是否要放弃工作在重新

看你现在从事什么行业？还有年龄。。

夕阳电子行业年龄不小了

可以先网上学学呗，如果学的时候觉得不难，而且越学越有兴趣

再考虑读学位

说下你现在的情况和打算，越详细越好。大家总是不吝意见的。

公司要大裁员了所以在做选择，我是觉得在等老了就真的学不动了。

而且很明显每个公司都是在往大数据方向发展，即便现在换个工作，也保不准今后面临被电脑替代的风险，所以问问大家给给建议。

为什么想读一个degree这是楼主要先搞清楚的问题

你的背景和爱好？最重要的：年龄？还有家庭情况？有无支持？

没什么负担，就是为了提升自己。

其实我觉得大数据也不是一个很好的方向。 基础的大数据分析本来也是电脑擅长的，machine learning，AI也是要让电脑学会分析， 取代基础分析员的工作， 基础的data analyst以后可能一个软件包就取代了。
技术方面的工作， 都是具有可取代性的， 不可取代的， 是与人打交道的工作， 是管理类的工作。
楼主不如考虑读个MBA， 升级一下。话说， 楼主如果读了data analysis， 愿意和学校里面的刚毕业的年轻人在同一起跑线竞争吗？

越等，就越没那个竞争力了

那还不如直接转行当卖AI或machine learning的业务？这样不是就不会被取代了？

不建议放弃工作全职读书IT 风向变得很快。现在的热门也许三年后就没人要的。比如SharePoint.
Data Science 我是自己学的, 网上很多免费或便宜的课程。 我个人推荐 Cousera 上的课程，都是知名大学教授讲的课。Stanford大学也有免费的 Data Science 的课程。
Data Science对数学要求极其高, 基本上要本科数学专业,或工程系硕士学位。
我所学的还是比较传统的machine learning。人工智能领域的deep learning 需要博士学位才能略懂。deep learning的问题是它的结论是无法解释的。现在很多搞deep learning的工程师只是做调参数，没有技术含量。
基本建议是业余时间读一下免费的课程，看自己是否喜欢，再决定是否深入。对于IT业内人士，大概花不到半年可以学到很好了。Cousera 上有个中国牛人两个月就把一年的课程学完了，满分毕业。他写的学习笔记得到老师的大力推荐，网上可以下载。

很好的意见，谢谢。

我的情况和你有那么一点点类似30多。我已经辞职。秋学期开始读一个health care的硕士。其他不公开透露。虽然不知道未来如何。但是如果想转行，早点动手比晚点好。
也想过data science但是又听说这个不需要学位，自学也可以。但是要转行到healthcare就一定要有学位。

读个远程在线的master degree就可以了读远程的就可以，美国的，CS的可以，DS的也可以

不需要全职读的

好像很贵之前看过一个UC Berkeley的网上这种学位。好像学费6万美金。

谢谢分享经历，加油。

半路转DS的路过要转得趁早，再过几年这行也是满地毕业生跟你抢工作了

请问是去大学学的吗？

转ds不一定要去读个专业的master我的一个朋友就是之前在半导体 直接在coursera 上自学 johns hopkins的系列 然后转成功的
现在已经在ds做了三年了 现在做的挺不错的

就是刚开始是要忍受和应届毕业生一样的薪水 周围的同事都是20出头的环境

下面是连接希望帮助到楼主

https://www.coursera.org/specializations/jhu-data-science

一样的情况,已被录取data science,考虑再三还是准备辞职去读了

恭喜，敢问是full time还是 part time？

电子行业为何是夕阳行业是芯片吗？不是听说是周期性的行业嘛，有低谷也有顶峰。
中国都还制造不出来呢

不建议辞职先去网上看看课程吧
有一些online degree
coursera还真不错
我也在上面学过一些

建议udacity machine learning eng nano degree以及其他相关nano degree

顶同样30+，同样有这个想法...

已经站短你有疑问可以站短我。

撸过coursera，udacitycoursera的ds，big data, udacity的ai和machine learning

去年彻底转行ds了。前面已经很多大神从各个角度切入问题了。别头脑发热辞职，应该吃着碗里看着锅里的。先看看自己喜欢不喜欢。

相比之下更推荐udacity的课程，有mentor（基本都是资深业者，比如碰到一个美亚的资深machine learning engineer, 一个大学物理教授转去accenture的首席data scientist）非常棒的project review（我才不告诉你machine learning最后一个project我提交了四次）非常实用牛叉的求职视频模拟等等

coursera的peer review相对就水很多了。不过两者价格摆在那。但比起线下的master便宜太多了。平心而论，我有点怀疑几万刀读个master是否划算。真要去面试ds的职位，我觉得最理想最牛逼的简历就是一张纸有且仅有一个url，要么是几千个星星的github，要么是top多少的kaggle challenge。

machine learning和deep learning对数学有些要求，远没夸张到需要博士学位。花点时间徒手撸partial derivative, chain rule这些基本原理还不至于难如登天。

编程语言的话，优先选python的而不是R。不是歧视R，只是python应用更广泛。

至于未来嘛，真觉得自己牛叉的话，当初应该梭哈比特币，比如价格在1000美刀逗留过几年，10000美刀的时候再来一轮，然后19000的时候全部卖出去。或者，nvidia 15块左右的时候来一点，等到乘着deep learning的风飙到200的时候全部卖出去。

前几天还在想6月12号将会在这里见证人类历史的伟大时刻，今天就说要吹了。所以，别想太多，明确自己不喜欢啥，但是愿意去尝试啥，那就留条后路的同时去试一下下，没准找到真爱了呢

个人经验，仅供参考