统计数据
该字段的直接祖先提供推理工具包——假设检验、回归、实验设计——临床数据科学很大程度上继承自费舍尔、内曼及其继任者。
临床数据科学没有实践许可证，也没有专业委员会决定谁可以使用这个头衔——这既是该领域最大的机会，也是最大的质量问题，因为“临床数据科学家”已应用于从高级统计研究到常规电子表格报告的各种工作。
在实践中，无论如何已经形成了相当一致的渠道：定量本科学位，越来越多的硕士学位，一系列真实的项目，以及围绕 SQL、统计和带回家的案例研究构建的技术面试，充当该领域真正的、非正式的把关考试。
入行路线图
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1
数量本科基础
3–4 岁统计学、计算机科学、数学、经济学或相关定量领域的学位，最好有课程作业或将其应用于实际数据的项目。
门槛大学入学并完成基于微积分和概率的课程。
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2
建立项目组合
1–2 岁实习、Kaggle 竞赛、研究助理或具有公共 GitHub 存储库的自我指导项目——雇主实际上在成绩单之外寻找的证据。
门槛获得实习机会或独立完成一个值得展示的项目。
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3
硕士学位（越来越期望）
1–2 岁临床数据科学、统计学或相关领域的专门硕士学位，现在在大型雇主中很常见，即使没有正式授权，它也可以作为一项软要求。
门槛研究生入学，通常需要很强的量化本科成绩。
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4
第一个临床数据科学或分析师角色
条目早期角色严重依赖于数据清理、仪表板和范围广泛的分析，而不是开放式建模、构建后续工作所依赖的 SQL 和业务上下文流畅性。
门槛围绕 SQL、统计数据和带回家的案例研究进行的技术面试。
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5
专业化
3–5 岁大多数临床数据科学家都倾向于一条道路——机器学习建模、因果推理和实验，或分析工程——因为该标题的通才版本变得更难以大规模维持。
门槛具有可衡量业务影响的已交付分析或模型的跟踪记录。
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6
高级、职员或首席临床数据科学家
5岁以上为团队或产品领域设定分析议程，指导初级人员，并根据工作主体而不是任何单一模型影响的决策进行判断。
门槛内部晋升委员会，仅权衡对技术产出的影响力。
临床数据科学硕士（美国）
3 万美元–8 万美元
美国临床数据科学或统计学硕士课程的总学费通常为 30,000 至 80,000 美元，具体取决于大学，但一些公共和在线课程（例如佐治亚理工学院的在线分析硕士）的费用要低得多。训练营的替代方案通常在三到六个月内花费 10,000 至 20,000 美元。在美国之外，许多欧洲硕士课程对国内或欧盟学生收取很少或不收取学费，但生活成本以及非欧盟学生的国际费用仍然较高。
该学什么
计算机科学
工程工作的一半数据库、算法和足够的软件工程来编写生产质量的代码，而不仅仅是一次性的分析脚本，越来越多地将强候选者与弱者区分开来。
数学或应用数学
对于模型下的理论线性代数、概率和优化是机器学习方法实际编写的语言，其用途远远超出了使用默认设置拟合模型的范围。
经济学
一个异常常见的喂食器因果推理和观察数据分析方面的计量经济学培训可以直接转化，许多在职临床数据科学家，尤其是金融和技术领域的科学家，都拥有经济学学位。
物理学
养成定量解决问题的习惯物理学家带来了强大的数字直觉和对混乱的现实世界测量误差的舒适感，并且比学位头衔所暗示的更容易进入临床数据科学。
哪里教得最好
斯坦福大学
美国一个与硅谷招聘有着密切联系的统计部门，也是一些使用最广泛的统计入门教科书和在线课程的所在地。
加州大学伯克利分校
美国其信息学院的信息和临床数据科学硕士项目以及颇具影响力的“临床数据科学基础”本科课程帮助定义了专门的数据科学课程。
苏黎世联邦理工学院
瑞士强大的统计、机器学习和数据工程项目为瑞士密集的制药、金融和技术雇主提供服务。
剑桥大学
英国深入的统计和机器学习研究，毕业生定期被招募到伦敦金融和技术驱动的数据团队。
新加坡国立大学
新加坡领先的区域数据科学和分析项目，为东南亚快速增长的银行和技术行业提供服务。
印度理工学院孟买分校
印度印度最具选择性的工程机构之一，其毕业生为国内科技公司和跨国公司位于印度的大型数据团队提供服务。
清华大学
中国顶尖的计算机科学和统计项目，为中国最大的科技公司提供数据和机器学习人才。
慕尼黑工业大学
德国这是一个德国领先的项目，结合了数据工程、统计学和机器学习，与该国的汽车和工业临床数据科学招聘密切相关。
执照与考试
临床数据科学、统计学或相关领域的硕士或博士学位
全球法律上没有要求，但该领域最接近默认证书的东西 - 越来越多地被列为大型雇主的职位发布中的偏好或要求。
认证分析专家 (CAP)
全球（由 INFORMS 发布，总部位于美国）供应商中立的分析认证，需要考试和经过验证的工作经验，由运筹学和管理科学研究所自 2013 年起颁发。
Microsoft 认证：Azure 临床数据科学家助理
全球云供应商认证（考试 DP-100），展示在 Microsoft Azure 平台上构建和部署机器学习模型的能力，通常在使用 Azure 的职位发布中列出。
谷歌数据分析专业证书
全球通过 Coursera 提供的一种广泛采用的入门级证书，经常被转行者用来展示基础 SQL、电子表格和可视化技能，而无需获得完整学位。
另一条路
编码和数据训练营
为期数月的强化课程向转行者教授 Python、SQL 和应用统计学，用快速、项目密集的课程和作品集代替完整学位——与注重研究的大型雇主相比，这种方式更容易被小型公司和初创公司接受。
Kaggle 和开源组合路线
少数自学成才的从业者通过 Kaggle 竞赛排名或广泛使用的开源数据工具建立了公开记录，偶尔会接受那些重视展示能力而不是正式证书的公司的面试。
相近职业
不限同一领域，六项评分最接近的职业。
🔐
网络安全专家
通过发现、防范和响应数字攻击,保护系统、数据与人员的安全。
抗AI 63 🌬️可再生能源工程师
设计、建造和改进风能、太阳能、存储和电网系统，将可再生资源转化为可靠的电力。
抗AI 72 🦾Robotics Engineer
Designs the machines that sense, decide and act in the physical world, where the hard problem was never intelligence but the world itself.
抗AI 65 🌿可持续发展经理
领导战略、衡量和报告，帮助组织减少环境和社会危害，同时履行业务义务。
抗AI 66 🔌Semiconductor Engineer
Designs and fabricates the transistors inside every computer, phone and weapon, using machines precise enough that only a few factories on Earth can run them.
抗AI 60 📦机器学习运维工程师
构建用于训练、部署、监控和治理生产环境中机器学习模型的系统。
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⚛️
Physicist
Derives and tests the mathematical laws governing matter, energy, space and time, from a lone chalkboard to a 3,000-author particle-collider paper.
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