician，再到Manager，使其在Database Marketing方面有着丰富的知识与北美工作经验。
【课程目标】本课程以SAS 编程， SAS GUI应用程序的使用为主线，深入学习贯穿主要行业领域（如银行、医疗、保险、电讯、零售等）进行数据处理和数据分析的常用统计理论和具体方法。不仅使您深刻理解数据分析方法中所使用的统计技术，而且会帮助您获得宝贵的实践经验与操作技巧，并熟悉真实工作环境中的作业流程、数据流程和文件系统。
本课程专为有志于成为数据分析领域的人士而精心设计，无论您是初学者还是有经验的专业人士，您都会在这门课程当中获得前所未有的成功与喜悦----因为您会学到超越以往传统SAS课程中的知识与技能，为您铺就成功之路。
【课程特色】
1、针对性：针对正在寻找工作以及有相关工作经验的专业人士开设四个不同级别的学习模块，以满足当前就业市场对数据分析人员的众多不同需求。
2、实效性：课程不仅讲述在数据分析领域中，从初级到高级从业人员要经常使用的大量统计分析技术，而且要掌握必要的统计理论来指导您选择恰当的统计分析方法，并对分析结果作合理、充分的解释。
3、独创性：采用‘示例驱动’教学模式，营造真实的工作情境，以SAS编程及SAS GUI应用程序同步实践数据处理与统计分析，深刻理解数据分析行业的复杂工作程序。
2、实效性：课程不仅讲述在数据分析领域中，从初级到高级从业人员要经常使用的大量统计分析技术，而且要掌握必要的统计理论来指导您选择恰当的统计分析方法，并对分析结果作合理、充分的解释。
3、独创性：采用‘示例驱动’教学模式，营造真实的工作情境，以SAS编程及SAS GUI应用程序同步实践数据处理与统计分析，深刻理解数据分析行业的复杂工作程序。
4、灵活性：无论您是否有SAS 编程经验或统计知识背景，您都可以根据不同需求任意组合四个既关联又相对独立的学习模块，节省您宝贵的时间，获得最大收益。
（座位有限，订满为止）
Data Mining &
Marketing 第一次课: 以后固定在每周六10am-2pm
【授课名师】Mr. Chen
【课程介绍】
“数据挖掘”(Data Mining) 是一种系统的方法，它被用于对存储在公司数据库内的营销及客户信息进行集合汇总，加工处理，归纳分析，并提供对加强和改进市场营销在战略及战术水平上的决策支持。它是科学与艺术的结合在市场营销中的应用，也是智能商业中最美丽的一簇花。
由于现阶段Marketing行为越来越多地基于Database，所以Data Mining已经成为了一个朝阳行业！华人本身就适合做数据分析方面的工作，而且相对其它IT行业技术，数据挖掘方面的技术更新没有那么频繁；更重要的是，数据挖掘让你在每天的工作中，不断接触新客户和新事务，不会有枯燥感和重复感，让你更好地了解各行各业的Business sense，而这些会成为你未来提升和找其它工作面试时最宝贵的资本和经验！
“数据挖掘”现已成为企业保持竟争力的必要方法。它已广泛地应用在银行，保险，电讯，商品零售等行业的客户关系管理 (CRM)，促销活动设计，信用风险预报等诸多方面并扮演着重要的角色。
【适合对象】
1. 对于正在寻找SAS Programmer, Marketing Analyst, Business Analyst和Data analyst工作之人士；
2. 对于具有SAS证书或已经受过SAS培训的人士；
3. 对于会使用SAS技术，而无北美经验的新移民；
4. 对于具有生物，医学及公共卫生专业背景的人士；
5. 对于具有金融，保险，商业管理，数学，统计学学位的新移民。
1. 对于正在寻找SAS Programmer, Marketing Analyst, Business Analyst和Data analyst工作之人士；
2. 对于具有SAS证书或已经受过SAS培训的人士；
3. 对于会使用SAS技术，而无北美经验的新移民；
4. 对于具有生物，医学及公共卫生专业背景的人士；
5. 对于具有金融，保险，商业管理，数学，统计学学位的新移民。
（座位有限，订满为止）
【维多利亚好课推荐】
一对一模拟面试及简历修改班
第一次课: 8月8日（周日）2pm-5pm
一对一模拟面试及简历修改班
第一次课: 8月8日（周日）2pm-5pm
【主讲人】Mr. Peng PhD,加拿大和美国有21年工作经验，服务于IBM, Best Buy, The Ministry of Health, American Express
等大型企业和政府部门，同时具有找工和招工的丰富经验。
【课程简介】
这是免费简历面试班之后的实践和简历修改课程，包括：
这是免费简历面试班之后的实践和简历修改课程，包括：
1.面试实践：
-面试技巧：比如如何充分利用You和I的力量
-专题实践：比如 “How did you deal with conflicts?”
-特殊技能运用：比如巧用回答问题三段式和Onion Peeling
-Corporate English/Culture 的运用：比如以攻为守的策略、Big Words的含义和运用。
-面试技巧：比如如何充分利用You和I的力量
-专题实践：比如 “How did you deal with conflicts?”
