一、传统误区：数据科学专业不该有博士学位

　　首先，有些人会说：“数据科学(Data Science)怎么会有博士学位?”这并不是没有道理的。因为从历史上看，data science 并不是传统意义上的独立学科。“Data Science”作为一个术语，是在近十年才流行起来的，本质上是一个跨学科的职业标签，而不是传统的研究领域。美国大学的PhD 设置通常是按照传统学科划分的，比如Statistics、Computer Science、Operations Research、Electrical Engineering、Biostatistics等等，因此你在绝大多数博士项目目录里看不到一个标准的 “PhD in Data Science”。

　　目前大部分所谓的“data science 博士”，其实都是挂靠在传统学科下面的分支。例如，Yale和Harvard 的Statistical Science PhD，很多研究内容涉及Data Science 方法，但学位还是授予统计学;CMU的 Statistics & Data Science PhD，学位本质上也是统计学博士。

　　二、正确理解：美国数据科学专业个别开设博士

　　不过，随着数据科学在科研和产业界的重要性不断提升，一些大学也开始设立独立的数据科学学院，并开设真正意义上的 “Data Science PhD”。

　　参考：弗吉尼亚大学(UVA)开设了在2022年开始了正式的数据科学博士学位。UVA的项目特点是：第一年打基础，接触不同领域的教授(统计、计算机、政策研究等)，之后再确定研究方向;导师群体来自不同学科，强调跨学科;招生时强调多元背景，不限传统理工科，但申请者需要具备量化分析能力;研究内容除了算法、系统设计，还包含政策分析、伦理(ethics)等社会科学方向。

　　目前，类似于弗吉尼亚大学的数据科学博士项目，还有纽约大学、波士顿大学和加州大学圣地亚哥分校的项目。

　　三、如何判断自己适不适合读美国数据科学博士

　　至于是否有必要读数据科学PhD，这取决于自己未来的职业目标。

　　慎用人群：如果目标是做数据分析师、数据科学家、数据工程师、或机器学习工程师，DS硕士学位加上自学和项目积累就已足够。

　　据悉，你可能听说有些数据科学岗位要求博士学位，那就需要具体分析“数据科学家”这个岗位本身的定义。目前，行业内并没有统一标准，不同公司对“Data Scientist”这一头衔的定义差异非常大，甚至同一家公司内部的不同团队，对DS 职责的划分也不尽相同。

　　整体来看，DS的角色大致可以分为两个方向：一个是偏商业分析，主要涉及产品分析、用户行为研究、A/B测试等;

　　很多岗位虽然叫 “data scientist”，但实际工作内容与“高级数据分析师”无异，工具侧重SQL、Tableau和业务理解;而另一些DS 岗位的技术深度已经接近MLE(机器学习工程师)或Applied Scientist，需要熟练掌握机器学习理论与工程实现。因此，对于偏商业方向的DS，硕士学位通常就足够了;

　　推荐人群：如果希望担任企业中的Research Scientist(研究员)角色，或者进入高校/ 研究机构从事真正意义上的科研工作，那么PhD就是必需的，因为这些岗位要求具备独立阅读文献、产出科研论文的能力。

　　例如：数据科学家中偏算法/ 研究，更接近机器学习工程师或研究科学家的角色，涉及建模、模型调优、甚至原创算法开发。

　　在招聘方面通常更倾向于招聘有PhD 背景的候选人，尤其是在大厂的核心算法组、金融量化研究组或healthcare / AI research 团队。

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