我知道这是一个广泛的，也许是题外话的问题，但请多多包涵。
我在 4 年前毕业，获得了数学学位（但没有上过很多统计学课程）。只是在非相关领域工作了几年之后，我才发现自己对数据科学充满热情。我决定辞掉日常工作，专注于学习成为数据科学家所需的所有必要技能。然而，很明显，有许多概念需要学习，并且很快就可以赶上拥有统计学博士学位的典型专业数据科学家的能力。数据科学是一个跨学科领域，需要在计算机科学、统计学、数学、经济学、心理学等方面有很强的能力，但尽管如此，我已经开始（6 个月）沉浸在许多内容中，比如会议、讲座、PDF、简历问题并试图弥合这一差距的答案，

我想我的问题是，在这个领域从事职业的最佳方式是什么？我应该采取作为数据科学家获得入门级工作并“在工作中学习”的方法，还是花一年（硕士学位的长度）让自己沉浸在高质量的内容中，然后申请工作? 我在 CV 上阅读了很多答案，发现自己被许多知名用户的能力水平所钦佩，并认为还有很长的路要走。

任何建议 - 非常感谢。