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[统计--申请相关] cs背景申stat phd靠谱吗?

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xdj701 发表于 2016-4-20 17:21:08 | 显示全部楼层 |阅读模式

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lz本来应该是要申今年,但因为是大三下转的美本公校,所以导致要延半学期毕业,而且如果申16FA变成在美国这边只有一个学期的成绩,所以变成只好申17FA的了。
之前的想法是申ds的ms,所以专业选课大概是7成cs3成stat。但个人一直都对stat更有兴趣,最近更倾向于直接申统计的phd
现在的问题是我在这的stat课太少了,这学期结束只有4门,下学期可能还有一门。cs的话有6门,数据结构+算法+数据库+数据挖掘都有,下学期结束还有两门。
之前在国内是华五的ECE专业,但是略微上过实分析,复分析,微分方程,线性代数,都转成了这边400level的课,只是成绩相当难看(C+/B-),还有一门本科的概率和研究生的概率,成绩也只是B/B+这样。
来这边以后统计都是A+,总的gpa也是还不错,有跟一个stat的professor emeritus做了快一年的水科研(写程序跑程序),现在同时帮一个主要做database的cs教授干活,但主要是做machine learning的事情,实习也是做ml。
. more info on 1point3acres.com
不知道大家知不知道有什么学校的统计Phd是比较喜欢有cs背景的学生的么?我看到uw的stat phd是有big data这个track,但感觉以我的背景uw难以企及。或者我先申一个比较适合作跳板的stat ms?
重装玛丽莲 发表于 2016-4-22 02:23:39 | 显示全部楼层
提一点小建议。楼主如果想念统计PhD的话,确实非常欢迎,但从楼主角度,还是觉得楼主可以先不用着急下结论,可以先多对统计这个专业多了解一些。统计本身有有些极端,做应用的时候可以直接把很多现在的理论拿来用,但做理论的时候更多是进行一些抽象的分析。但考虑楼主是想念统计的PhD,所以理论的东西是少不了要接触到的。举一个小例子,比如EM算法,如果单论使用,混合高斯,直接有close form的公式代入求解就行了,但在另外一些例子中,对象不一定是混合高斯,可能是你做研究时遇到的比较复杂一点的分布,这样你在E步求解的时候就需要计算一个条件期望,具体来说还是一个多维的条件期望。如果对统计的数理理论缺少一定了解的话,就很难上手计算这个E,实际上,很多时候这个条件期望没有close form,甚至需要结合MCMC的方法来确定。
总之,统计和CS的相似处有无数人讨论了无数次了,但实际上两者之间的差异其实也相当大。彼此方法论和关注的东西大相径庭,所以楼主在做决定之前,应该更多关注一下这些差异性的东西,看是不是对统计这块依然感兴趣。
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find_advice 发表于 2016-4-23 11:22:14 | 显示全部楼层
xdj701 发表于 2016-4-23 06:56
其实我算统计系的哈哈哈,我本科这个项目很奇葩是stat+cs,挂在统计系下面,课程设置大概是3门calculus+6 ...

不推荐master,我觉得你的实力够申到一个不错的PhD了,master转PhD也不容易且耽误时间,如果直接出来找工作至少我知道H的CSE并不是那么神奇。既然你的目标是博士就直接申请就好。

另外个人感觉博士申请上没上过某门课程是很minor的因素,你的科研paper不比课程强么,况且课今后还可以上。
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find_advice 发表于 2016-4-22 09:32:27 | 显示全部楼层
本帖最后由 find_advice 于 2016-4-22 09:37 编辑

统计里没什么CS出身的学生,很大程度上可能因为CS出身很少往stat里跳,不一定代表申请难。PhD的话,有match的背景和牛推非常重要,这些你都有。
. From 1point 3acres bbs
不妨考虑CS里ML方向,其实也有做得很数学,很理论的,跟统计本质上是一样的,不需要跑什么程序。ML这种东西本来就是各个系,包括统计计算机电子工业工程都在做,你挂个CS的羊头卖统计的狗肉不是更好找工作嘛。

