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硕士一般出来相当于程序员，博士的要知道道理，但是未必会去亲自编程做特具体的事情。先说说编程。
一般大药厂的转专业当程序员的MS用SAS不用多说了，其他行当的不清楚，一般学校里还教minitab, stata, R/S+, 偶尔本科的可以用excel，工程方向的用Matlab，少数人用SPSS。考sas级别还是有用的。不过对于PHD学位的人，面试差不多的职位（假定你没有降级找工作），这个证书还真是没有什么大用，哪怕你其实都不怎么会SAS，人家面试也不太会问到特别具体的问题，因为嘛，博士级别人家assume你就会 SAS了，再来问低级问题有insult面试人的感觉。要说编程语言，以上除了R/Matlab，其他的算不得语言，不过是统计软件而已。
所以，有的非quantitative background出身，大学也没弄过C/Basic什么的同学，她们可以用用SAS/Stata，一上R之类就木头一样了。。。。。。很汗那。。。。所以，我的point是，如果要在一群这样的人里面stand out，还是培养培养自己的编程功底吧，很基本的也成啊。至于统计软件，会了一个，其他都好说，临时用临时google都成啊。
Phd读书过程中以上这些多数都会接触到，无论你课题做什么，这些都摸摸，将来没准都用的上。生统经常在public health学院里，其他系的同学经常需要生统专业人士指点，咱不妨多跟人合作合作，自己学了再教教他们，好处真是太多了数不过来。首先是communication skills，生统哪怕做研究，数据也是来自bio/med专业人士，所以将来跟人打学术交道的能力也是至关重要。当学生的时候大家都很宽容，很可以容忍你的错误和ineffectiveness，要抓住这个机会，多多练习。其次，可以接触多种学科，多种软件，多种思路，也可以帮助你自己的理解。quantitative专业出身的人容易钻进数字里面，忘记了big picture，跟不同discipline的人合作可以帮助你retain the big picture。万一合作发了paper，哪怕是第n作者，也是有用的，尤其是对找工业界的工作来说（http://www.1point3acres.com/bbs ）。然后，你可以发展自己的network，将来用处太多了，找工作/绿卡推荐信拉，申请grant找人合作拉，合作发paper拉，committee里凑人拉，不一一详述了。最后嘛，可以挣俩小钱花花，一般院系内部tutor拉，帮人做小的分析拉，pay的不比intern的hourly rate低，时间还特别灵活，现金交易又不交税。弄好了还可以作为自己course project的内容。。。。。。一句话总结，就是学这个应用学科，咱就多找机会应用之！
一般学校开设课程，同样题目的通常两套，数字大的一套给PHD，偏理论，低的给MS，偏应用。读PHD的同学找机会给应用的那门课去TA/grade/Tutor一下很有好处的。有的学校，so注重理论，以至于课上都推公式，少有数字啊软件什么的，将来工作的时候难免抓耳挠腮。。。当然又不想去再take低level的课，所以TA一下子最合算了。http://www.1point3acres.com/bbs 读MS的同学，理论知识固然不需要太钻，但是别以为统计就是PROC TABULATE/PROC MEANS了（如果你碰巧是这样的，就表奇怪为什么某某人看起来条件差不多，结果找的工作级别工资都比你高n多。。。）好歹呢，弄清楚什么data用什么model分析，别光记sas procedure的名字和细节，也稍微思考思考个为什么，为什么这个data更合适用这个model不是那个model，fit完了以后，老大们到底看的是结果里面的什么，他们看了以后得出什么结论，为什么得出这些结论。为什么他们看完以后又叫你再fit别的什么什么model，他们的意图是什么。
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