-特殊技能运用：比如巧用回答问题三段式和Onion Peeling
-Corporate English/Culture 的运用：比如以攻为守的策略、Big Words的含义和运用。
2. 个人简历修改：
-根据您的个人经历打造职场定位
-个人简历量身修改
-根据您的个人经历打造职场定位
-个人简历量身修改
一对一模拟面试及简历修改班帮助您把在简历面试班学到的技能全面深入地运用，从而大大地提高您的竞争力，轻松快速地拿到一份理想工作。
（座位有限，订满为止）
维多利亚教育集团(Victoria International College)
电话：416-665-1888，
416-665-3478，416-665-6668；Email: info@viccollege.com；Website: www.viccollege.ca地址：200 Consumers Road，Suite 118，M2J 4R4 (位于Consumers夹Sheppard东南角第三座楼，近地铁站，免费停车)
All courses below do not require
approval under the Private Career Colleges Act, 2005
维多利亚加中教育集团 - 热线电话：416-665-1888
Suite 118 - 200 Consumers Road, Toronto, Ontario, Canada M2J 4R4
Copyright © 2009-2010 Victoria Education Group. All rights reserved. Powered by WECAN.ca CMS
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本页最后更新: 08/18/2010 11:47:15 |
统计学专业热度稳定飙升 就业前景一片光明
http://www.ciein.com2010-03-17 09:25:24 来源：互联网
新闻要点：留学美国， 统计学
新闻导读：统计是近些年非常热门的申请专业之一，导致申请的热门的最主要的原因就是申请者正是听说统计专业在美国的就业前景非常好，导致无论是统计本专业的申请者还是转专业的申请者者将精力放在这个专业的申请上面。这样，更加剧了统计的申请竞争。
新闻导读：统计是近些年非常热门的申请专业之一，导致申请的热门的最主要的原因就是申请者正是听说统计专业在美国的就业前景非常好，导致无论是统计本专业的申请者还是转专业的申请者者将精力放在这个专业的申请上面。这样，更加剧了统计的申请竞争。
统计是近些年非常热门的申请专业之一，导致申请的热门的最主要的原因就是申请者正是听说统计专业在美国的就业前景非常好，导致无论是统计本专业的申请者还是转专业的申请者者将精力放在这个专业的申请上面。这样，更加剧了统计的申请竞争。
其实，所申请的专业以及未来的就业形式永远是众多申请者和家长最关心的问题，所以造成热门专业申请扎堆的现象就不足为奇。在我接触到的申请者中，本专业统计和数学的申请者占了大多数，另外还有一部分转专业申请的申请者。经过了解在这部分的人当中，明确说明自己想进行统计专业的某个小方向学习的占了很小的一部分比例。我个人认为，在申请之前，一定要想好自己的兴趣在哪里，喜好是什么，未来想从事什么样的职业，这才是申请中首要考虑的问题，有了专业方向之后其次才是成绩等方面。
从美国的开设统计学专业的学校来看，统计学大致可以分为两类，一类是偏向于理论研究的，另一类是偏向于实际应用的。前者主要包括统计系或者数学系下统计学，后者包含的方面就非常的广泛了，包括目前非常热门的生物统计，还有经济统计、以及社会统计学等。每个方向未来的发展也是不同的。
如数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断。其在应用方面，例如可以通过统计方法进行气象、水文以及地震预报的研究;在研制新产品时，利用统计学的知识进行试验设计和数据处理，以寻求最佳的生产方案等。
生物统计则是运用数理统计的原理和方法，分析和解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律性。其最常见的最常见的是应用于医学在生物学、医学、农学等的研究中，合理地进行调查或实验设计，科学地整理、分析收集得来的资料。在美国，生物统计有很大一部分设置在公共健康学院(School
of Public Health ) 里面，毕业后可以在医院或者科研机构进行研究工作。
另外，经济统计学也是比较热门的专业之一，他主要是对于经济金融活动进行数量方面的调查﹑整理﹑分析的，目的是认识经济活动客观规律，对经济活动实行科学建议、管理与监督。
除了以上比较热门的分支之外，还有社会统计等一下分支。但是随着学科的发展健全，目前的美国统计专业的分支除了生物统计之外划分的也没有那么明显，反而是学科间的融合越来越明显，统计与学校其他各个系之间合作的越来越多、越来越深入。
说完了统计学的分支，在说一下统计的录取情况。总的来说，统计学专业的录取还是不错的。美国大学的录取委员会在招人的时候，还是比较倾向于理工科背景的学生的。因为尤其是本本科期间统计学或者数学系的学生，由于其在大一大二的基础课程大部分都是相同，只是在大三大四的时候有所不同，但还是有很大一部分交叉的科目，所以二者在申请的过程中差别不大。还有部分是转专业的申请者，录取委员会的教授们会比较注意这部分人的部分数学背景，比如一些数学类的基础课程，如数学分析，高等代数(或者是高等数学)，统计的基础课程、实分析等课程，或者是做过相关的实习，有没有和申请学校的教授所作的非常匹配的项目等。除此之外，一些计算软件，如R、SPSS、Eviews、MATLAB、SAS等的熟练操作和使用也是录取委员比较看重的方面。
从每年的申请结果来看，之前有人GRE：1100+，IBT：95+，GPA:3.0的人拿到过全奖的例子。但是别忘记，硬件不是能否被录取的全部，软件背景的突出也要在申请的时候重视起来。这样才能让让自己的申请材料更加的丰满。另外，有个别的学校还要求申请者提供数学GRE
SUB的成绩，所以要根据自己的实际情况进行准备一年一次的SUB考试，毕竟一个高分的SUB成绩以是能增大录取以及拿奖的机会的。
根据目前的情况分析，统计以及其相关的专业也仍然是未来一段时间申请比较热门的专业。所以，如果想要申请的话，那么要提前进行准备，让自己的优势充分的表现出来，拿到梦想中的录取，实现真正的飞跃。
留美绝对热门专业——统计学
http://www.ciein.com2009-08-31 10:02:06 来源：中国国际教育信息网 作者：李春兰
互联网时代的统计师颠覆了其原本死板单一的形象，新时代统计学人才正逐渐成为抢手货——甚至是稀缺人才。“我敢说在未来10年里，统计师会是最具吸引力的工作，这可不是玩笑”，谷歌公司首席经济师 Hal
Varian表示。
由于近年来电子数据量的飙升引发的对数据分析师需求的剧增，
如果一位统计师获得博士学位后进入顶尖的公司工作，那他第一年就能挣到12.5万美元。计算机和网络为各个行业的数据探索打开了新的篇章——传感信号、监控录像、社交网络交谈、公共活动记录等。
根据调查公司
IDC的调查显示，今后电子数据量的增长势必会加快，到2012年将达到现在的5倍之多。然而数据本身只是信息的原材料。“我们正飞速迈入一切都将被监控和测算的时代”，麻省理工学院电子商务中心的经济师兼主任
Erik Brynjolfsson表示，“最大的问题在于人们是否有能力利用、分析数据，并让数据有实际意义。”
