
作者 | Jeremie Harris
翻译 | Mika
CDA 数据分析师原创作品,转载需授权
首先我要说的是,我是一名博士肄业生。
这个头衔给我带来了所谓的光环,它暗示我在研究生院待过,做过一些学术研究。完成博士学位,意味着你不过是千万个”书呆子”中的一员,而在学了几年后辍学似乎显得你更有个性。人们期待知道你之后会做些什么。他们可能会说,“特斯拉的CEO Elon Musk就选择放弃研究生学位,离开学校去创业,你也可能成为下一个Elon!”
那么如果想入行数据科学,学历重要吗?一定需要博士学历或研究生学历吗?在本文中我将分享我的看法。
我在数据科学导师制创业公司工作。在工作中,我已经面试过数千位有抱负的数据科学家,当中有些人有博士学位,有些有硕士学位,有些是本科生,也有各个阶段的肄业生。这也让我对数据科学职业有了更深的认识。
STEM:科学(Science),技术(Technology),工程(Engineering),数学(Mathematics)这四门学科
有许多人会向他人咨询,是否要继续深造读研或读博,而当中很多人对前景没有全面的分析。
其实不是所有的学位都适合每个人,原因如下。
一、博士学位
(这可能会让许多有博士学位的人感到不舒服,在此我提前道歉。)
“我看到许多数据科学工作都需要博士学位。我是否要有博士学位才能成为数据科学家呢?“
不,并不需要。
不要误会我的意思,博士头衔的确会给你带来明显的优势。但也要考虑一些现实因素。
如果你的目标是成为数据科学家或机器学习工程师/研究员,那么有博士学位会给你加分不少。但与此同时也要考虑以下两点:
1.获得博士学位需要非常长的时间。
2.除非你跟着合适的导师,攻读合适的学位,否则你可能学不到任何有价值的东西。
针对第1点,在美国或加拿大,获得博士学位需要4年到8年才能完成。平均需要5到6年,具体取决于学校。现在让我们把它放到透视中。
在数据科学领域瞬息万变,5年内各种成果层出不穷。要知道,在5年前Spark、XGBoost、jupyter notebook、GloVe、spaCy、TensorFlow、Keras、Pytorch、InceptionNet、ResNet、强化学习等等都还不存在。
因此,除非你打算当新技术出现时,花时间自己钻研。否则你会发现学习期间接触到的技术远远跟不上当下的发展。这意味着即使你毕业后,还需要自己学习这些技术。
关键在于,数据科学和机器学习的发展非常快,在未来只会发展得更快。因此,当考虑攻读数据科学或机器学习相关领域的博士学位时,你实际上是把赌注都下在你所要学习的领域。你希望在毕业时,该领域还是炙手可热的。而这样的赌注很冒险,而且赌注很高。
第2点,思考一下你的导师是谁,为什么他们没有在Google或Facebook工作。
当然,有些人更喜欢学术研究,而不是在行业中运用数据科学或机器学习。但值得记住的是,行业顶级的机器学习人才的薪资是非常丰厚的,因此学术界的可能会稍逊一筹。
当然,有些地方也有些例外。这主要指的是加拿大的Vector Institute或MILA;麻省理工学院和美国伯克利的数据科学课程等顶级精英项目。
总结一下:如果你只想成为Airbnb的深度学习工程师,那么博士学位一定程度上能成为你的敲门砖。但是,如果你不是在顶级项目中攻读博士学位,那么不要期望被行业顶尖的公司录用。
但是,如果你想找份普通的数据科学工作,获得博士学位可能并不是正确的举措。你可以用4到8年的时间获得丰富的工作经验,去成长为一名真正的数据科学家,那么出现新技术时,你能更好的进行预测,保持领先的位置。
如果你考虑攻读与数据科学无关领域的博士学位(例如物理,生物学,化学),并且目标是找数据科学方面的工作,那么这条建议可能有些刺耳:如果你离毕业还有18个月或更长时间,而且你确定自己想成为一名数据科学家,那么可以考虑辍学。考虑到沉没成本,你应该对之前决策感到质疑,根据我之前的经验来看放弃可能是正确的选择。
二、硕士学位
入行数据科学需要硕士学位吗?
视情况而定。以下是我列出的记分表,如果根据你的情况,分数大于6,那么答案是“硕士学位可能会有所帮助”。
你有非常相关的STEM背景(物理、数学、计算机科学等本科学历):0分
你有较为相关的STEM背景(生物学、生物化学、经济学等本科学历):2分
你没有相关的STEM背景:5分
你有不到1年的Python使用经验:3分
你没有编程相关的工作经验:3分
你不认为自己擅长独立学习:4分
当我说这个记分表实际是一个逻辑回归算法时,你不明白我的意思:1分
注意:
需要考虑的是,你是否需要数据科学硕士学位或数据科学训练营。如果选择参加训练营,要注意他们的激励措施:是否课程完成后保证聘用?是否有与训练营相关的求职指导服务?
许多人都对训练营持怀疑态度,这是有道理的。但大多数忽略的是,他们对待大学所提供的相关硕士学位也该如此。巩固硕士学位就相当于训练营。如果你不在乎你的成绩,那么要注重你从中学到了什么。在选择相应的硕士学位和课程项目时要询问其研究生就业率。有的大学希望学生选一个简单的专业,而不是好的专业,这是一场心理博弈。你的目标是最终被聘用,找到理想的工作,而不是仅仅为了一纸文凭而付出时间和精力。
即使完成了硕士学位,你还需要学习很多技能,可能比你预想的还要多。但只要硕士课程的时间较短(最好不超过2年),成本不是太高。
三、本科学位
总的来说,是的,成为数据科学家你需要相关本科学位。不仅仅是因为你需要掌握相关知识,而且公司并不认为你通过自学,参加训练营和一些在线课程就能胜任数据科学的工作 。
但关于本科学位你要注意的是,如果你和科技行业的人聊聊,你很快会发现科技型工作中涉及到的内容要远远超出学校课本。这是因为学校所教的本科课程一般比现实情况要滞后5到10年。如果你学的是不会发生很大变化的专业是没有太大问题的,比如如物理、数学或统计数据等。
但是如果你是工程或计算机科学专业,并且你在一家出色的公司实习,你想休学或肄业来获得更多的工作经验,那么你可以考虑这样做。如果你读本科的目的是为了获得一份工作,你已经在一家有不错前景的公司获得职位,那么何必多付几年学费呢。
我的意思并不是你应该不读完本科就去工作,我想说的是,如果你完成了实习并且获得了相应的全职工作,那么对于是否完成学业应该有更开放的观念。而不是因为大家都这么做,才做出这种选择。
结语
在本文中,我给出的一些建议可能不是那么常规。但在数据科学这样快速发展的领域,惯例往往并不是最优选择。当今社会中,人们对传统教育价值的看法应该与时俱进。
当然,这并不意味着正规教育以及研究生学位是不值得的。但是,不应该认为获得硕士或博士学位是必备的。如果你读研读博只是为了符合数据科学职业轨迹的刻板印象,那么你可能需要重新考虑了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-252025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-25从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-25用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18