原文：
towardsdatascience.com/do-you-need-a-degree-to-be-a-data-scientist-7fb8ba5ba5f9
图片由Muhammad Rizwan在Unsplash提供
我经常被问到，“我需要学位才能进入数据科学领域吗？”
简短回答：不，但这确实有帮助。
让我在这篇文章中详细解释我的意思。希望这能对这个问题的理解有所帮助，或者给你一些数据和研究的例子。
作为免责声明，本文中的一切都是我的个人观点，并不构成专业建议。
数据科学家的背景
“大学或学院还值得吗？”这个问题已经被回答并反复讨论。
总是给出相同的回答：“除非你需要它来做你想要的工作，比如医生或律师，否则它不值得。”
我同意这个说法，从技术上讲是正确的，但它比这要复杂得多。
根据 Coursera 上的这篇文章www.coursera.org/articles/data-scientist-salary，基于 Zippia 的一项研究，51%的数据科学家拥有学士学位，34%拥有硕士学位，13%拥有博士学位。剩下的 2%属于未定义或其他学位类别。
作者使用Coursera文章中的数据绘制的图表。由 ChatGPT 生成。
另一项由 Bob Moore 进行的研究，他分析了数据科学家的 LinkedIn 个人资料，发现“超过 79%列出教育背景的数据科学家拥有研究生学位，38%拥有博士学位。”
另一项由 365DataScience 进行的研究表明，“根据我们的数据，2020 年的典型数据科学家拥有硕士学位（56%）、学士学位（13%）或博士学位（27%）作为他们最高的学术资格。”
我们必须带着一点怀疑的态度来看待所有总结性统计数据，因为我们无法完全了解数据收集过程或数字是如何产生的。数据科学家这个职位仍然相当模糊，并且在不同公司之间差异很大，因此这一点很重要，要牢记在心。
尽管具体的统计数据略有不同，但很明显，大多数数据科学家都拥有学位，许多人还拥有硕士或博士学位。
从个人经验来看，这很有道理。我从未遇到过没有学位的数据科学家，而且我所工作的那些人中，大多数至少拥有硕士学位，而且我知道的几个人拥有博士学位（他们都非常聪明！）。
更有趣的是，Zippia 文章进一步解释了学位持有者中最受欢迎的学位专业。
作者使用 Zippia 文章中的数据绘制。使用 ChatGPT 生成。
我们看到，拥有学位的数据科学家中，大约有 50%的专业是计算机科学、统计学、数学和物理学。其他专业没有明确界定，但很可能包括工程、化学和经济等学科。基本上是包含大量数学和编码成分的学科。
因此，大多数拥有学位的数据科学家都来自 STEM 背景，这些背景可以说是最难学习的科目之一。
再次，这符合我的个人经验，我所认识的数据科学家几乎都拥有数学、物理或计算机科学的学位。当然，如上图所示，还有其他学科，但这三个学科显然占主导地位。
那么，这一切意味着什么呢？
嗯，大多数当前的数据科学家都拥有非常技术性的学科学位，并且通常拥有比学士学位更高的学位。
然而，这并不能完全回答我们关于你是否需要学位才能成为数据科学家的问题。让我们深入探讨典型的职位要求，以进一步了解。
职位要求
根据 indeed（世界上排名第一的职位网站）：
“数据科学家通常至少需要拥有数据科学、计算机科学或与之密切相关领域的学士学位。许多雇主更喜欢硕士学位，以进一步提高计算机编程语言、概率和统计学的技能。”
他们还分享了过去三年在美国的数据科学职位要求数据。
由作者使用 Python 从Indeed引用的数据生成的图表。
我们看到，95%的雇主希望数据科学家职位拥有学士学位或更高学位，只有 3%的雇主要求高中文凭（相当于英国的 A 水平）。
如果我查看我的 LinkedIn 上数据科学家职位的职位，大多数似乎都希望拥有 STEM 硕士学位，这与我们从 Indeed 和Zippia看到的数据相符。
https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/2c5efb74a4aeabd7af424211e8fa7b72.pnghttps://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/9bb2c4a92c076939034e0bfc950d6c51.pnghttps://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/66df457d79bbd3a34a318b9c571cf3cd.png
来自我的 LinkedIn 的数据科学职位描述示例。
重点是，很明显，雇主希望他们的数据科学职位拥有技术学位，许多人还特别希望拥有硕士或博士学位，而不仅仅是学士学位。
我要指出的是，博士学位的要求通常针对更基于研究的职位，而硕士学位通常已经足够。
个人观点
我们刚刚看到，大多数数据科学家都有学位，大多数职位描述要求候选人拥有数学、统计学、计算机科学和物理学等学科的学位。
因此，从纯粹的数据和统计角度来看，你需要一个学位才能成为数据科学家，如果你想要提高你的机会，那么这个学位应该是 STEM 学科。
我们完成了吗？嗯，还没有。
就像我在开头说的那样，答案比那更复杂。
雇主追求的不仅仅是学位本身，而是这些学位赋予的技能和候选人具备的能力。
我已经写了几篇文章，关于你需要成为数据科学家所需的数学、统计学和编码知识。你需要掌握一系列技能，其中一些只在许多 STEM 学科的前两年真正教授。
高中数学课程几乎不教授像特征值、张量和复杂贝叶斯统计这样的内容。然而，这些主题在数据科学和机器学习中经常出现，正如我在之前的文章中提到的，你需要擅长数学才能成为顶级数据科学家，这是事实。
这些 STEM 学位通过学位和授予你的成绩，向你展示了你在这些领域的熟练程度。它们还表明，你可以学习并应用复杂的话题，这是数据科学工作的基础。
高级硕士和博士学位显示了独立研究和深入单一问题的能力，真正探索它。这些是顶级数据科学家的基本技能，也是为什么公司愿意为拥有学士学位的候选人支付更多。
根据Zippia 研究，拥有学士学位的数据科学家平均收入为$101k，但拥有硕士学位的数据科学家收入约为$110k。当然，这个差距并不巨大，但它确实表明，更高的学位会提高你的收入潜力。
学位是对你在数学、编码和问题解决能力方面的能力的认可标志，目前，这是我们用来在我们的简历或简历上获得这些认可的最佳和最常用的系统。
当然，你可以从技术上在线学习所有东西，但想象一下，在业余时间自学张量微积分需要多大的自我驱动力。我担心这并不像为学费数千美元的学位考试不及格那样有动力。
现在，不要误解我，获得数据科学工作比仅仅拥有学位要复杂得多，就像我们在过去十年中看到的软件工程一样，随着时间的推移，学位可能不再是必需的，因为数据科学成为一个更标准化的角色。
项目、可证明的兴趣和优秀的软技能也在使你成为一个全面的数据科学家方面发挥了重要作用。像现在的一切一样，学位可能会教你一些东西，但不太可能完全为你准备整个工作。如果你想脱颖而出，你需要提升其他领域的技能。
另一点需要记住的是，工作要求更像是一个“完美”候选人的清单，而在实践中这种“完美”候选人实际上并不存在。所以，如果你拥有所有技能但没有学位，你仍然应该申请，因为你有很大机会得到这份工作。我知道一些人在历史和英语等学科有学位，现在他们是数据科学家，而且是非常出色的数据科学家。
总体而言，就目前而言，似乎为了增加获得数据科学角色的机会，拥有 STEM 学科的学位是更好的选择。然而，这并不是要让你气馁，因为你可以不通过学位学习所有必需的技能，我认为这甚至更令人印象深刻，真正显示了你对这个主题的热情！
如果你想了解成为数据科学家所需学习的相关数学和编码的路线图，请查看我之前的帖子。
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