新一代的统计学家让这一问题迎刃而解。他们利用强大的计算机和复杂的数学模型在数据海洋中探寻有意义的模式和内容。
近期落下帷幕的
Netflix竞赛——任何能让公司电影推荐系统得到显著改善的人都将获得10亿美元——便是一场武装了现代数据的战斗。
尽管统计师身处战场的前沿，但在拥有大批现代数据技术专家的军队中，他们只是小角色。专家表示，计算机和数学技能远比学位管用。新一代数据领域的福尔摩斯需要有经济、计算机科学和数学等多重背景。
近年来，这些人才理所当然深受白宫的青睐。白宫管理及预算办公室主任彼得·奥斯泽格在五月的一次发言中表示：“客观、有力的数据是制定长期经济需求及关键政策的首要步骤。”他在博客中也承认关于数据重要性的言论是“发自内心的”。
IBM公司发现在数据搜寻服务中暗藏机遇，四月他们创建了商业分析和优化服务小组。该小组将在他们的调查实验室中觅入超过200名数学家、统计学家和其他数据分析师—相对于IBM计划在整个公司中留用或新招超过4000分析师来说，200名这个数字远远不够。
从其他方面也能看出人们对该领域的兴趣正日益渐浓。据美国数据协会表示，2009年8月在华盛顿举行的数据专家年度大会上出席人数达6,400人，超过了往年的5,400
留美绝对热门专业——统计学
http://www.ciein.com2009-08-31
10:02:06 来源：中国国际教育信息网 作者：李春兰
For Today’s Graduate, Just One Word:
Statistics
Ms. Grimes is an Internet-age statistician, one of many
who are changing the image of the profession as a place for dronish number
nerds. They are finding themselves increasingly in demand — and even cool.
“I keep saying that the sexy job in the next 10 years
will be statisticians,” said Hal Varian, chief economist at Google. “And I’m not
kidding.”
The rising stature of statisticians, who can earn
$125,000 at top companies in their first year after getting a doctorate, is a
byproduct of the recent explosion of digital data. In field after field,
computing and the Web are creating new realms of data to explore — sensor
signals, surveillance tapes, social network chatter, public records and more.
And the digital data surge only promises to accelerate, rising fivefold by 2012,
according to a projection by IDC, a research firm.
Yet data is merely the raw material of knowledge. “We’re
rapidly entering a world where everything can be monitored and measured,” said
Erik Brynjolfsson, an economist and director of the Massachusetts Institute of
Technology’s Center for Digital Business. “But the big problem is going to be
the ability of humans to use, analyze and make sense of the data.”
The new breed of statisticians tackle that problem. They
use powerful computers and sophisticated mathematical models to hunt for
meaningful patterns and insights in vast troves of data. The applications are as
diverse as improving Internet search and online advertising, culling gene
sequencing information for cancer research and analyzing sensor and location
data to optimize the handling of food shipments.
Even the recently ended Netflix contest, which offered
$1 million to anyone who could significantly improve the company’s movie
recommendation system, was a battle waged with the weapons of modern
statistics.
Though at the fore, statisticians are only a small part
of an army of experts using modern statistical techniques for data analysis.
Computing and numerical skills, experts say, matter far more than degrees. So
the new data sleuths come from backgrounds like economics, computer science and
mathematics.
They are certainly welcomed in the White House these
days. “Robust, unbiased data are the first step toward addressing our long-term
economic needs and key policy priorities,” Peter R. Orszag, director of the
Office of Management and Budget, declared in a speech in May. Later that day,
Mr. Orszag confessed in a blog entry that his talk on the importance of
statistics was a subject “near to my (admittedly wonkish) heart.”
