你是否渴望成为一名数据科学家，但又困惑于数据科学职业道路？微软数据科学值得追求吗，还是坚持微软计算机科学或统计学?让我们找出答案。
成为数据科学家有很多方法。你可以专攻统计学、经济学、计算机科学或数据科学。如果你对数据科学的职业道路不太确定，这篇博文一定会给你提供一些见解。为了引入学生的观点，我接触了Aleksa战国他是康奈尔大学的硕士毕业生。Aleksa完成应用统计学MPS课程(数据科学)-其中一个这是美国最好的数据科学硕士项目．
在康奈尔大学获得统计学和经济学双学位后获得MPS数据科学学位
与Aleksa Basara分享了Tête-à-Tête的数据科学职业道路和项目经验
Tanmoy:你能分享一下你的大学入学故事吗?你是怎么发现康奈尔是你本科阶段的正确选择的?
Aleksa:从小到大，我一直都知道自己对数学和计算机科学等定量学科更感兴趣，但却从来没有一个明确喜欢的学科，我后来会选择它作为我的专业。
在研究大学的时候，我很羡慕康奈尔大学提供了丰富的课程和专业供我选择。我可以探索我感兴趣的东西，让我的激情展现出来。最后，在康奈尔大学的头几年里，我探索了从计算机科学到统计学再到法语的各种课程。
我决定修统计学和经济学的双学位，但如果没有尝试其他领域的机会，我是不可能做出这个决定的。此外，康奈尔大学提供的服务并不仅限于学术领域，因为我知道康奈尔大学有各种各样的俱乐部和组织可以加入。从一开始，我就很有希望在学业上取得好成绩，并在生活的各个方面取得良好的平衡。
Tanmoy:在学习和工作之外，你有什么爱好?
Aleksa:在学习和工作之外，我喜欢跳摇摆舞和玩/看不同的运动。网球对我来说一直很重要。
Tanmoy:你正在攻读统计学与经济学双学位。你是如何获得应用统计学专业硕士学位(数据科学专业)的?
Aleksa:这两个本科专业都让我具备了作为一名分析师看待各种问题的独特视角。他们挑战我去解构问题，评估证据，并能够为创造解决方案做出贡献。
最终在国会议员计划之前,我意识到需求的增加技术能力来解决当今的许多问题,认为这是有用的去追求一个程序,不仅教统计概念,教学生如何适应面对新技术。
当我看到课程内容和项目描述康奈尔大学应用统计学专业硕士我知道这是一个很好的选择。
Tanmoy:看完《单身汉》你为什么不马上去找工作?
Aleksa:总的来说，我认为在职经验是大多数职业生涯中最好的老师。然而，更高的学位是显示该领域的激情和能力的好方法，这在找到最初的几份工作并在那里表现出色时是很有价值的。我知道这个项目在未来会很重要。
我想做一个项目，提供严格的课程，让我在学习的同时以顶点项目的形式进行实践，并与优秀的同龄人在一起。当我发现这个项目时，我觉得这是进入全职数据科学家岗位之前正确的一步。
Tanmoy:你为何选择MPS应用统计(数据科学浓度)，一个专业硕士项目(PSM)的MS数据科学?
Aleksa:对我来说，这个项目的内容比它的名字更重要。虽然我相信计算在数据的研究中扮演着重要的角色，但我认为，对于我们所喜爱的软件包背后的统计理论知识，对于为我们解决的问题选择正确的工具是必不可少的。出于这个原因，我选择的任何项目都要求将两者很好地结合起来。据我所知，应用统计学项目比数据科学项目更注重统计学，因此，我的项目能够提供统计学教学，同时承认计算机科学的重要性，这对我来说是一个巨大的优势。
Tanmoy:您对康奈尔大学学士和MPS项目的反馈。
Aleksa:在我看来，这两者是相得益彰的。在本科期间，我学了很多统计理论，并在业余时间接触了一些计算。在我的硕士期间，我有更多的机会应用我所学的统计和计算机科学。MPS项目中我最喜欢的一个方面是，作为学生，我有机会与一家公司就一个项目进行合作，这个项目对利益相关者有真正的影响。它教会了我很多关于沟通的知识，以及在团队中处理数据项目的良好实践。
Tanmoy:除了排名、声誉、专家教师和最先进的设施，你还喜欢康奈尔大学什么?
