狠多人只知道數(shù)據(jù)科學(xué)碩士，很少會聽到有數(shù)據(jù)科學(xué)博士的存在，那么美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)有博士學(xué)位嗎？根據(jù)托普仕留學(xué)經(jīng)驗(yàn)而言，碩士開設(shè)院校比較普遍，但是博士較少，所以選擇性有限，下面就詳細(xì)來看看吧！
一、傳統(tǒng)誤區(qū)：數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)不該有博士學(xué)位
首先，有些人會說：“數(shù)據(jù)科學(xué)(Data Science)怎么會有博士學(xué)位?”這并不是沒有道理的。因?yàn)閺臍v史上看，data science 并不是傳統(tǒng)意義上的獨(dú)立學(xué)科?！癉ata Science”作為一個術(shù)語，是在近十年才流行起來的，本質(zhì)上是一個跨學(xué)科的職業(yè)標(biāo)簽，而不是傳統(tǒng)的研究領(lǐng)域。美國大學(xué)的PhD 設(shè)置通常是按照傳統(tǒng)學(xué)科劃分的，比如Statistics、Computer Science、Operations Research、Electrical Engineering、Biostatistics等等，因此你在絕大多數(shù)博士項目目錄里看不到一個標(biāo)準(zhǔn)的 “PhD in Data Science”。
目前大部分所謂的“data science 博士”，其實(shí)都是掛靠在傳統(tǒng)學(xué)科下面的分支。例如，Yale和Harvard 的Statistical Science PhD，很多研究內(nèi)容涉及Data Science 方法，但學(xué)位還是授予統(tǒng)計學(xué);CMU的 Statistics & Data Science PhD，學(xué)位本質(zhì)上也是統(tǒng)計學(xué)博士。
二、正確理解：美國數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)個別開設(shè)博士
不過，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)在科研和產(chǎn)業(yè)界的重要性不斷提升，一些大學(xué)也開始設(shè)立獨(dú)立的數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院，并開設(shè)真正意義上的 “Data Science PhD”。
參考：弗吉尼亞大學(xué)(UVA)開設(shè)了在2022年開始了正式的數(shù)據(jù)科學(xué)博士學(xué)位。UVA的項目特點(diǎn)是：第一年打基礎(chǔ)，接觸不同領(lǐng)域的教授(統(tǒng)計、計算機(jī)、政策研究等)，之后再確定研究方向;導(dǎo)師群體來自不同學(xué)科，強(qiáng)調(diào)跨學(xué)科;招生時強(qiáng)調(diào)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(nèi)容除了算法、系統(tǒng)設(shè)計，還包含政策分析、倫理(ethics)等社會科學(xué)方向。
目前，類似于弗吉尼亞大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)博士項目，還有紐約大學(xué)、波士頓大學(xué)和加州大學(xué)圣地亞哥分校的項目。
三、如何判斷自己適不適合讀美國數(shù)據(jù)科學(xué)博士
至于是否有必要讀數(shù)據(jù)科學(xué)PhD，這取決于自己未來的職業(yè)目標(biāo)。
慎用人群：如果目標(biāo)是做數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，DS碩士學(xué)位加上自學(xué)和項目積累就已足夠。
據(jù)悉，你可能聽說有些數(shù)據(jù)科學(xué)崗位要求博士學(xué)位，那就需要具體分析“數(shù)據(jù)科學(xué)家”這個崗位本身的定義。目前，行業(yè)內(nèi)并沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，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(nèi)部的不同團(tuán)隊，對DS 職責(zé)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(chǎn)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(shí)際工作內(nèi)容與“高級數(shù)據(jù)分析師”無異，工具側(cè)重SQL、Tableau和業(yè)務(wù)理解;而另一些DS 崗位的技術(shù)深度已經(jīng)接近MLE(機(jī)器學(xué)習(xí)工程師)或Applied Scientist，需要熟練掌握機(jī)器學(xué)習(xí)理論與工程實(shí)現(xiàn)。因此，對于偏商業(yè)方向的DS，碩士學(xué)位通常就足夠了;
推薦人群：如果希望擔(dān)任企業(yè)中的Research Scientist(研究員)角色，或者進(jìn)入高校/ 研究機(jī)構(gòu)從事真正意義上的科研工作，那么PhD就是必需的，因?yàn)檫@些崗位要求具備獨(dú)立閱讀文獻(xiàn)、產(chǎn)出科研論文的能力。
例如：數(shù)據(jù)科學(xué)家中偏算法/ 研究，更接近機(jī)器學(xué)習(xí)工程師或研究科學(xué)家的角色，涉及建模、模型調(diào)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(tuán)隊。
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