在北美，SAS的就业前景
9 篇帖子 • 分页： 1 / 1
在北美，SAS的就业前景
由 sophie » 2004年 8月 18日 周三 1:43 am
在北美，SAS的就业前景
作者：Colin
近几年来，随着北美经济的持续不景气，特别以前是股市宠儿的高科技公司的大量倒闭，成千上万的从事以IT业为主高科技人员纷纷被解雇。在这其中，作为在北美失业浪潮中苦苦挣扎的华人来说，收到的冲击尤其严重，几乎每天都传来公司倒闭，朋友被Layoff的消息。那么，对大量千千万万刚刚从国内移民到这儿的广大新移民来说，找到一份报酬较好的未定的工作，无疑更是比登天还难。
但是，在北美经济中，并不是所有的产业都面临着向高科技公司同样的命运。作为全球经济中重要支柱的大量的金融巨头，保险公司，他们依靠强大的资本和垄断的市场，一直保持持续强劲的发展劲头。另外，在北美，大量的医药研究公司，也一直蓬勃发展。他们每天都在招聘大量的业务分析人员（Business Analyst），并且付给的报酬和给出的条件非常优厚，工作非常的稳定舒适。作为一名从事IT工作的计算机技术人员来说，如何利用自己以前的优势，迅速加入其中，则是很多人苦苦找寻的一个答案。
SAS软件的宗旨是为所有需要进行数据处理、数据分析的计算机或者非计算机工作人员提供一种易学易用、完整可靠的软件系统。SAS语言本身是一种非过程语言（第四代语言），类似于C语言，且综合了各种高级语言的功能和灵活的格式，将数据处理和统计分析融合于一体。SAS在统计分析领域和数据挖掘技术几乎处于垄断地位。成为国际上流行标准企业管理软件。
经过27年的不断发展完善，SAS系统已由最初的统计分析软件发展成为大型集成应用软件系统，发展成具有完备的数据集成访问、数据仓库管理、决策业务分析，数据挖掘等功能。美国《财富》杂志评选的500家最大公司中的90%以上的企业都在应用SAS软件。SAS软件研究所一直致力于为金融业、保险业、电信公司、医药研发机构、制造业、政府以及科研教育等部门提供端到端的业务解决方案。运用SAS先进的数据仓库和领先的数据挖掘技术，用户可以进行有效及时的客户关系管理，综合企业业务风险管理，信贷业务的风险管理，供应关系管理以及财务分析和人力资源管理。
在北美，SAS广泛地被用于所有的金融公司，医药研发机构和政府调查和监管部门。特别是在加拿大的金融中心-多伦多，集聚了几乎全国各大银行和保险公司的所有总部，另外，大多伦多地区也是北美最大的医药研发基地之一，在多伦多的周边城市，成百上千的医药研发公司在那里尽力了自己的研发中心。所有这些大公司、研发机构非常是需要大量熟练掌握和运用SAS的科技人员。然而，招聘到一名有经验的SAS程序员或者是分析员不是一件容易的事。所以，现在SAS市场还是处于起始阶段，谁能抓住这一机遇，谁就轻而易举地抓住工作的机会。
作者：Colin
近几年来，随着北美经济的持续不景气，特别以前是股市宠儿的高科技公司的大量倒闭，成千上万的从事以IT业为主高科技人员纷纷被解雇。在这其中，作为在北美失业浪潮中苦苦挣扎的华人来说，收到的冲击尤其严重，几乎每天都传来公司倒闭，朋友被Layoff的消息。那么，对大量千千万万刚刚从国内移民到这儿的广大新移民来说，找到一份报酬较好的未定的工作，无疑更是比登天还难。
但是，在北美经济中，并不是所有的产业都面临着向高科技公司同样的命运。作为全球经济中重要支柱的大量的金融巨头，保险公司，他们依靠强大的资本和垄断的市场，一直保持持续强劲的发展劲头。另外，在北美，大量的医药研究公司，也一直蓬勃发展。他们每天都在招聘大量的业务分析人员（Business Analyst），并且付给的报酬和给出的条件非常优厚，工作非常的稳定舒适。作为一名从事IT工作的计算机技术人员来说，如何利用自己以前的优势，迅速加入其中，则是很多人苦苦找寻的一个答案。
SAS软件的宗旨是为所有需要进行数据处理、数据分析的计算机或者非计算机工作人员提供一种易学易用、完整可靠的软件系统。SAS语言本身是一种非过程语言（第四代语言），类似于C语言，且综合了各种高级语言的功能和灵活的格式，将数据处理和统计分析融合于一体。SAS在统计分析领域和数据挖掘技术几乎处于垄断地位。成为国际上流行标准企业管理软件。
经过27年的不断发展完善，SAS系统已由最初的统计分析软件发展成为大型集成应用软件系统，发展成具有完备的数据集成访问、数据仓库管理、决策业务分析，数据挖掘等功能。美国《财富》杂志评选的500家最大公司中的90%以上的企业都在应用SAS软件。SAS软件研究所一直致力于为金融业、保险业、电信公司、医药研发机构、制造业、政府以及科研教育等部门提供端到端的业务解决方案。运用SAS先进的数据仓库和领先的数据挖掘技术，用户可以进行有效及时的客户关系管理，综合企业业务风险管理，信贷业务的风险管理，供应关系管理以及财务分析和人力资源管理。
在北美，SAS广泛地被用于所有的金融公司，医药研发机构和政府调查和监管部门。特别是在加拿大的金融中心-多伦多，集聚了几乎全国各大银行和保险公司的所有总部，另外，大多伦多地区也是北美最大的医药研发基地之一，在多伦多的周边城市，成百上千的医药研发公司在那里尽力了自己的研发中心。所有这些大公司、研发机构非常是需要大量熟练掌握和运用SAS的科技人员。然而，招聘到一名有经验的SAS程序员或者是分析员不是一件容易的事。所以，现在SAS市场还是处于起始阶段，谁能抓住这一机遇，谁就轻而易举地抓住工作的机会。
统计学专业热度稳定飙升 就业前景一片光明
http://www.ciein.com2010-03-17 09:25:24 来源：互联网
新闻要点：留学美国， 统计学
新闻导读：统计是近些年非常热门的申请专业之一，导致申请的热门的最主要的原因就是申请者正是听说统计专业在美国的就业前景非常好，导致无论是统计本专业的申请者还是转专业的申请者者将精力放在这个专业的申请上面。这样，更加剧了统计的申请竞争。
新闻导读：统计是近些年非常热门的申请专业之一，导致申请的热门的最主要的原因就是申请者正是听说统计专业在美国的就业前景非常好，导致无论是统计本专业的申请者还是转专业的申请者者将精力放在这个专业的申请上面。这样，更加剧了统计的申请竞争。
