1樓：冰糖葫蘆
推薦1.美國灣區，2.美國波士頓地區，3.
多倫多大學，4.蒙特婁地區，其他地方就沒必要考慮了。因為optimization專業，出身極好(實變復變應該讀過了)，建議強化統計和計算機內容。
讀乙個計算機(cmu灣區分校容易錄取)或統計最好。就業，留美(掙錢多)、留加(安全+好福利)、回國(無種族問題，吃吃吃好)皆可。
2樓：Aice
美國波士頓的UMass Boston 近年新開了乙個Data Science 的PhD專案，開設在商學院下，有興趣可以去了解
3樓：李坤鵬13
美國DS方向提供PhD專案有：
WPI - DS系
這倆比較有代表性，其他專案還有：
Yale - PhD in Statistics and Data Science
USC - Ph.D. in Data Sciences & Operations
UIUC - PhD in Statistics: Data Science Concentration
等當然，既然是PhD, 你也完全可以找CS或者統計下面做DS方面研究的分支或者教授。
4樓：吳尾熊
UBC 去年開了個master of data science的program，是CS和math一起弄的，不過並不是research oriented而是上課和做capstone。但UBC在tech company中的名聲還不錯，每年fb，tesla ms ft都來UBC做info session，所以如果那些矽谷公司是你想要的話也可以考慮考慮UBC的這個專案。
5樓：孤雲獨去閒
上班上得我好無聊，過來答題。
你確定處理大量資料，建模，訓練模型這是你喜歡的工作麼？這工作要求總是學新東西，動手做實驗（資料處理的實驗，寫資料探勘程式）。
有時候他媽的效果好不好，又要抓頭髮了。
你要是能忍，那就報個名校master的專案吧。學校裡面沒啥有意思的資料庫，問題也都很老，還是要到企業裡面對真實世界的挑戰才能成長得快一點。早點畢業出來上班吧。
沒博士就從更entry level的崗位開始幹。沒事，你比博士早上班三四年呢，我覺得三四年工作經驗跟博士學位差不多。
我當年就是沒橫下一條心刷題，要不然我也去當碼農了，哼。
報個cs的碩士，如果你能被錄取的話。
6樓：TraderJay's
我覺得現在不是哪個專業好的問題，而是你能讀到哪個級別的學校的問題。。。
本科背景加分， 5年運維經驗說實話相關度不大， 現在大資料又這麼火，你其實牌面並不大....
其實要是能曲線救國去個強的master program也挺好的，但是競爭也很激烈，比如NYU M.S. data science 或者CMU的一系列master這種
先研究下自己競爭力和定位吧
7樓：想戒咖啡
不是寫明了data science Phd 才是data science. 就計算機來說， 有machine learning，data mining, biostatistic , visualization, database management...都是data science下面，或者有很大程度的重疊，包括high performance computation 也有涉及到怎麼處理TB級別的資料，影象處理，影象本身就是data。
這還只是計算機的，不包括生物學，醫藥，統計。。。資料已經到處都是了，所以。。你是不是要問的再細點，比如什麼方向，什麼領域。
8樓：蕭瀟
結論是有。名字叫data science的，NYU是我知道的唯一乙個，今年開始招PhD。
cds.nyu.edu/phd-program/據我所知，門檻還挺高，我只認識乙個被錄取的學生，他同時還拿到了UW的統計PhD。
其實data science是乙個很寬泛的概念，如果是機器學習的話，相當一部分的統計/EE/CS的PhD都在研究。
9樓：Palo Alto
我覺得data science暫時沒有讀到phd的需求。因為這個專業或者方向沒有看到需要進行單獨科研的方向和課題。如果有，在其他領域已經被關注，或者可以在其他已經有的領域進行研究。
相關的專業有：計算機裡面的機器學習和資料探勘，統計，OR等。可以考慮這些專業的phd。
如果對理論不感興趣，想研究交叉應用，可以考慮具體的工程專業。比如，運用資料去分析建築工程成本，可以去讀土木專業。研究uber的dispatch，可以去OR或者EE。
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