你有没有听说过，甚至想过攻读数据科学硕士学位？
如果没有，请考虑一下。
数据科学领域正在以指数级的速度增长，随之而来的是对具有分析大量数据技能的专业人员的巨大需求。如果你想改变你的职业生涯，甚至只是更多地了解数据科学家的工作，硕士学位可能适合你。
首先，如果您的目标是在数据科学领域工作，那么是的 - 硕士学位是必不可少的。但是，如果您正在寻找其他职业道路，例如通往数据分析职位或商业智能职位的道路，那么硕士学位可能不是必需的。
这完全取决于你想从事什么样的职业。例如，如果您想成为一名分析师，帮助企业对其数据分析项目做出明智的决策，那么从认可的大学获得学士学位可能足以满足您的需求。另一方面，如果你想要比本科课程提供更多的培训和经验，以便在你被全职聘用（或晋升）后更快地晋升，那么攻读硕士学位可能会有利于你的职业发展计划。
 

是什么造就了优秀的数据科学家？
一个好的数据科学家是那些对他们的交易工具感到满意的人。他们不仅对最新工具感兴趣，而且了解它们的使用方式和功能。他们也乐于提出问题并利用可用的资源。
 

数据科学的职业前景如何？
根据美国劳工统计局的数据，从22年到2020年，数据科学家的就业前景预计将增长2030%，远快于所有职业的平均水平。126 年，该职位的年薪中位数为 830，2020 美元。人们通常通过获得数据科学硕士学位进入该领域。（来源： 财富)
与该领域相关的职业是多样化和令人兴奋的。您会发现自己是一名顾问，使用数据驱动的策略为客户解决问题;作为帮助开发新产品的分析师;或者作为研究人员，通过分析大量信息得出的见解来改进现有系统。
数据科学家在当今的每个行业中都发挥着至关重要的作用，但他们倾向于被他们的专业知识最有用的行业所吸引：金融、零售、营销......甚至医疗保健。这些只是当今数据科学家如何在各个行业中使用的一些例子：
零售商需要数据科学家来帮助他们了解客户及其购物方式。
营销人员需要数据科学家来改善他们的广告定位和投资回报率。
-一家保险公司如果想要弄清楚客户在理赔上花费了多少保费与管理成本，可以使用数据科学家来开发一种算法，让他们更好地了解如何降低成本，同时仍然涵盖所有索赔。
一家健康保险公司可能希望使用数据科学来确定哪种治疗方法最适合某些疾病，以便他们可以提供更实惠、覆盖范围更好的计划。
金融：数据科学家可以通过使用预测分析来确定哪些客户可能拖欠贷款或信用卡，从而帮助银行和其他金融机构做出更好的决策。
数据科学家还可以通过识别现有服务中的痛点（例如处理时间慢或表单混乱）来改善客户体验。
 

为什么要攻读数据科学硕士学位的 6 个理由
如果你想把数据科学作为职业，那么你应该考虑攻读硕士学位。以下是一些原因：
1）您将获得该领域备受追捧的工作。像谷歌、Facebook或亚马逊这样的公司希望拥有数据科学学位的人为他们工作！这意味着，如果您正在这些公司寻找入门级工作，获得硕士学位将使您比其他竞争同一职位的候选人更具优势。

2）拥有学位将使雇主在需要具有该领域专业知识的人时更容易找到您。当公司雇用拥有博士学位而不是理学硕士（甚至理学学士）的人时，他们表明他们相信他们的员工可以处理比他们本科时学习的更高级别的任务——这对你来说是一件好事！当您申请数据科学工作时，公司会认真对待您，他们更有可能雇用您。

3）学位将使雇主更容易找到你。这种工作可以让其他正在寻找数据科学高级学位的人的雇主注意到你。并且他们愿意为这些专业知识支付更多费用。

4）数据科学硕士学位将在您的简历上看起来不错，并帮助您从其他候选人中脱颖而出。雇主可能会对你拥有这个高级学位的事实印象深刻——它可以帮助你与其他没有学位的申请人区分开来。并且他们愿意为这些专业知识付费。

5）你接受的教育越多，就业市场就越有可能为你提供机会。即使你目前的领域不需要硕士学位，将来也可能需要硕士学位——如有必要，拥有一个硕士学位将使您更容易过渡到另一个工作领域。并且他们愿意投资它们。

6）如果你想成为一名教授，大多数大学都需要硕士学位或博士学位。即使您不打算进入学术界，如果您决定以后不回去攻读博士学位，拥有此证书也将使您更容易在该行业获得入门级职位。
那么，谁应该攻读数据科学硕士学位呢？嗯，这取决于你想要什么样的职业。如果您正在寻找更具技术性的东西，例如软件开发或机器学习，那么是的，您需要获得提供一个或多个数据科学浓度的课程的硕士学位。