统计是近些年非常热门的申请专业之一，导致申请的热门的最主要的原因就是申请者正是听说统计专业在美国的就业前景非常好，导致无论是统计本专业的申请者还是转专业的申请者者将精力放在这个专业的申请上面。这样，更加剧了统计的申请竞争。
其实，所申请的专业以及未来的就业形式永远是众多申请者和家长最关心的问题，所以造成热门专业申请扎堆的现象就不足为奇。在我接触到的申请者中，本专业统计和数学的申请者占了大多数，另外还有一部分转专业申请的申请者。经过了解在这部分的人当中，明确说明自己想进行统计专业的某个小方向学习的占了很小的一部分比例。我个人认为，在申请之前，一定要想好自己的兴趣在哪里，喜好是什么，未来想从事什么样的职业，这才是申请中首要考虑的问题，有了专业方向之后其次才是成绩等方面。
从美国的开设统计学专业的学校来看，统计学大致可以分为两类，一类是偏向于理论研究的，另一类是偏向于实际应用的。前者主要包括统计系或者数学系下统计学，后者包含的方面就非常的广泛了，包括目前非常热门的生物统计，还有经济统计、以及社会统计学等。每个方向未来的发展也是不同的。
如数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断。其在应用方面，例如可以通过统计方法进行气象、水文以及地震预报的研究;在研制新产品时，利用统计学的知识进行试验设计和数据处理，以寻求最佳的生产方案等。
生物统计则是运用数理统计的原理和方法，分析和解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律性。其最常见的最常见的是应用于医学在生物学、医学、农学等的研究中，合理地进行调查或实验设计，科学地整理、分析收集得来的资料。在美国，生物统计有很大一部分设置在公共健康学院(School
of Public Health ) 里面，毕业后可以在医院或者科研机构进行研究工作。
另外，经济统计学也是比较热门的专业之一，他主要是对于经济金融活动进行数量方面的调查﹑整理﹑分析的，目的是认识经济活动客观规律，对经济活动实行科学建议、管理与监督。
除了以上比较热门的分支之外，还有社会统计等一下分支。但是随着学科的发展健全，目前的美国统计专业的分支除了生物统计之外划分的也没有那么明显，反而是学科间的融合越来越明显，统计与学校其他各个系之间合作的越来越多、越来越深入。
说完了统计学的分支，在说一下统计的录取情况。总的来说，统计学专业的录取还是不错的。美国大学的录取委员会在招人的时候，还是比较倾向于理工科背景的学生的。因为尤其是本本科期间统计学或者数学系的学生，由于其在大一大二的基础课程大部分都是相同，只是在大三大四的时候有所不同，但还是有很大一部分交叉的科目，所以二者在申请的过程中差别不大。还有部分是转专业的申请者，录取委员会的教授们会比较注意这部分人的部分数学背景，比如一些数学类的基础课程，如数学分析，高等代数(或者是高等数学)，统计的基础课程、实分析等课程，或者是做过相关的实习，有没有和申请学校的教授所作的非常匹配的项目等。除此之外，一些计算软件，如R、SPSS、Eviews、MATLAB、SAS等的熟练操作和使用也是录取委员比较看重的方面。
从每年的申请结果来看，之前有人GRE：1100+，IBT：95+，GPA:3.0的人拿到过全奖的例子。但是别忘记，硬件不是能否被录取的全部，软件背景的突出也要在申请的时候重视起来。这样才能让让自己的申请材料更加的丰满。另外，有个别的学校还要求申请者提供数学GRE
SUB的成绩，所以要根据自己的实际情况进行准备一年一次的SUB考试，毕竟一个高分的SUB成绩以是能增大录取以及拿奖的机会的。
根据目前的情况分析，统计以及其相关的专业也仍然是未来一段时间申请比较热门的专业。所以，如果想要申请的话，那么要提前进行准备，让自己的优势充分的表现出来，拿到梦想中的录取，实现真正的飞跃。
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留美专家：看看留美申奖好专业
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众所周知，赴美自费留学要获得成功，申请到奖学金是个关键。因此每年美国各高校的奖学金发放情况成为留学生们关注的热点。
最近，美国《时代周刊》和《新闻与世界报道》公布了2000年美国大学奖学金竞争难易程度的调查报告，报告显示：
1、竞争最激烈的专业为：工商行政管理学、牙医学、法律学、外科医学、市场营销学、金融学、美术与表演艺术等；
2、竞争较激烈的专业为：计算机科学与工程、电子工程、材料科学、信息科学、自动控制、智能化技术、航空航天技术、人工智能与认知科学、管理工程、心理学、内科医学、临床医学、市场经济学、食品科学等；
3、竞争性一般的专业为：系统科学、运筹学、建筑工程、机械工程、生物医学工程、船舶工程、动力工程、环境工程、电力工程、激光技术、化工技术、分子遗传学、生物化学、免疫学、药物学、脑神经科学、犯罪心理学、比较文学、美国历史、政治学、社会学等；
4、竞争较弱的专业为：数学、统计学、普通物理学、高能物理学、基础化学、天文学、地理学、地质工程、生理学、海洋生物学、动物学、植物学、农业科学、哲学、教育学、欧洲历史、印第安人历史、人类学、考古学、非洲历史等。
有关专家分析，这些专业奖学金申请的难易程度并不是绝对的。那些“热门”专业获得政府的拨款以及企业和私人的资助较多，因此奖学金的数额要比其他专业多。但对于我国学生来说，如果在大学所学的专业属于那些竞争较激烈的学科范围，最好还是改申请其他与该学科十分接近的相关专业，例如计算机专业毕业的学生，可申请数学或统计学专业较好；而无线电技术专业毕业的学生，最好转去申请生物医学工程专业。这样，更有可能获得美国院校的资助。
此外，有时即使第一次联系的专业不好或不对口，也可以在赴美后要求转系或转专业。如果在申请时一味追求好专业，通常会功亏一篑。毕竟“强龙难敌地头蛇”，美国本土的学生在申请奖学金时的确有“近水楼台先得月”的优势，外国留学生很难与其竞争。
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SAS认证与数据挖掘、商业智能职业发展
