美国数据科学和健康数据科学哪个好就业？答案是：数据科学机会广，健康数据科学竞争小。没有绝对优劣，只有与你背景、兴趣与长期目标的契合度。

一、领域定位：通用技能 vs 垂直深耕

美国数据科学和健康数据科学哪个好就业，首先要明确二者的核心差异：

数据科学(DS)：

培养通用数据分析能力，适用于科技、金融、零售、媒体等广泛行业;

健康数据科学(HDS)：

聚焦医疗、公共卫生、制药、保险等垂直领域，强调临床数据、电子病历、真实世界证据(RWE)分析。

选择的关键，在于你更倾向广度灵活，还是深度专精。

　二、就业广度：数据科学岗位更多，但竞争激烈

美国数据科学和健康数据科学哪个好就业?从岗位数量看：

数据科学：

全美年招聘超10万个岗位，覆盖Google、Amazon、Meta、JPMorgan等;

起薪中位数$110,000–$130,000;

挑战：

申请者众多，尤其CS背景扎堆，内卷严重;

需强编程(Python/SQL)、机器学习与工程部署能力。

数据科学是“红海”，机会多但门槛高。

　三、就业稳定性：健康数据科学需求刚性，竞争较小

美国数据科学和健康数据科学哪个好就业?从行业韧性看：

健康数据科学：

医疗支出占美国GDP 18%，行业抗周期性强;

岗位包括：

制药公司(Pfizer、Regeneron)的生物统计师;

医保公司(UnitedHealth)的健康分析师;

医院系统(Kaiser Permanente)的临床数据科学家;

起薪中位数$95,000–$115,000，略低于纯DS，但增长稳定;

优势：

申请者较少，尤其非医学背景学生不敢轻易进入;

STEM认证项目普遍，留美路径清晰。

健康数据科学是“蓝海”，供需错配带来高机会。

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