数据科学需要读博吗？

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。

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”。比如，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。

在我看来，这类独立的数据科学博士学位，更多是为了“构建数据科学学院的学术独立性”，而最终研究内容还是会落到传统的计算机、统计、应用数学等基础领域之中。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。

至于是否有必要读PhD，这取决于你未来的职业目标。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。

但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。

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；另一个是偏算法/ 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。

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；但对于偏研究方向的DS 岗位，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。

所以，数据科学到底需不需要读博？这其实是一个关于自我认知的问题。你想用数据讲故事，还是想推动方法本身的进步？你是对业务结果更感兴趣，还是对原理背后的数学更着迷？在这个跨界融合、快速演进的领域里，更重要的是：知道自己要成为什么样的数据科学家。