数据科学第一博士学位
您甚至可以称其为博士后，因为其水平超出了传统的博士学位。它不是学位，不与大学课程竞争，而是类似于奖学金或学徒制，以学习进行最新的应用研究，发现突破性的结果或应用，并将您的发现转化为适合的开创性材料。面向广大受众。该课程面向具有丰富经验的专业人员，也许适合已在不同领域获得博士学位的人员。它由在许多环境中具有广泛专业知识的，联系紧密的，世界级的公认科学家（不一定是与大学有关联）指导。重点是解决实际问题和应用程序，以帮助您在行业中或作为独立研究人员获得高级职位。
创建这样一个程序的想法是基于这样一个事实，即在寻找行业工作时有时会对博士学位有负面的看法，有些候选人将其藏在简历中。这是因为博士学位应该为您做好学术研究的准备，但是由于博士学位的大量供应以及学术界终身职位的就业市场萎缩，许多人处于不稳定的境地。
图片来源：数据科学领域的女性
该博士学位旨在使您成为该行业的领先科学家，例如成为执行数据科学家或首席科学家。它不涉及撰写和捍卫论文，也不涉及在极少人读的科学期刊上发表深奥的论文，而是迅速地将用简单的英语解释的研究成果传播给广大从业者。例如，如果您想从中创建一个初创企业，可能会吸引风险投资。这些标准绝不逊色于传统的博士课程，只是有很大的不同。这种“指导”的期限可能短至两年；它可以同时兼职，远程进行，而同时又有一份全职工作。
拟议博士学位的特点
持续时间短（2年）
在利基媒体（例如DSC）中发布，而不在科学期刊中发布
无教学负担
远程完成，兼职
跨学科研究
未附上大学课程
没有论文，没有辩护
关注行业问题
研究不受赠款或政治影响
候选人在公司界获得了与她的研究相关的学徒
没有学位
不打算代替博士课程
研究实例
我想到一个例子。如果能找到时间开始这项工作，这就是我所提供的。有争议的研究涉及数据科学，动态系统，随机过程，计算机科学和数论的交叉领域，并应用于密码学，金融科技，区块链，安全性以及高性能/高精度计算。侧项目可能包括连续的随机数生成器的设计，取代了标准的统计测试和p通过更好的工具-值，或证明某些数学常数的数字，是随机分布的（这将是一个基本的结果。）看到这里的细节。我相信这项研究可以带来开创性的发现和良好的应用。
我什至没有数据科学博士学位，当时还没有这样的博士学位。相反，我的博士学位是在计算统计方面的。我有资格运行这样的程序吗？当然，不是我要回答这个问题。您可以在这里查看我的职业道路，并自行判断。
问题是，有多少合格的专家愿意挑战提供这种类型的指导？有多少专业人士愿意参加该计划？有公司有兴趣加入合作伙伴吗？
题库