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MCDS@CMU VS Biostat phd@Berkeley

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xzeng123 发表于 2016-4-8 14:52:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
[16Fall]
  • [混合.AD无奖][DataScience/Analytics@MCDS@CMU]
  • [PhD.Offer][Stat/Biostat@Biostat@Berkeley]
  • [.][@]
  • [.][@]
  • 个人其他信息:
  • 你对学校的要求: 美国找data scientist
  • 你对求比较学校了解的情况(请贴出具体信息): MCDS@CMU
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    MCDS@cmu  不用多说,大技校招牌项目,reputation很好,以超强度workload和placement闻名。但lz稍微查过以往的就业似乎是各种FLAG的SE偏多,不太了解这个项目毕业找data scientist工作有多难。lz本科统计出身,cs技能点略欠缺,愿意选择21个月的analytics track补充技能树。
    Biostat@Berkeley Phd, Berkeley stat本来也是媲美大S的大牛,生统是统计里的一个group。其实比较想做ML方向,申生统完全是机缘巧合。不过看到以往完全有师兄无论选课还是research skill的重心全放在ML,只是研究背景比较偏生物或医学。这样答主觉得完全可以接受,并且berkeley 生统还可以在第二年申请emphasis on computer science engineering(相当于一个minor)。. 1point 3acres 璁哄潧

    . 1point3acres.com/bbs
    综上,lz纠结的点就在于,对于在美帝找data scientist工作,以往所听到的信息多是要统计方向phd,不知道这种需求的原因是主要源于master对理论或research的理解不够深入,又或是problem solving的想法不够全局还是什么别的原因。读master,例如MCDS这种想要找data scientist工作又要从哪方面去努力呢?(毕竟如果可以的话,还是想早点毕业,而且lz也不太确定自己是不是真的非常适合学术
    . From 1point 3acres bbs

    欢迎大家多多提供相关信息!
    lw_nju 发表于 2016-4-8 19:14:12 | 显示全部楼层
    MCDS的主要还是做software engineer为主吧
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     楼主| xzeng123 发表于 2016-4-8 23:23:31 | 显示全部楼层
    lw_nju 发表于 2016-4-8 19:14. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
    MCDS的主要还是做software engineer为主吧

    所以做data scientist还是要读phd么?
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    desperatelife 发表于 2016-4-8 23:29:11 | 显示全部楼层
    这就要看楼主想不想读博士了,伯克利博士出来可能更好找真正地data scientist 的工作,个人觉得
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    Sin 发表于 2016-4-8 23:29:46 | 显示全部楼层
    想做data scientist有个top phd还是很有必要的
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    susie4 发表于 2016-4-8 23:29:46 | 显示全部楼层
    mcds也是有找到data scientist的,我记得有位陈然师兄就发帖介绍了自己找到trulia的data scientist的工作,薪水也很高~你可以在地里搜一下
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     楼主| xzeng123 发表于 2016-4-8 23:32:35 | 显示全部楼层
    嗯嗯,谢谢。其实主要还是想弄明白找工作时master与phd之间差距在哪,是真正的research经历和思考么?因为感觉技能上是master可以做到的,努力刷题刷课什么的。
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     楼主| xzeng123 发表于 2016-4-8 23:34:49 | 显示全部楼层
    desperatelife 发表于 2016-4-8 23:29
    这就要看楼主想不想读博士了,伯克利博士出来可能更好找真正地data scientist 的工作,个人觉得

    嗯嗯,谢谢。其实主要还是想弄明白找工作时master与phd之间差距在哪,是真正的research经历和思考么?因为感觉技能上是master可以做到的,努力刷题刷课什么的。
    -google 1point3acres
    抱歉之前回复错位了。
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     楼主| xzeng123 发表于 2016-4-8 23:35:11 | 显示全部楼层
    Sin 发表于 2016-4-8 23:29
    想做data scientist有个top phd还是很有必要的
    . from: 1point3acres.com/bbs
    谢谢,可以详细解释一下原因么?
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     楼主| xzeng123 发表于 2016-4-8 23:41:13 | 显示全部楼层
    susie4 发表于 2016-4-8 23:29
    mcds也是有找到data scientist的,我记得有位陈然师兄就发帖介绍了自己找到trulia的data scientist的工作, ...

    嗯嗯,谢谢哈。但是陈然师兄大家都知道的原因,本身就说明了是少数不是么?加上陈然师兄是thu cs科班出身,大牛经历不知道一般人能不能复制呢
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    susie4 发表于 2016-4-9 00:32:55 | 显示全部楼层
    xzeng123 发表于 2016-4-8 23:41
    嗯嗯,谢谢哈。但是陈然师兄大家都知道的原因,本身就说明了是少数不是么?加上陈然师兄是thu cs科班出身 ...

    我认为如果data scientist往platform,infrastructure方向走,mcds应该还是蛮多人的(有待考证?)如果往ML方向,的确是读个phd更好
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    gyzjay 发表于 2016-4-9 00:57:41 | 显示全部楼层
    实际上我认为陈然前辈的成功的复制概率是比较小的。data scientist一般招的都是top phd。对模型的研究,对ml特别dl(拜某下棋系统的知识核心)的研究深度 自己的科研水平。因为scientist毕竟不会是infrastructure去集成和构造数据pipeline。更多的还是对模式识别和处理本身的可能性和准确性上下功夫。mcds高压的课程培养的毕竟是master。个人觉得虽然头顶第一professional master的光环。项目的培养方式并不对口data scientist这一个职业。而且对于mldl来说 上课的project远远不够的。做个kaggle那才是真功夫。我觉得楼主还是选择ucb的phd比较好。
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    gyzjay 发表于 2016-4-9 00:59:35 | 显示全部楼层
    phd的科研和论文保证了一个scientist对自己work的一种执行模式。不断创新才是scientist吧。
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    tingting24 发表于 2016-4-9 02:51:49 | 显示全部楼层
    肯定去Berkeley啦
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     楼主| xzeng123 发表于 2016-4-9 03:25:09 | 显示全部楼层
    gyzjay 发表于 2016-4-9 00:57
    实际上我认为陈然前辈的成功的复制概率是比较小的。data scientist一般招的都是top phd。对模型的研究,对m ...
    . From 1point 3acres bbs
    明白了,kaggle之前想过master也可以刷,但确实对research思考的深度是master不能及的。但是还有一点,这一切是基于去了berkeley也是想尽办法给自己找机会往ML上面靠(例如修课,拿minor或找相关实习research机会),但是本身还是biostat的phd,导师做的也是biostat这方向,算是曲线。有没有去了cmu之后转成ML phd的可能性呢?毕竟这样才不算是曲线救国吧?
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