Data类专业需要读博吗

看成dota类专业的我没救了。。。

PHD一般找工作难度比MS大吧（门槛高）……但一旦找到，起薪和长远发展应该比MS好吧

the whole area is too new to tell
PhD目前我绝对没见过被歧视的情况，可能起薪不够高或者技术陈旧或者团队比较low你不想去，但是遇到对方主动说你太牛逼了我们请不起你，那是never
但是在专之前，考虑先博吧。否则你怎么能知道你到底是否喜欢钻研那么深呢？
数科有大量职位不需要特别deep的技术知识也可以做好。。。。但是如果说技术deep的人一定做不好，那就是自己见识有问题了。。。。
有deep知识后方向可能会较窄或者你自己偏好会比较小众，导致市面2000个职位你能看上眼的不到20个。比较不高大上的你自己可能都不能屈就。

数科往上走如何才有后劲这件事我也一直在考虑，暂时没有什么好答案。
毕竟能把自己真正成为数科的人，了不起有7年经验，10年以上的肯定之前是做的其他职位。
这些人到底发展如何，还不到盖棺定论的时候
我见过MS发展很好的例子，也见过PhD发展很好的例子，大家不妨去linkedin看看稍微有点年头的公司里面曾经带这种职位的人现在都在什么级别

以下是个人意见：
如果最终要创业，我觉得博士基本上毫无用处，除非创业做的是非常高精尖的algorithm什么的。
如果要在大公司往上爬，前几年MS已经做上去的人很多，但是现在是否仍然可以，我打个问号。类似前几年的药厂，8，90年代有硕士就已经是高等教育了，可以往上走，但是现在没有博士基本是no way了。
如果要做VC我目前只看见GV的有，技术团队里面有3个做统计的，都是名校PhD在G做了多年，考虑到G家有那么那么多的统计人，这个比例真的不是太高，不知道有什么inference价值没有。
其他VC里面没看见要博士的，但是对你有成功创业历史当然是有要求的，或者直接要商科背景的。
如果在中小型公司普通做做，这。。。。我不了解，这些地方需要数科吗？我感觉貌似只要要么大公司要么startup size公司似的。。。
想在普通公司混日子，现在可能还不是时候。整个行业太新，变动很大，还未到能cruise on的时候。

展望未来，我怀疑有些现在的本科级别数科人做的事情，后来会被自动化。
没办法自动化，必须人肉解决的问题，估计都是不太简单的问题。但是真正需要高精尖博士来解决问题的地方，肯定是有限的。
数科的三只脚里面代码跟统计是硬技术，沟通和domain知识我个人觉得是软技术。
硬技术更新换代很快，软技术需要经验和积累。
这个角度来看，数科的未来发展可能会比普通码农好一点点，但是就业范围小100倍左右。。。。

轻易别直接读phd。。。

redsilence 发表于 2014-12-12 09:49
轻易别直接读phd。。。

看了一下你的经历，想请教一下你为什么读data science的博士呢

aaa18918 发表于 2014-12-12 13:15
看了一下你的经历，想请教一下你为什么读data science的博士呢

我没想读data的博啊

小K 发表于 2014-12-12 07:37
the whole area is too new to tell
PhD目前我绝对没见过被歧视的情况，可能起薪不够高或者技术陈旧或者 ...

请教一下k姐，k姐说代码和统计是硬技术，沟通和domain是软技术。我不太清楚除了代码和统计之外，还有什么是属于domain的

domain
IT公司做的东西也不同啊
Linkedin的business model和问题跟facebook就不同，跟Google 就更不同 了，google search跟ads也会完全不同
跟Netflix的推荐引擎更会完全不同
跟Yelp的展示不同
跟Map跟itunes跟亚马逊都不同
跟豆瓣的又不同
这些都叫domain

数据又不是只有IT行业有，finance, insurance, bio/health, retain, manufacturing 数据也不少, 需要domain knowledge会更多

做生意的肯定不是为了写代码而写代码，都是为了解决生活中的问题而写代码。怎么找到别人需要解决的问题，怎么去解决之，怎么保证自己和别人都得利，这些都可以认为是domain