飞呀飞
读了前面关于数据科学的文章,相信你也能明白,拿到博士学位,更有利于做data scientist。比如同样是学统计出身的,作为master你可能做的是底层工作,接触不到太多核心的东西,工作基本内容可能就是用SQL倒腾数据、在R 里面做点初步处理,而PhD们职位起点高,上来就是做统计分析、建模等高级工作。这个跟统计/生物统计的master和phd出路也类似:前者很典型的工作是SAS programmer,后者直接是statistician or biostatistian,可以参考Warald以前的一篇贴子《统计和生物统计硕士博士出路比较》,尽管Data Scientist是个新职业,但是道理大体一致。同样是学CS出身,master们成为软件工程师,做的是底层的实现,尤其是公司的新人,系统框架早由高手们搭好了,来了coding的活你就去做,你考虑问题的范围很小,就是如何写好你负责的code 。而PhD们,可能是Research SDE、Applied Scientist/Researcher(这个是微软的title),跟其他的组合作来实现核心的Machine Learning或者Information Retrieval系统,一般都被要求能独立思考,能针对一些问题提出自己的想法和解决方案,老板也很鼓励你去创新、会给你自由让你探索新的project。另外,越是技术上比较先进的公司,往往越是倾向于招收博士,提供的职位也更高级,待遇更高。如果是硕士生,往往得有几年工作经验才会被考虑 – 刚毕业的硕士,无论哪个专业的,只是修了些硕士层次的课程,可能达不到公司的要求。Joyce不做SAS programmer,成为market research analyst。Warald这里想强调的是:PhD们机会,概率更大,在Data Scientist这类职业上,远比master有优势。如果你是master学历,拿到多个job offer有得选择的话,建议考虑一下长远发展,比如一个大公司让你去用SQL倒腾数据,给8万美元一年,另一个公司让你做统计分析,给7万一年,Warald的建议你从了后者,对工资、公司名气不满意的话,过两年跳槽就是了。