为什么不攻读硕士学位……数据科学？

我最近写了一篇关于英国数据科学硕士课程的快速评论。这应该可以帮助您了解所提供的内容。大多数情况下，它们是统计和计算的混搭，但您可能会感兴趣的专业（例如健康、金融）。

请注意，该列表是为已经开始的课程编制的，因此其中一些课程可能无法在明年 10 月开始，或者有不同的教学大纲内容。

每个领域都有自己的“数据科学”变体，所以我建议选择一个你感兴趣的主题并从那里开始。

我不能提供你特别感兴趣的主题。一个能“带你去你想去的地方”的研究生学位是个人的理解，所以我不能回答这个问题。但我要说的是，从我个人的经验来看，当我获得经济学本科学位时，我真的对数据科学很感兴趣，经济学让我可以在我真正感兴趣的领域使用数据科学。所以我申请了博士课程以加深我的知识，并在许多不同形式的分析中广泛使用数据科学。

我的建议是申请对你有兴趣的研究生学位，并允许你使用数据科学作为理解。由于您的背景，您很适合经济学学位:)

伦敦大学学院-CSML。它涵盖计算机科学、机器学习和统计学。

首先，大学的声誉。其次，您来自数学背景，因此我假设您没有足够的编程知识。第三，统计和机器学习在这一领域占主导地位。在数学之前，雇主更喜欢这两个。

简而言之，本课程提供了您所缺乏的一切。但是，他们不教授 Java、C++ 等编程语言……而是教授 Matlab、R 和 Mathematica。因此，如果您从某个地方拿起前者，那将是必不可少的。

这是一个棘手的问题，因为它既容易又困难。很容易，因为有很多资源可以帮助您就该主题做出决定。难，因为对一个人来说情况是非常不同的（更不用说他们的兴趣随时可能发生变化），这使得其他人很难给你一个好的建议，也很难让你做出正确的决定。

至于数据科学职业选择，您当然可以考虑学位路径（MS 或 MS + PhD），但您需要了解其他选择。有关数据科学和相关学位课程（传统和在线）的综合资源，请访问此页面：http ://www.kdnuggets.com/education/index.html 。恕我直言，对所有这些产品的全面审查是一项艰巨的任务，远远超出了 Stack Exchange 上的答案，甚至是一篇冗长的博客文章。

然而，如今一个人不仅限于传统的教育选择，我认为了解其他教育选择很重要。其他选项之一包括认证（链接在上述页面，但在我看来，唯一值得考虑的认证是认证分析专家，它是来自信誉良好的 INFORMS的可靠且与供应商无关的认证）。另一种选择是最近蓬勃发展的数据科学密集型教育产品，从短期（而且往往过于商业化，说得轻描淡写）训练营到更可靠的产品，包括免费但有竞争力的项目，例如Insight Data Science Fellows Program，需要获得博士学位才​​能申请，或者其姊妹项目Insight Data Engineering Fellows Program，没有这样的要求。最后，还有另一种选择：自学。它与证书选项部分相交，如果一个人使用大量的开放在线课程 (MOOC)（对其进行评论值得单独发表一篇综合文章），但有一些开放课程可能更适合一个人，例如开源数据科学硕士课程，链接在我之前的相关答案中。

PS虽然您的问题侧重于数据科学，但鉴于您的数学背景，我认为至少考虑另一条职业道路可能是明智的。我说的是运筹学领域，它与数据科学相距不远（甚至与它有些交叉）。虽然相似，但恕我直言，数据科学更侧重于统计数据，而运筹学更侧重于数学，至少我是这么认为的。尽管数据科学如此受欢迎和“淘金热”，但运筹学的职业是一个稳固的职业，只是没有那么热。当然，如果您对人工智能、机器学习，尤其是深度学习等事物感到兴奋，那么数据科学职业就是您的最佳选择。不管你会选择什么，好处是你的数学背景很容易改变焦点，如果你决定的话。希望这可以帮助。祝你好运！