(回复就加米）2019年，试问MS文凭成为Data Scientist的可能性

我也发现好多ds的要求是phd，在读ms ds

个人刚入这个领域半年左右，有一些粗略的了解，也觉得你这些问题的答案都够单独开一帖了。以下谈的都是我自己的理解，啰啰嗦嗦写的大多可能不是一些你要的建议，更多的是我对这个行业的粗浅理解。

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shinan88888 发表于 2019-9-23 07:13
个人刚入这个领域半年左右，有一些粗略的了解，也觉得你这些问题的答案都够单独开一帖了。以下谈的都是我自 ...

这个帖子说得非常不错，加米鼓励

其实还有一个小点没说到的就是: 其实DS的瓶颈不是学历而是第一份工作以及工作经验。在业界普遍喜欢白嫖(hire experienced ds)的情况下，相对于phd，MS很难拿到第一份大厂面试。如果是小厂(非top), experience可能会被devalued, 仅仅是可能: 如果做了高精尖的技术工作还是会被value的。在行业学历歧视没有楼主想的那么严重，最严重的是工作经历歧视。

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另外楼主需要想的一个问题是你之后想要什么样的生活，不一定非要在湾区西雅图才有，如果只是做ds相关工作，非科技公司非大厂比如北卡啊之类的地方也十分适合生活。也可以是个不错的去处。

听楼主的描述似乎是本系学弟or学妹.... 我是16年本科申请的DS master目前在纽约某一不知名小创业公司做DS，而且我三年前的经历想法甚至都和楼主很相似...

对于楼主所说的职位类别划分有一点误区就是，很多大厂的Data Scientist，比如Google PA，Facebook DS，这些职位的JD其实更偏向楼主定义的第三类，面试以SQL，A/B testing，case study为主，比较强调工作经验和business sense而不是考察机器学习深度学习等高级模型。

另外就是，目前大部分的DS职位，除了部分大厂的AI/Research Lab之外，并不是期望你能把SOTA再提升1%，而是能够用可实现的，稳定的合适的模型解决商业问题，所以PhD学位不是刚需，有相关经验更加分。

最后在master选择上，个人觉得DS最合适，stat OR也行，CS也不错，专业不是最重要的，比较重要的应该是在这段时间里1）熟悉学术界业界常用的模型，牢固基本知识 2）就算不是CS专业或者不想做SDE，也不要放弃对编程能力的培养，MLE其实也需要达到SDE的工程能力3）最好是培养自己在某一个方向的兴趣和经历，比如推荐系统，或者NLP 4）提前准备实习和项目经历，一个相关的项目经历或者大厂实习，能很大提升找到DS工作的概率。

waynehu 发表于 2019-9-23 09:40
求加米
MS在传统学科，找的工作是大学里偏研究性质的data scientist，主要是做deep learning在某non-cs领 ...

同感，不知道怎样提升自己在hadoop方面的知识

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Ckt624 发表于 2019-9-23 09:51
1, 数据说话。我们藤校的ds ms项目，毕业生80%都转行做了sde，其他做ds的基本都只能去小公司，板上90%的人 ...

要求顶会一作的其实也不一定真要求顶会一作

在读MSDS码一个 也在思考工作定位问题

其实即使从公司角度来讲，data scientist都特别难招，因为一个ideal的data scientist实际得是全能的，从coding到model到讲故事沟通一个方面都不能差，导致设计面试和evaluation都极为复杂。体现在job posting里面就是对经验有较强的preference，毕竟new grad很容易出现false positives （false negative其实也多得很）。但是同时业界对data scientist实际上缺口是很大的。

我是统计phd，毕业后在做applied scientist，end to end solve business problem。从最开始的发型问题，分析data，建模，写production，deploy model。组里的applied scientist全是phd，新人也只招phd。据我了解，master干的活跟phd还是挺不一样的。公司里面DS主要是sql，生产数据，分析，做dash board。但我们主要是找到business problem然后建model去解决。个人以为，读phd的过程是痛苦的，但拿到phd之后还是不后悔的。