统计学硕士或数据科学硕士

Question

现在许多大学都提供数据科学硕士学位，我很好奇人们对传统的统计学硕士是否更适合在数据科学领域工作的看法。

Answer 1

正如在座的每个人都知道的，数据科学作为一个领域是广泛的，同样，特定工作所需的经验也是广泛的。

根据你想要的结果，这两个学位都能更适合你。如果你想要更多的传统统计学家的工作，这已经被重新命名为数据科学家，以获得更多的关注，那么也许MSc统计将更适用。但是，如果您的领域需要更复杂的计算机编程或数据库管理，则可能需要查看数据科学硕士或计算机科学硕士，这取决于您的背景和兴趣。拥有像数据科学这样的“热门”学位意味着，为了能够快速就业，你很可能会学到许多表面上的分析，但有了更传统的学术MSc统计或MSc Com sci，你就会学到可能失去适用性的理论基础。我个人的偏见是在学术方面(硕士/博士或应用数学)，但我认为这是一个你应该认真考虑的决定。不管你的决定是什么，一般来说，数据科学/分析/编程/这一领域需要相当多的自我指导学习，所以无论你选择什么项目，都必须为你提供技能和工具，使你能够教会自己任何你需要知道的东西。

我会亲自仔细看看哪些工作对你有吸引力，哪些项目能让你更好地做好准备。与招生官员交谈，了解过去学生的职业生涯。他们在哪里结束的？那是你想去的地方吗？记住你想过什么样的生活，你想做什么样的工作。我个人发现任何财政或利润驱动的绝对灵魂吸吮，但享受做几乎相同的工作在医疗领域。需要不同的技能集、不同的编程语言和不同的词汇表，而且在进入这个领域之前你知道的越多，你就可以更好地为即将到来的旅程做好准备。

无论如何，要玩得开心，不要太担心犯错误。从长远来看，没有人知道事情会怎样发展。你可以用尽可能多的知识为自己做准备，但你永远不知道哪个是真正正确的选择，哪个是你的选择。

Answer 2

我可能会做统计，但那是因为这是我做出的选择;)

如果你的大学毕业生学的是纯数学，也许做数据科学是个不错的选择。

否则，做MSc统计是提高数学水平的好方法。要想在学术界之外更好地学习数学，要比更擅长编程要困难得多。

这在一定程度上取决于你想成为什么样的数据科学家，以及你想做什么样的工作。如果你倾向于进行可视化，而不是对数据建模，那么科学程序可能会更有趣。

我想说的是，要注意学习特定的计算机工具，因为这是一个迅速变化的领域，五年后一切都会不同。