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想做MachineLearningEngineer有必要读PhD么? 申DS是否不如直接申CS?

小笼
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最近在准备DS/Stats项目的申请(20Fall),过程中也和很多学长学姐聊天,感觉自己对Data Science项目的毕业去向过于乐观了。很多高就业率、高平均薪资的数据都是有工作经验/非陆本学生贡献的,而且DS项目fresh graduate大多会去做Data Analyst(去Data Scientist岗实际上做的也是Analyst的工作)或者干脆刷题转码。毕竟MachineLearningEngineer和Data Scientist这些岗位对于技术和业务的要求都非常高,远不是读一个DS Master就可以达到的。

意识到这点之后有一些迷茫。

1⃣️ 如果最终目标是MLE,是否有必要Master之后再读一个PhD【Q1】

2⃣️ 或者以SDE为目标,先上岸再补充ML方面的经验,争取转型MLE/ Data Scientist。若是这种情况,直接申对转专业友好的CS Master会不会方向更明确【Q2】,至少刷题环境比较好,而且不需要上太多business/ leadership的课,项目时长也比较理想。

3⃣️ 如果最后还是去读了DS/Stats的Master,且打算毕业后直接找DA/DS的工作,积累一定行业经验后申MLE/DS,如何规划从现在开始的这10个月,让自己在找工时候更具竞争力【Q3】

这是最近在思考的一些问题,想来地里问问大家的想法🙏
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