数据科学学位：为职业抉择最佳学位

虽然数据科学仍然是一个相对较新的职业领域，但需要数据科学专业知识的角色被认为是美国最令人兴奋和收进最高的工作之一。

为了扶助消除困惑，我们来看看适合从事数据科学职业 （）的最佳学位。

你需要学位吗？

从技术上讲，你不需要大学学位就能找到一份数据科学工作。

数据科学人才招聘公司Dataspace的首席执行官Benjamin Taub阐明说，首先，雇主们觅觅的是拥有工作技能和能力的人做这项工作。他弥补说，招聘经理通常期看看到更多的教诲背景或丰盛的现场体会。

假如你在数据挖掘、数据工程或统计/数据分析等定量或与数据相关的任务方面没有丰盛的体会，可能很难理解基本概念 （）或把握高级任务，比如从零开始开发机器学习模型。即使你决定自学，报名参与一个 (或几个)在线课程也不是一个坏主意。

此外，依据IBM的数据，拥有学士学位的数据科学专业人士每年的收进比其他任何学士学位的工作都多8,736美元。按照这个速度，大学学位很快就能收回成本。

许多公司还会依据是否拥有大学或高等学位来筛选简历。IBM表达，61%的数据科学家和高级分析职位需要学士学位持有者，而39%的职位需要硕士学位或博士学位。假如你正在追求数据科学家这样的高级职位，请考虑到你还将与其他受过高等教诲的专业人士竞争:依据KDnuggets的数据，88%的数据科学家至少拥有硕士学位，而46%拥有博士学位。

但招聘公司Averity的首席运营官兼数据科学高管招聘人员马特·斯塔比利 (Matt Stabile)警告说，不要过于关注“血统”和职称。对于大多数工作来说，拥有硕士学位是件好事，但并不是必须的。

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他意见说：“尽你所能进进公司并积存体会。”对于大多数雇主来说，结果比大学学位更重要。一旦你学会了如何从利益相关者那里收集需求并产生现实世界的结果，你就能够在这个领域竞争许多工作。

最佳学位

需要明确的是，找到一门能让你为特定的职位或专业做好预备的课程是最大化大学学位回报的最好方法。

Dataspace的首席技术招聘人员Katie Magill指出，获得金融、经济学、数学或统计学等定量领域的学位也会为你提供涉及数据科学工作所需的基本技能。

STEM学位同样是一个不错的抉择，特殊是假如你想从事数据工程、数据库治理和数据架构或机器学习方面的职业。商业、会计或市场营销专业的学位，包括数学和统计分析课程，可以为你成为一名商业或市场分析师做好预备。

编程技能也是每个数据科学专业人员的必备技能。至少，你需要学习如何使用Python和时髦的数据分析工具 （如SAS、Hadoop、Spark、Hive、Pig和R）来存储、访问和操作数据，依据角色的不同，对Perl、C/ c++、SQL和Java有基本的了解可能会有所扶助。

为了提供你在职场取得成功所需的工具，学位课程需要通过学生项目和实习提供实践体会，你可以在其中把握数据科学过程 （）。

Stabile指出，提出研究结果或意见 （）需要对听众有细微区别和了解。学习如何调整你的结果，包括哪些信息，以及如何将你的信息与更大的图景联系起来可能是最重要的数据科学技能。

作者： Leslie Stevens-Huffman

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