何为数据挖掘和商业智能？
与数据挖掘相关的词汇有例如数据仓库，数据装载(ETL)，数据挖掘(Data Mining)， 客户关系管理(CRM)，SAS，PeopleSoft, SAP等。到上个世纪九十年代，以数据存储为目的的联机分析处理系统(OLTP)已经发展得相当成熟，关系型数据库的应用已经非常普及，大型企业或部门积累了大量原始数据。这些数据是按照关系型结构存储，在更新，删除，有效存储(少冗余数据)方面表现出色，但在复杂查询方面效率却十分低下。为充分利用已有数据，提供复杂查询，提供更好的决策支持，出现了数据仓库(Data Warehouse)。数据仓库与数据库(这里的数据库指关系型数据库)的区别在于，数据仓库以方便查询(称为主题)为目的，打破关系型数据库理论中标准泛式的约束，将数据库的数据重新组织和整理，为查询，报表，联机分析等提供数据支持。数据仓库建立起来后，定期的数据装载(ETL)成为数据仓库系统一个主要的日常工作。
在数据仓库发展的同时，一项从大量数据中发现隐含知识的技术也在学术领域兴起,这就是数据挖掘。数据挖掘也称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases, KDD)，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式(也叫知识)。最初的数据挖掘应用一般需要从组织数据做起，经历算法设计(建模)，挖掘，评价，改进等步骤。其中组织整理数据占据大部分时间，大约占到整个数据挖掘项目80%的时间。数据挖掘的真正普及是建立在数据仓库的成功应用之上。一个设计完善的数据仓库已经将原始数据经过了整理和变换，在此基础上再进行深入挖掘就是顺理成章的事情。
数据挖掘是近年来信息爆炸推动下的新兴产物，是从海量数据中提取有用知识的热门技术。传统的交易型系统，九十年代兴起的互连网技术及ERP系统在越来越廉价的存储设备配合下，产生了大量的数据。但与之相配合的数据分析和知识提取技术在相当长一段时间里没有大的进展，使得存储的大量原始数据没有被充分利用，转化成指导生产的“知识”，形成“数据的海洋，知识的荒漠”这样一种奇怪的现象。
数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。数据挖掘不但能够学习已有的知识，而且能够发现未知的知识；得到的知识是“显式”的，既能为人所理解，又便于存储和应用，因此一出现就得到各个领域的重视。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈),电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店(www.amazon.com)，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。
提到数据挖掘，就不能不提商业智能(Business Intelligence)，简称BI，就是将智能计算技术应用于传统商业领域，从而提高数据分析能力，优化业务过程，提高企业竞争力。虽然商业智能的普及仅仅是最近几年的事情，但已经渗透到金融，电信，零售，医药，制造，政府等各个行业和领域，成为大中型企业经营决策的重要组成部分。
数据挖掘是一项技术，由许许多多的算法构成，如决策树，聚类，关联算法，分类算法，神经网络等，这些算法可以有多种实现方式。数据挖掘渗透到某些行业，产生了一些特定的应用，比如现在经常会听到的客户关系管理(Customer Relationship Management, CRM)。客户关系管理的概念由来已久，但现代的客户关系管理一般指以客户数据为处理对象的一类商业智能应用。通过挖掘客户信息，发现潜在的消费趋势或动向。比如电信公司通过分析用户通话模式(通话时间，时段，通话量等)，制订不同的计费方案，满足用户的同时也提高自己的利润。
据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。
数据挖掘和商业智能职业发展前景
规划个人职业发展的时候，在众多考虑因素中有两个是非常重要的：所要投入的技术所处的发展阶段和能否结合已有专业知识。
每种技术从提出到广泛应用(或失败被抛弃)有一定的发展周期，称为科学技术的生命周期(Technological life cycle)。该周期大致分为创新(Innovators)，早期成长(Early adopters)，分歧点(Chasm)，早期流行(Early majority)，晚期流行(Late majority)和衰退阶段(Laggards)。对于应用型技术人员来说，早期流行阶段是进入一个新技术领域的最佳时机， 因为该技术已经通过分歧点的考验，又处于上升阶段，风险最小，竞争最少，更容易脱颖而出。数据挖掘技术现在就处在这样一个早期流行阶段。
数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的,通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。
Gartner在2000年的报告中列举了在3-5年内对工业将产生重要影响的五项关键技术，其中KDD和人工智能排名第一。同时，这份报告将并行计算机体系结构研究和KDD列入今后5年内公司应该投资的10个新技术领域：宽带、无线、Linux、内容管理、实时分析、数据挖掘、安全、中间件、认证技能、商业智能以及知识管理。
根据IDC(International Data Corporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在，随着我国加入WTO，我国在许多领域，如金融、保险等领域将逐步对外开放，这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘的在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。