你看Stanford Stat Candes的论文,再看看Caltech EE Hassibi的论文,有什么区别呢?
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zpinthehouse 发表于 2016-4-21 01:31:36 | 显示全部楼层
不只是浪费了,而且申请难度不小。。stat的老师还是喜欢applied math或者统计背景的学生。。而且统计的很多asymptotic,consistency的证明对数学要求挺高的。。high-dimensional又用到好多linear algebra。。读统计的phd需要不少数学证明,所以老师也喜欢有这方面功底的学生。。建议可以考虑CS下面做的偏统计的,更适合楼主。。如果申统计,有可能的话读个应数的minor,不过看来时间不太够了。。
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 楼主| xdj701 发表于 2016-4-20 17:24:52 | 显示全部楼层
stat的课是一门理论课(讲一些收敛,delta method之类的),两门R课,一门随机过程,下学期准备上贝叶斯。问我们学校负责录取ms的教授(不负责phd),他是说我之前国内学校不错,招生委员会应该会有一些forgiveness,而且主要看后60学分。但我统计课实在太少,感觉很虚
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Dorit 发表于 2016-4-20 19:25:56 | 显示全部楼层
什么叫做略微上过过实分析,复分析,微分方程,线性代数?意思是这些内容都在一门课里?
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Sin 发表于 2016-4-20 22:04:59 | 显示全部楼层
CS背景申stat phd感觉浪费了,不如申ML方向的CS phd
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edyyy 发表于 2016-4-21 05:08:31 | 显示全部楼层
楼上正解
我们这里都是math 背景的统计学生
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 楼主| xdj701 发表于 2016-4-21 06:36:02 | 显示全部楼层
Dorit 发表于 2016-4-20 19:25. 鐣欏鐢宠璁哄潧-涓浜╀笁鍒嗗湴
什么叫做略微上过过实分析,复分析,微分方程,线性代数?意思是这些内容都在一门课里?

在一系列的课里,我们之前课程的设置比较奇葩,三学期的Honor math sequence,内容大杂烩。
然后转过以后拆成1门4学分+3门2.6学分的课,高数3+实分析+抽代+微分方程
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 楼主| xdj701 发表于 2016-4-21 06:38:12 | 显示全部楼层
本帖最后由 xdj701 于 2016-4-21 06:42 编辑
zpinthehouse 发表于 2016-4-21 01:31
不只是浪费了,而且申请难度不小。。stat的老师还是喜欢applied math或者统计背景的学生。。而且统计的很多 ...
. 涓浜-涓夊垎-鍦帮紝鐙鍙戝竷
这些东西我来这边以后第一学期就上过了,consistency and limiting distribution这种,就在我2楼说的那门本科生的理论课里。线性代数我有一门半,转过以后是2.6分的abstract linear algebra和4分的applied linear algebra。另外我转过来的学分就已经够直接拿一个math minor,然后差一门课就可以拿computational science minor,但我不知道学校允许不允许一门课用这么多次. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
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 楼主| xdj701 发表于 2016-4-21 06:40:53 | 显示全部楼层
Sin 发表于 2016-4-20 22:04. more info on 1point3acres.com
CS背景申stat phd感觉浪费了,不如申ML方向的CS phd

我主要是对CS完全无感hhh,当时学纯粹是因为学校的cs强而且觉得cs对统计还是很有帮助的
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zpinthehouse 发表于 2016-4-22 00:14:29 | 显示全部楼层
xdj701 发表于 2016-4-21 06:38
这些东西我来这边以后第一学期就上过了,consistency and limiting distribution这种,就在我2楼说的那门 ...

那就拿个applied math的minor再申请吧。。cs学位直接申stat吃太大亏了,除非你直接套上老师。。
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Cici_纪念 发表于 2016-4-22 10:14:57 | 显示全部楼层
感觉统计phd对理论要求还是很高的感觉
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 楼主| xdj701 发表于 2016-4-22 10:31:43 | 显示全部楼层
重装玛丽莲 发表于 2016-4-22 02:23
提一点小建议。楼主如果想念统计PhD的话,确实非常欢迎,但从楼主角度,还是觉得楼主可以先不用着急下结论 ...

