近年来，很少有职业像数据科学家一样经历了如此多的炒作。数据科学家连续四年被Glassdoor评为最好的工作，他们得到的承诺是大量的工作机会和高起薪，这使得进入大学和已经工作的人对该领域的兴趣都有所增加。
随着企业对数据科学家的需求激增，数据科学、商业分析、信息系统和其他相关领域的大量硕士项目正在各地涌现，这些项目承诺教授从数据中收集商业见解所需的技能，并帮助填补人才缺口。
“数据科学不是暂时的，而是需要很长时间的大量工作，”威廉姆斯学院(Williams College)计算机科学教授、计算机械协会(Association for Computing Machinery)数据科学工作组联合主席安德里亚·丹尼卢克(Andrea Danyluk)说。“学院和大学开始了解对数据科学家的需求，并开始开发项目。”
Danyluk说，许多这样的新项目仍在制定融合数学、统计学和计算机科学的适当课程的过程中，而且所提供的课程质量、深度和知识广度都有很大的差异。它们通常还需要至少一到两年的硕士课程投资，可能要花费数千美元。
Danyluk说，成为数据科学家的最佳途径取决于个人的背景。她补充说:“好消息是，现在有更多的学术项目正在发展中，这使得人们能够填补程序和项目方面的空白。”
目前在数据科学领域工作的许多人都有数学、统计学或计算机科学的背景。商业分析顾问、《傻瓜数据挖掘》(data Mining for Dummies)一书的作者梅塔·s·布朗(Meta S. Brown)表示，“数据科学家”一词相对较新，导致了一些人才短缺。
布朗说:“我们认为，数据科学家在某种程度上不同于以往任何分析师。”“很多组织都认为，有一些不切实际的东西可以解决他们所有的问题。”
布朗说，许多数据科学硕士项目向学生传授分析的价值，并帮助他们在这方面接受更多的教育。然而，她补充说，其中一些项目，尤其是最新的项目，可能会对未来的就业承诺过高，效果不足。
布朗说:“我对数据科学项目激增的担忧是，其中一些毕业生将找到他们非常喜欢的工作，而且工资也很高。”“但我不认为所有项目的所有毕业生都能如此幸运。一个人要想了解某个研究生项目的前景，唯一的方法就是和招聘经理谈谈，不仅要讨论这个项目，还要讨论自己的背景。”
布朗说，在进入硕士项目之前，潜在的数据科学家应该确保他们确实对这项工作的内容感兴趣。她补充说:“很多人说他们想进入这个行业，但他们没有足够的参与，所以不知道这一点。”布朗建议，学生可能想以统计学课程作为起点，而专业人士可能想找机会在目前的工作中接触数据，以获得曝光和经验。
布朗说:“如果你热爱这份工作，又有钱又有时间获得另一个学位，我绝不会阻止人们接受教育。”“我只是认为，对你所投资的东西以及你所获得的回报持现实态度是非常重要的。”
布朗说，尤其是那些主要为了高薪而进入数据科学的人，应该找到一种方法，在传统课程之外轻松地学习。
“有很多有才华的人都有宝贵的经验。他们能为社会做的最有价值的事情就是不要把它们扔掉，成为一名数据科学家。”“它是把这些有意义的元素从统计学和现代技术中带入他们的职业。我认为很多人会因此获得良好的职业回报。”
那些有兴趣申请数据科学学位的人应该考虑以下问题:
如果你想前进在数据科学学位申请程序中,你首先必须决定哪些途径:科学数据,业务分析,或者别的什么东西,克里斯汀Sosulski说,临床副教授信息,操作,和管理科学的伦纳德n .纽约大学斯特恩商学院和数据可视化的作者简单。
Sosulski说:“一个商业分析硕士或其他学位的力量在于，你正在为自己在该领域的领导者设定道路。”“这对那些返校后希望做出明显改变的人来说，是非常有力的。”
Danyluk说，如果一个数据科学或相关的项目是新的，潜在的学生应该考虑整个机构的声誉，特别是它的数学和计算机科学项目。
Danyluk说:“作为一名数据科学家，在许多重要领域都需要有很大的广度和深度。”“它承载着巨大的责任。所以背景越丰富，背景越深越好。”
Danyluk说，如果你能够获得完整的数据科学本科课程，包括计算、统计和专业实践方面，包括道德和法律要求，这可能比一个证书甚至一个硕士项目更全面。
她补充说，课程还应该侧重于教你如何与企业沟通数据发现，因为这是招聘经理寻找工作的一个关键因素。
Danyluk说，假设至少有一个班已经从该项目或相关项目毕业，那么就应该找出毕业生现在从事的是什么工作，以及有多少人正在从事这一领域的工作。
Sosulski说，在选择项目时，要确保项目中有建立人脉的机会和强大的校友网络，并在毕业后继续发展，因为这将最终帮助你在该领域找到一份工作。
Sosulski说:“你永远不会想仅仅展示一些家庭作业就离开。”“你要确保最后有一个强大的顶石项目。”
招聘经理需要的是Python、R和SQL等丰富的技能。“能够将你的发现结果传达给非数据科学家听众是一项关键的技能，”Sosulski说。“你要确保你的简历和那些展示给我们的例子都能体现出你的能力。”
布朗说，求职者应该主动接触潜在雇主，看看他们是否重视这个项目。
“如果你希望在数据科学领域发展，你需要做的第一件事是确保你真正理解这是什么，你想为你的工作做什么，为什么它对你很重要，”布朗说。然后你需要走出去，和真正的雇主谈谈。你需要从真正的招聘经理那里听到他们是什么人，以及他们不会为什么付钱。
Sosulski说，最终，在选择最好的教育时，未来潜在的数据科学家将掌握主动权。
Sosulski说:“在不同的水平上，你有大量的机会来发展你在数据科学方面的技能。”不过，她补充说，这并不意味着买最便宜的东西总是值得的。“你想确保你明智地使用自己的时间,每输入或从你的每一次课程,你要确保你得到的东西你可以添加到你的投资组合或简历的技巧,一个证书,徽章,驱使你前进的东西,”她补充道。