什么是数据科学博士？
如果你一直对科学着迷，特别是如果你对统计学和科学方法感兴趣，那么数据科学博士学位可能适合你。
数据科学是一个研究领域，致力于将统计科学应用于数据可视化、数据科学和机器学习的问题领域。在这个领域，挑战是使用数据分析和数学公式来预测数据模式并从中得出结论。
数据科学之所以变得流行，是因为它涵盖了广泛的主题，包括使用统计方法来分析和解释数据。该学科的首要目标是解释数据进入科学界并影响决策的方式。分析数据以找到模式和联系，然后探索可能的解决方案。借助大数据和新的统计计算方法，可以发现模式，并测试关系。
随着越来越多的行业依赖于计算机产生的信息，数据科学将是未来的关键参与者之一。

数据科学博士关注什么？
数据科学博士学位的主要重点是统计方法。这意味着你将学习宏观和微观层面的各种形式的统计，包括统计计算机科学、理论和应用数学。优势是你可以深入了解大规模数据是如何工作的。因此，通过博士学位，你可以在一家分析大量项目数据的公司找到一个职位。
数据科学博士课程为大学生提供了理论方面的全面基础，但他们也教授该学科的实践方面。博士生被教导如何进行适当的实验和解释科学研究的结果。
数据及其解释的重要性在所有领域都至关重要，数据科学博士课程解决了这一问题，一些机构还提供教学模块，博士生可以使用这些模块来加深他们的知识。
在数据科学领域，有几个重点领域。其中之一是大型数据库的分析及其有效解释。有了这个博士资格，你可以进行统计分析、研究，甚至探索性数据分析。你可以看到变量之间存在什么样的关系。你可以在学习期间探索数据库、人力资源管理机器学习或信息技术等领域。

数据科学博士学位的入学要求
数据科学博士学位涉及在该领域进行原创研究；因此，申请人必须对统计方法、计算、概率计算、统计学和其他相关主题有很好的了解。
基本要求通常是获得认可大学的数学、计算机科学或统计学硕士学位。国际学生还需要满足大学设定的几个最低英语语言要求，通常是托福或雅思考试的一部分。
虽然获得数据科学博士学位有很多优势，但掌握分析技术需要努力工作和毅力；要成为一名有效的研究人员，你需要强大的数学和逻辑技能。
如果你对数据科学博士学位感兴趣，但不确定自己是否有可用的背景或资源，可以考虑攻读该学科的硕士学位，或者如果你是未来的学生，请联系你感兴趣的部门，看看他们是否对你有任何建议。

会期和课程类型
在一流大学，你只需3年全日制或6年非全日制就可以获得数据科学博士学位。还有在线课程；许多大学提供在线博士课程，让你在家完成整个博士课程。你仍然需要通过听课和做实验室工作来满足你的课程要求，但是你的工作可以按照你自己的节奏在校外完成。

成本和资金
数据科学博士学位的费用将取决于你就读的大学，但平均学费为英国/欧盟学生每学年4000英镑-6000英镑，国际学生每学年16000-19000英镑。
由于数据科学博士项目的流行以及对能够精心分析大型数据集的个人日益增长的需求，在这方面获得博士资助并不困难。在许多情况下，全职研究的资金可以从大学的博士培训中心（CDT）获得，包括学费和生活费。

可用的职业道路
获得数据科学博士学位将提高你的数据分析技能，让你专注于其他人无法获得的领域。博士学位为那些对统计学感兴趣的人提供了许多机会；你可以成为工程师、统计学家、顾问或学术讲师。甚至还有数据科学博士学位提供在金融机构或政府机构的实习机会。完成博士学位后，你可以根据自己的能力和经验进入许多领域的劳动力市场。
数据科学博士学位可以带来许多领域的广泛工作。如果你有兴趣为一家以某种方式使用数据的公司工作，博士学位将是你的完美选择。如果你对独立研究和研究各种科学方法和数据感兴趣，你将获得博士学位。你也可以把时间花在教学或做自己的研究上。
一个拥有数据科学博士学位的人可以从事许多与行业相关的职位。例如，你可能在金融行业担任并购分析师、医疗保健、统计学家或信息系统管理员。你甚至可以获得IT分析师、项目经理和软件设计师的工作。
你可以利用你在工作场所的知识创办自己的小企业。今天的许多小企业都是建立在博士学位的基础上的。事实上，许多财富500强公司的成立是因为一名医生试图解决一个问题或回答一个困扰他们行业的长期问题。