是不是数据科学领域统计stat与计算机CS越来越对立？

典型越架贴

leliang65 发表于 2014-11-9 10:48
多不代表好呀 模型还是需要不断完善 理论模型不好 就算有再高的编程技术也没用。每个模型都有可以进一步 ...

但是，一个统计师做的模型，变成数据产品的过程中从头到尾可能会匹配10个软工
我也觉得统计还是有用处，但是没软工性质的数科多。
btw i am a typical statistician turned data scientist

松岩 发表于 2014-11-10 05:14
典型越架贴

希望大家能够多多讨论，讨论出一些富有建设性的结果，不仅仅是为了说服谁，而是真正的立足于两大专业的本身出发，相互提出补充的建议，能够更好的融入未来data science的角度。约价有点low了，最好能够把一些学习以及在使用模型各种困惑啥的都可以谈一谈体会，两个不同专业的可以好好说话。

小K 发表于 2014-11-10 05:31
但是，一个统计师做的模型，变成数据产品的过程中从头到尾可能会匹配10个软工
我也觉得统计还是有用处， ...

那以你的经验，如果你找程序员，你希望他能具备什么技能，能够更好的与你沟通，更好的参与协作。或者说他可以看一些applied stat方面的哪些知识等等。

what i hope to see and what company wants to hire are completely different things.
:p
jokes aside, Udacity gives a very appropriate amount of stats for CS-data scientists

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xiatian122 发表于 2014-11-10 11:16
希望大家能够多多讨论，讨论出一些富有建设性的结果，不仅仅是为了说服谁，而是真正的立足于两大专业的本 ...

Good point!

I don't think so.. 这个只是单向的而非双向，只有statistician在黑cs/ds，而没有反过来的
相反cs people always appreciate the works of Statisticians..
统计是受到严重威胁了才黑data science/computer science..
主要跟统计学家是scientist/mathematician而cs/ds是engineer的思维有关..
的确有些ml的算法难以interpret, 但是我觉得只要work就有存在的价值，就应该appreciate人家的工作

主要是最早统计的话语权全在数学家手里而非Tukey/Box那帮人..否则database就不是一个cs的area了..
而现在一些统计学家仍然不能接受ml的方法, 只能被cs落下得越来越远

另外，it's not good for the area of statistics.. treat mathematical statistics as the highest level of Statistics, which is 90% useless..

BTW, asymptotics就是在cheating..

luhanqiao 发表于 2014-11-9 01:58
stat归根到底是数学，要推公式建模型搞证明。然后用一点CS实现。所以重点不一样，一个是数学，搞公式搞证明 ...

ML model和stat model的思维是完全不一样的..

applied stat跟数学关系没有那么紧密，如果一个applied statistician致力于搞证明，那只能说明他不懂统计..

leliang65 发表于 2014-11-9 13:48
多不代表好呀 模型还是需要不断完善 理论模型不好 就算有再高的编程技术也没用。每个模型都有可以进一步 ...

理论真的没有那么重要。。而且搞统计理论真的就是大家都在cheating..
1. 大家在证之前都assume原来的model是对的
2. 证不出来就加非常强的assumption然后极力说这个条件是非常mild的
3. 当然还有更严重的cheating，加的条件跟证明的东西差不多，也经常出现