众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而上述数据处理系列的就业则一枝独秀，数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！
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SAS公司在全球设有269家办事处，SAS的客户遍布全球112个国家， 包括2003年财富500强中的96%企业以及2003年福布斯100强中的98家企业，在世界范围内有四百万用户。根据IDC的统计数据，SAS已经在2001年统计分析和数据挖掘软件领域占有36.4%的市场份额。
SAS被誉为全球数据分析专家，具有被广泛认知的权威性，多次赢得行业顶级大奖：SAS公司和其用户Bayer CorpScience 共同获得2003年度DM Review(美国最具权威的数据挖掘领域的杂志)世界级解决方案奖；SAS被Forrest and Sullivance 授予2004最佳商业智能厂商大奖；在《财富》杂志" 最愿意为之工作的百家企业排行榜"2003年度评选中,SAS再次名列前十名；赢得Customer Inter@ction Solutions杂志颁发的'2003年度产品奖'；Software Magazine 2003 " 500强软件"榜上有名，并在数据仓库类名列第一；CIO杂志将SAS列为最高投资回报的商务智能解决方案提供商，成为此类调查中入围前十名的唯一商务智能软件供应商；在最新的Giga Research的评测报告中，SAS屡次获奖的SAS Enterprise Miner被评为市场上最全面的数据挖掘解决方案；在IDC“年度全球数据仓库工具预测与分析工具”评比中，SAS从2001至2004年连续四年稳居领先地位…………
SAS 一直被公认为是具有行业优势的、分析标准软件的首选。在过去的二十八年中，SAS公司始终保持着销售收入的两位数增长，SAS公司2003年全球收入13.4亿美元，占全球70亿美元商业智能软件市场的19.1%，其数据仓库，数据挖掘软件产品具世界领先地位。
SAS全球专业认证是数据仓库、数据挖掘、商业智能领域中的权威认证，目前全球仅有3000多人通过SAS全球专业认证，在欧美等发达国家，获得SAS认证并有丰富经验的人才在职场上供不应求，因此，在欧美等国的职场上流行一句话，“If you have a SAS certification, You will never lose your job ”。有笑话讲甲乙两人共赴米国，乙怀揣某知名数据库认证，历经半年，寻寻觅觅，终觅到一年薪5万美刀的工作；而甲游山玩水一周即得到年薪12万的Offer，两人机遇何以如此不同？无他，皆因甲拿的是SAS的认证。虽然是笑话，不过可以从中看出SAS认证人员的薪情走向和职业发展空间。
目前我国BI市场刚刚兴起，人才供需缺口极大，谁能抓住这个机会尽早考取SAS认证，积累起丰富的SAS应用经验，谁就能在未来的职场拼杀中独占鳌头，笑傲群雄。（完）
与数据挖掘相关的词汇有例如数据仓库，数据装载(ETL)，数据挖掘(Data Mining)， 客户关系管理(CRM)，SAS，PeopleSoft, SAP等。到上个世纪九十年代，以数据存储为目的的联机分析处理系统(OLTP)已经发展得相当成熟，关系型数据库的应用已经非常普及，大型企业或部门积累了大量原始数据。这些数据是按照关系型结构存储，在更新，删除，有效存储(少冗余数据)方面表现出色，但在复杂查询方面效率却十分低下。为充分利用已有数据，提供复杂查询，提供更好的决策支持，出现了数据仓库(Data Warehouse)。数据仓库与数据库(这里的数据库指关系型数据库)的区别在于，数据仓库以方便查询(称为主题)为目的，打破关系型数据库理论中标准泛式的约束，将数据库的数据重新组织和整理，为查询，报表，联机分析等提供数据支持。数据仓库建立起来后，定期的数据装载(ETL)成为数据仓库系统一个主要的日常工作。
在数据仓库发展的同时，一项从大量数据中发现隐含知识的技术也在学术领域兴起,这就是数据挖掘。数据挖掘也称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases, KDD)，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式(也叫知识)。最初的数据挖掘应用一般需要从组织数据做起，经历算法设计(建模)，挖掘，评价，改进等步骤。其中组织整理数据占据大部分时间，大约占到整个数据挖掘项目80%的时间。数据挖掘的真正普及是建立在数据仓库的成功应用之上。一个设计完善的数据仓库已经将原始数据经过了整理和变换，在此基础上再进行深入挖掘就是顺理成章的事情。
数据挖掘是近年来信息爆炸推动下的新兴产物，是从海量数据中提取有用知识的热门技术。传统的交易型系统，九十年代兴起的互连网技术及ERP系统在越来越廉价的存储设备配合下，产生了大量的数据。但与之相配合的数据分析和知识提取技术在相当长一段时间里没有大的进展，使得存储的大量原始数据没有被充分利用，转化成指导生产的“知识”，形成“数据的海洋，知识的荒漠”这样一种奇怪的现象。
数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。数据挖掘不但能够学习已有的知识，而且能够发现未知的知识；得到的知识是“显式”的，既能为人所理解，又便于存储和应用，因此一出现就得到各个领域的重视。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈),电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店(www.amazon.com)，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。
提到数据挖掘，就不能不提商业智能(Business Intelligence)，简称BI，就是将智能计算技术应用于传统商业领域，从而提高数据分析能力，优化业务过程，提高企业竞争力。虽然商业智能的普及仅仅是最近几年的事情，但已经渗透到金融，电信，零售，医药，制造，政府等各个行业和领域，成为大中型企业经营决策的重要组成部分。