感谢建议,其实起因之一就是我觉得不知道理论基础的应用太空泛了。就好像我现在偶尔会用deep learning的东西,但因为对背后的理论基础只是一知半解,只靠自己根本没法改进模型,只好去问公司里那些做data scientist的Phd。我个人的倾向是STAT>ECE>CS,之前就是因为上了统计才去选了研究生的课,继而决定转学
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 楼主| xdj701 发表于 2016-4-22 10:37:19 | 显示全部楼层
本帖最后由 xdj701 于 2016-4-22 10:38 编辑
zpinthehouse 发表于 2016-4-22 00:14
那就拿个applied math的minor再申请吧。。cs学位直接申stat吃太大亏了,除非你直接套上老师。。

我现在差四门数学课可以拿一个math major with OR concentration。我原计划是12月毕业然后找full-time或intern到明年9月读研究所,如果考虑到申请的话是不是干脆再多上一个学期把这个学位拿了?但是那个时候申请早就结束了。。。除非再晚一年
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重装玛丽莲 发表于 2016-4-22 12:52:00 | 显示全部楼层
xdj701 发表于 2016-4-22 10:31
感谢建议,其实起因之一就是我觉得不知道理论基础的应用太空泛了。就好像我现在偶尔会用deep learning的 ...

是的,我也是同感。我个人感觉如果不是做学术的话,DS更侧重CS一点,包括大量数据的存储维护以及分析,更多还是需要CS里面的知识。
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zpinthehouse 发表于 2016-4-23 00:25:19 | 显示全部楼层
find_advice 发表于 2016-4-22 09:32. 1point 3acres 璁哄潧
统计里没什么CS出身的学生,很大程度上可能因为CS出身很少往stat里跳,不一定代表申请难。PhD的话,有match ...

后半部分很赞同。。CS甚至EE里搞的很统计的也有很多。。但是CS申stat劣势真的太大了。。cs在统计看来也是工科,转stat跟什么EE或者ME转stat一样难。。
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yinfan 发表于 2016-4-23 05:30:29 | 显示全部楼层
xdj701 发表于 2016-4-22 10:37
我现在差四门数学课可以拿一个math major with OR concentration。我原计划是12月毕业然后找full-time或i ...

楼主可以考虑申请UCI的统计PhD哈,统计和CS都在一个学院,而且有好几个CS 的教授和统计Joint,可以带统计的学生。Padhraic Smyth和Pierre Baldi,都是做Machine Learning的。
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yinfan 发表于 2016-4-23 05:38:46 | 显示全部楼层
系里有好几个高年级的学生都在跟着Professor Smyth 和 Baldi 做, 因为他们本身就和统计Joint所以带统计的学生并且作为他们的Dissertation Chair在手续上是完全没有问题的. UCI 统计的PhD申请难度和CS比起来还是小很多的 (CS PhD要么是有Master学位的,本科直接来的基本都是清华的), 而且UCI统计系本来也就比较看重实践能力,所以楼主的数学背景基本够了. 个人建议--楼主如果想做ML但又怕申CS PhD不是很稳的话,可以考虑申UCI 统计PhD.. 1point3acres.com/bbs

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 楼主| xdj701 发表于 2016-4-23 06:56:14 | 显示全部楼层
zpinthehouse 发表于 2016-4-23 00:25
后半部分很赞同。。CS甚至EE里搞的很统计的也有很多。。但是CS申stat劣势真的太大了。。cs在统计看来也是 ...

其实我算统计系的哈哈哈,我本科这个项目很奇葩是stat+cs,挂在统计系下面,课程设置大概是3门calculus+6门stat+1门math(实分析之类)+10门cs。推荐信的话应该会是2STAT+1CS或者2CS+STAT这样的配置。话说如S大的ICME(虽然上不了)或者H大的CSE这种交叉的master再考虑统计怎么样
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