Aleksa:学生们绝对很棒。我认为在你的生命中有一个人对他们所做的事情充满热情，并且有强烈的职业道德，这是很鼓舞人心的。身处这样一个充满了这样的人的房间，让我明白，只要合适的人聚在一起，一切皆有可能。话虽如此，朋友和同龄人绝对是我最喜欢的东西。让我们把食物和风景放在第二位和第三位。
Tanmoy:由于数据科学现在很热门，很多学生都考虑在本科阶段学习数据科学或数据分析。你认为本科阶段的微观专业是个好选择吗?
Aleksa:我相信，除非你尝试过，否则你不会知道你会喜欢什么，而过早地专门化，可能会限制你愿意尝试的东西。在我看来作为一名学生,数据科学/分析本科专业不一定拿走这个选择,但它也取决于学生获得暴露在各种主题来帮助他们决定什么样的问题感兴趣,他们想要什么样的职业。
我认为有很多人没有计算机科学或统计学学位就进入了数据科学领域，这是目前最常见的道路。我认为大多数数据科学/分析职位至少需要一些CS/Stats的基本能力，所以只要学生能够以某种方式回到这些主题，他们会变得多专业取决于他们的目标和兴趣。
Tanmoy:学生们经常纠结于数据科学和数据(商业)分析之间的选择。您对学生选择正确的硕士课程有什么建议?
Aleksa:思考一下你想成为什么样的人，你想在职业上做什么。找出在某个职位上什么让你兴奋，什么是你看重的。对你已经拥有的技能和资质持批判态度。最后，评估你需要从这个项目中得到什么，让你觉得它值得。可能是你带走的技能，人脉，或者工作经验。学位名称只是一个小方面。
Tanmoy:今天我们有几门关于数据科学的MOOC课程。你对MOOC课程有什么看法?这些课程有什么好处?
Aleksa:不适合，因为我还没有参加过。
据我所知，如果主要依靠mooc来学习，那么通过独立的副业项目来补充课程对展示你的能力是很有用的。
Tanmoy:对数据科学的需求一直很大。但是，一些人也认为这是过度炒作。根据他们的说法，最好是攻读MS计算机科学或统计学。你对此有何看法?
Aleksa:许多对DS感兴趣的人都看到过三圈维恩图的某种形式，其中领域知识、统计学和计算机科学是数据科学的核心三圈。也就是说，对于不同的公司来说，数据科学意味着不同的东西，这取决于他们当时需要支持哪个圈子;因此，“数据科学家”可以扮演许多不同的角色。
哪个学位最好(数据科学、计算机科学、统计学等等)很大程度上取决于你想要填补的角色。对数据库和代码生成更感兴趣的人可能对攻读计算机科学学位更感兴趣。对数据的意义和如何正确收集数据更感兴趣的人可能对统计学学位更感兴趣。
毫无疑问，这两者都为DS的职业生涯提供了良好的基础，因为它们都是相关的量化领域。然而，拥有另一个学位的数据科学家仍然完全有可能成为一名数据科学家，只要他们愿意学习他们所缺少的东西，以获得他们心中梦想的职位。
Tanmoy:对于那些想要选择统计学和数据科学作为专业的人，你的看法。
Aleksa:要明白，拥有特定学位的你不会走到成为数据科学家的道路尽头。学位会让你进步，帮助你走得更远，但总有新的东西要学，因为DS是一个如此广阔的领域。所以，要有耐心，诚实地对待你喜欢的东西，一步一步来。
