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　　一、傳統(tǒng)誤區(qū)：數據科學專業(yè)不該有博士學位

　　首先，有些人會說：“數據科學(Data Science)怎么會有博士學位?”這并不是沒有道理的。因為從歷史上看，data science 并不是傳統(tǒng)意義上的獨立學科?！癉ata Science”作為一個術語，是在近十年才流行起來的，本質上是一個跨學科的職業(yè)標簽，而不是傳統(tǒng)的研究領域。美國大學的PhD 設置通常是按照傳統(tǒng)學科劃分的，比如Statistics、Computer Science、Operations Research、Electrical Engineering、Biostatistics等等，因此你在絕大多數博士項目目錄里看不到一個標準的 “PhD in Data Science”。

　　目前大部分所謂的“data science 博士”，其實都是掛靠在傳統(tǒng)學科下面的分支。例如，Yale和Harvard 的Statistical Science PhD，很多研究內容涉及Data Science 方法，但學位還是授予統(tǒng)計學;CMU的 Statistics & Data Science PhD，學位本質上也是統(tǒng)計學博士。

　　二、正確理解：美國數據科學專業(yè)個別開設博士

　　不過，隨著數據科學在科研和產業(yè)界的重要性不斷提升，一些大學也開始設立獨立的數據科學學院，并開設真正意義上的 “Data Science PhD”。

　　參考：弗吉尼亞大學(UVA)開設了在2022年開始了正式的數據科學博士學位。UVA的項目特點是：第一年打基礎，接觸不同領域的教授(統(tǒng)計、計算機、政策研究等)，之后再確定研究方向;導師群體來自不同學科，強調跨學科;招生時強調多元背景，不限傳統(tǒng)理工科，但申請者需要具備量化分析能力;研究內容除了算法、系統(tǒng)設計，還包含政策分析、倫理(ethics)等社會科學方向。

　　目前，類似于弗吉尼亞大學的數據科學博士項目，還有紐約大學、波士頓大學和加州大學圣地亞哥分校的項目。

　　三、如何判斷自己適不適合讀美國數據科學博士

　　至于是否有必要讀數據科學PhD，這取決于自己未來的職業(yè)目標。

　　慎用人群：如果目標是做數據分析師、數據科學家、數據工程師、或機器學習工程師，DS碩士學位加上自學和項目積累就已足夠。

　　據悉，你可能聽說有些數據科學崗位要求博士學位，那就需要具體分析“數據科學家”這個崗位本身的定義。目前，行業(yè)內并沒有統(tǒng)一標準，不同公司對“Data Scientist”這一頭銜的定義差異非常大，甚至同一家公司內部的不同團隊，對DS 職責的劃分也不盡相同。

　　整體來看，DS的角色大致可以分為兩個方向：一個是偏商業(yè)分析，主要涉及產品分析、用戶行為研究、A/B測試等;

　　很多崗位雖然叫 “data scientist”，但實際工作內容與“高級數據分析師”無異，工具側重SQL、Tableau和業(yè)務理解;而另一些DS 崗位的技術深度已經接近MLE(機器學習工程師)或Applied Scientist，需要熟練掌握機器學習理論與工程實現。因此，對于偏商業(yè)方向的DS，碩士學位通常就足夠了;

　　推薦人群：如果希望擔任企業(yè)中的Research Scientist(研究員)角色，或者進入高校/ 研究機構從事真正意義上的科研工作，那么PhD就是必需的，因為這些崗位要求具備獨立閱讀文獻、產出科研論文的能力。

　　例如：數據科學家中偏算法/ 研究，更接近機器學習工程師或研究科學家的角色，涉及建模、模型調優(yōu)、甚至原創(chuàng)算法開發(fā)。

　　在招聘方面通常更傾向于招聘有PhD 背景的候選人，尤其是在大廠的核心算法組、金融量化研究組或healthcare / AI research 團隊。

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