能推荐一些DS方向比较好的博士项目/学校吗？选博士导师和项目重点要参考哪些纬度？DS专业有读博士的必要吗？
您的问题非常好，也涉及到了当前很多学生和家长容易困惑的地方。
首先，有些人会说“数据科学（Data Science）怎么可能有博士学位”，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，是在近十年才火起来的，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”，其实都是挂在传统学科下面的分支。例如，NYU的Data Science PhD项目，本质上是挂靠在CS和Stat双系，导师来自不同院系；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，学位本质上是统计学PhD。
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了独立的数据科学学院，并开设了真正意义上的“Data Science PhD”。比如，弗吉尼亚大学（UVA）开设了美国第一个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，但申请者需要有量化分析能力；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要落到传统的计算机、统计、应用数学等基础领域之中。
关于选博士导师，建议主要参考以下几个纬度，一是研究方向匹配度，导师的研究项目是否真正与你的兴趣/技能契合。PhD期间基本是全职做导师项目，兴趣错位的话痛苦且低效。二是导师职业阶段，比如Assistant Professor（助理教授）压力大，未拿到tenure（终身教职），更积极发论文、带项目，招学生意愿强。而已拿到tenure的Associate Professor / Full Professor，压力小，科研方向更取决于自己的兴趣和学术追求。三是导师是否有招生意愿和足够的项目资源；四是往届博士生的毕业去向，反映出项目的“出口能力”；五是实验室的氛围和指导风格，是否适合你的学习方式。建议尽量通过官网、论文、校友或访校了解这些信息。
至于读PhD是否有必要，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、机器学习工程师，DS硕士学位加上自学和项目积累就够了。但如果希望做企业里的Research Scientist（研究员）或者高校/研究机构做真正意义上的科研岗位，那么PhD是必需的，因为这些岗位要求具备独立阅读、产出科研论文（paper）的能力。
关于数据科学家这个岗位职责，目前行业内没有一个统一标准，不同公司对“Data Scientist”这个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的职责划分也不尽相同。整体来看，DS的角色可以分为两个极端方向：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”，但实际工作内容和“高级数据分析师”无异，工具侧重SQL、Tableau、业务理解；而另一些DS岗的技术深度已经接近MLE或Applied Scientist，需要熟练掌握机器学习理论与工程实现。所以偏商业方向的DS，硕士学位一般足够；而偏研究方向的DS，通常更倾向招收有PhD背景的候选人，尤其是在大厂核心算法组、金融量化研究组或healthcare/AI research团队。
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