数据挖掘是一项技术，由许许多多的算法构成，如决策树，聚类，关联算法，分类算法，神经网络等，这些算法可以有多种实现方式。数据挖掘渗透到某些行业，产生了一些特定的应用，比如现在经常会听到的客户关系管理(Customer Relationship Management, CRM)。客户关系管理的概念由来已久，但现代的客户关系管理一般指以客户数据为处理对象的一类商业智能应用。通过挖掘客户信息，发现潜在的消费趋势或动向。比如电信公司通过分析用户通话模式(通话时间，时段，通话量等)，制订不同的计费方案，满足用户的同时也提高自己的利润。
据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。
数据挖掘和商业智能职业发展前景
规划个人职业发展的时候，在众多考虑因素中有两个是非常重要的：所要投入的技术所处的发展阶段和能否结合已有专业知识。
每种技术从提出到广泛应用(或失败被抛弃)有一定的发展周期，称为科学技术的生命周期(Technological life cycle)。该周期大致分为创新(Innovators)，早期成长(Early adopters)，分歧点(Chasm)，早期流行(Early majority)，晚期流行(Late majority)和衰退阶段(Laggards)。对于应用型技术人员来说，早期流行阶段是进入一个新技术领域的最佳时机， 因为该技术已经通过分歧点的考验，又处于上升阶段，风险最小，竞争最少，更容易脱颖而出。数据挖掘技术现在就处在这样一个早期流行阶段。
数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的,通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。
Gartner在2000年的报告中列举了在3-5年内对工业将产生重要影响的五项关键技术，其中KDD和人工智能排名第一。同时，这份报告将并行计算机体系结构研究和KDD列入今后5年内公司应该投资的10个新技术领域：宽带、无线、Linux、内容管理、实时分析、数据挖掘、安全、中间件、认证技能、商业智能以及知识管理。
根据IDC(International Data Corporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在，随着我国加入WTO，我国在许多领域，如金融、保险等领域将逐步对外开放，这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘的在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。
众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而上述数据处理系列的就业则一枝独秀，数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！
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SAS公司在全球设有269家办事处，SAS的客户遍布全球112个国家， 包括2003年财富500强中的96%企业以及2003年福布斯100强中的98家企业，在世界范围内有四百万用户。根据IDC的统计数据，SAS已经在2001年统计分析和数据挖掘软件领域占有36.4%的市场份额。
SAS被誉为全球数据分析专家，具有被广泛认知的权威性，多次赢得行业顶级大奖：SAS公司和其用户Bayer CorpScience 共同获得2003年度DM Review(美国最具权威的数据挖掘领域的杂志)世界级解决方案奖；SAS被Forrest and Sullivance 授予2004最佳商业智能厂商大奖；在《财富》杂志" 最愿意为之工作的百家企业排行榜"2003年度评选中,SAS再次名列前十名；赢得Customer Inter@ction Solutions杂志颁发的'2003年度产品奖'；Software Magazine 2003 " 500强软件"榜上有名，并在数据仓库类名列第一；CIO杂志将SAS列为最高投资回报的商务智能解决方案提供商，成为此类调查中入围前十名的唯一商务智能软件供应商；在最新的Giga Research的评测报告中，SAS屡次获奖的SAS Enterprise Miner被评为市场上最全面的数据挖掘解决方案；在IDC“年度全球数据仓库工具预测与分析工具”评比中，SAS从2001至2004年连续四年稳居领先地位…………
SAS 一直被公认为是具有行业优势的、分析标准软件的首选。在过去的二十八年中，SAS公司始终保持着销售收入的两位数增长，SAS公司2003年全球收入13.4亿美元，占全球70亿美元商业智能软件市场的19.1%，其数据仓库，数据挖掘软件产品具世界领先地位。
SAS全球专业认证是数据仓库、数据挖掘、商业智能领域中的权威认证，目前全球仅有3000多人通过SAS全球专业认证，在欧美等发达国家，获得SAS认证并有丰富经验的人才在职场上供不应求，因此，在欧美等国的职场上流行一句话，“If you have a SAS certification, You will never lose your job ”。有笑话讲甲乙两人共赴米国，乙怀揣某知名数据库认证，历经半年，寻寻觅觅，终觅到一年薪5万美刀的工作；而甲游山玩水一周即得到年薪12万的Offer，两人机遇何以如此不同？无他，皆因甲拿的是SAS的认证。虽然是笑话，不过可以从中看出SAS认证人员的薪情走向和职业发展空间。
目前我国BI市场刚刚兴起，人才供需缺口极大，谁能抓住这个机会尽早考取SAS认证，积累起丰富的SAS应用经验，谁就能在未来的职场拼杀中独占鳌头，笑傲群雄。（完）
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