这可能是不太重要的技能之一。

这并不是说它毫无价值。事实上，对于在统计学等数据科学领域攻读博士学位的人来说，我希望有一些基于测度论的概率论。如果你打算走那条路，那么你会在某个时候做测度论。

然而，工业中的很多数据科学与理论统计甚至任何类型的统计都无关。与统计学相比，数据科学更像是软件工程的一个子领域。即使数据科学涉及统计学，它也往往更多地与已知方法的实施有关，而不是新方法的发明。

我认识很多优秀的、成功的软件工程师，他们绝对不知道测度理论是什么。

（即使你确实打算获得统计学或数学的博士学位，对测度论的背景也没有太大的期望。人们在本科时会有一点点测度论，但这主要是研究生院的主题。我的建议，如果你走这条路，那就是选修有最好的老师的选修课。如果你能得到他们领域的能人的推荐信，那也有它的优势。）