¿Un doctorado en análisis de datos ayuda a tener una carrera como científico de datos?

En este momento, no realmente . Esto probablemente cambiará a medida que el campo madure y gane más profundidad. En este momento, hay muy pocos con habilidades y experiencia reales. Como dice el viejo refrán, “Los mendigos no pueden ser elegidos …” Donde el PHD será más útil, es si estás apuntando a roles académicos / de investigación. De lo contrario, los empleadores verán primero lo que ha hecho y ¿se aplica a lo que estoy tratando de lograr? Eso significa experiencia y conocimiento del mundo real, no solo el mundo virtual de la academia.

Lo que recomendaría es que se ofrezca como voluntario de inmediato para cualquier proyecto de Big Data que pueda encontrar para obtener experiencia real. También sugeriría cursos de negocios si los ha descuidado. Debe comprender a los usuarios de su análisis, antes de poder descubrir lo que realmente esperan aprender. A menudo te dirán que estudies un “dinosaurio rosa” cuando realmente buscaban “mamuts lanudos”. Cuanto mejor entienda a sus clientes, mejor podrá ayudarlos. Muchos ni siquiera tendrán una comprensión real de lo que es Data Science, todo lo que saben es que su competidor lo está haciendo, por lo que también debemos hacerlo. Cuando todo está dicho y hecho, sus habilidades de análisis y ciencia de datos están ahí para ayudar a su cliente, brindándole conocimiento, no solo datos. Por lo tanto, no solo se siente en el PHD, entre en el mundo real y aplique habilidades y conocimientos. Eso es lo que quieren los empleadores y los clientes.

Tiendo a estar de acuerdo con Rick Clapp cuando dice que hay muy pocos con habilidades y experiencia reales en este momento. Partiendo de eso, diría que un buen conjunto de habilidades básicas y un margen de crecimiento es un buen punto de partida.

Por conjunto de habilidades básicas me refiero al conocimiento de programación, estadística y aprendizaje estadístico y / o aprendizaje automático. El acceso a bases de datos y API no hace daño también, pero a nivel junior es aceptable para mí que eso se aprenda en el trabajo.

Personalmente, no sé si un doctorado puede ayudar a lograr o demostrar esas dos características, pero si lo hace, diría que sí, puede ayudar. Si no es así, el trabajo práctico, preferiblemente en grandes conjuntos de datos, es probablemente la mejor ruta.

Espero que esto ayude.

Como otros han mencionado, desde un punto de vista monetario, un doctorado es innecesario. No tener un doctorado también es poco probable que detenga su avance en roles administrativos, con algunas excepciones.

Sin embargo, se requiere un doctorado para que pueda desempeñar algunas funciones específicas en algunos empleadores. Es improbable que muchas compañías financieras, por ejemplo, te permitan convertirte en Estadista Senior sin un doctorado. Pero puede ir fácilmente a otro lugar o hacer un trabajo muy similar en otra empresa o industria.

Entonces, probablemente haya algunos roles muy específicos en los que alguien querrá el doctorado (por cierto, esta es mi razón personal principal para obtener mi doctorado). Al mismo tiempo, si estás calificado para esos roles y el empleador quiere que tengas un doctorado, te lo harán saber, y hay una buena posibilidad de que te ayuden a conseguir uno.

Tiendo a pensar que el ROI sería bastante malo, aunque esto es cierto para la mayoría de los doctorados para el trabajo en la industria. Si ya tiene algunas habilidades cuantitativas difíciles, ponga su pie en la puerta en un papel analítico en una empresa de tecnología y luego estudie por su cuenta para aumentar sus habilidades tecnológicas.

Esa es la ruta que me llevó a la ciencia de datos de LinkedIn y estoy inmensamente agradecido de no haber regresado por otro Masters y mucho menos un doctorado.