统计专业在读, 迷茫是否投奔Data Science大军 (跪求K姐赏光，求大家踊跃)

本人统计专业在读, 最近学了不少有关于data science， machine learning的网课， 越学越觉得data science里面用到的统计知识都很浅显，很多统计的内容只是一些需要记忆的algorithm， 这对CS的人来说学起来应该很容易。但是要在现实生活中（不是网课里面）实现这些algorithm，却需要很好的编程能力，这对我等stat专业的人是个大挑战。。。好迷茫。。。怀疑自己该不该拿自己的短板跟CS专业的人擅长的东西拼机会。。。求指点迷津。。。

P.S. 现在已经熟悉掌握R, matlab, python, sql， 对Java和C++略懂，linux环境也比较熟悉, 做网课作业没有问题， 但是怀疑在实际工作中我的编程能力是否能胜任data science的要求。。
大家觉得统计专业的人做自己老本行，去银行之类的比较好呢？还是做data scientist比较好呢？求指导啊啊啊啊~~~~~

我决定两手抓两条技能树都点，统计系这边老板的research和consulting好好做，data science的公开课照刷编程照样练。时间都是挤出来的。。。我反正已经把游戏戒了

就像培养游戏人物，如果CS是战士职业，统计师法师职业，那么我觉得data science就是魔法剑士，肉搏（coding）比统计的强，法术（modelling）比CS得强，不也挺好的么，哪里都能顶上。

找工作时候统计和Data science的工作都能同时找了，机会当然就更多了。

转自知乎:
机器学习的确是博大精深的领域，对计算机和数学能力要求极高。但是，个人认为这个答案有一定误导性，并不是所有机器学习相关的岗位都要求你掌握每一个算法的细节，并不是只有专业搞机器学习的优秀研究生才能从事这个行业。

目前业界（我的了解仅限于金融和咨询）还真的有非常多的工作是那位答主所说的“用几个软件调几个library跑跑数据的工作”。我目前正在从事的工作属于data science&consulting的范畴，做的最难的也就仅限于用grid search&cross validation来确定算法的参数，其余大部分时候就是clean data和 "用几个软件调几个library“。

个人体会，很多机器学习的相关岗位最看重的反而是对所在行业的business knowledge. 我在某次招聘会上和AIG负责招聘data scientist的人聊过，那个director of analytics department一上来就问我What business problem have u solved? 还有几个月前面过一家汽车贷款公司的machine learning risk analyst, 面部门老大的时候他居然只问简历和business case。。。然后就以我缺少business sense把我拒了。。。我技术面（一面）的时候答对了80%的问题啊。。。

我就答主提的问题和排名第一的回答，和一个机器学习的PhD学长(目前在四大之一的咨询部门工作）探讨了下。以下是学长的回答：“（排名第一的答案）主要针对的是研究型工作例如research scientist，金融服务业没人关心。关键是理解business，定义好问题，再找到好的feature。Domain knowledge is far more important than the technology. 试想你将来想说服客户你的模型好，你觉得客户会关心技术细节吗？（排名第一的答案）和很多CS博士一样，太迷信技术的力量，太把技术的细枝末节当回事了。保持好奇心，多多思考模型背后要解决的商业问题，是最重要的。”

综上，我觉得题主现在努力还来得及。只是方向上要正确，研究性岗位（或许还包含纯科技公司？）什么的就不要考虑了，往金融、咨询、制造等行业走，一边积累行业知识，一边完善机器学习方面的知识储备（一定要尝试自己写代码！作为计算机专业的学生，题主肯定清楚光看不编是绝对不行的）

两年时间，你学到什么程度，也都是非常一般的，你牛，你再牛,读什么学位，找什么工作。。。。自己创业就好了。现在大多数CS的人都是给几个大学没毕业的人工作。两年时间，你无论什么都不会很牛的。而且主要是给我举个例子，公司没了DS就没办法干下去了的。
Netflix, 这几年自我炒作数据挖掘很牛X,其实就是个平台公司，如果不是7.99一个月，没人会用它。

Google, 数据也很牛X, 其实没有CS和数学的人搞算法，谁会用它？

。。。。。数据科学永远都不会是主流，只是锦上添花。这就造成了，他不是核心业务，永远无法和CS的人compete。其次，做模型，你的理论基础和搞数学统计的比还要差很多。最多也就是拿来用用主义，你说你可以更深入的学，统计的人也可以反过来说他可以更深入的学写程序。。。

这个就是公说公有理，牛说我牛逼的意思了。再具体探讨没什么意思。中心思想还是，能投奔CS就去投奔CS,能投奔统计or数学phd就投奔这两个，有钱，编程也不好，统计也不好，数学也不好，还很任性。。。就去读DS或者BA.

这个问题，通病相连

LZ的编程背景以及超过大部分stat的人了呀~ big data什么的确实没有统计太多事情，具体从事哪个方向主要还是看LZ的追求和兴趣了吧~ 不同的行业对数据的interpretation也不太一样，LZ是想走IT？

QAZ123! 发表于 2015-1-9 07:45
这个问题，通病相连

病友~~握手~~你最后有纠结出什么结果吗

cinkie 发表于 2015-1-11 05:03
LZ的编程背景以及超过大部分stat的人了呀~ big data什么的确实没有统计太多事情，具体从事哪个方向主要还是 ...

哎可惜对手都是学CS的战斗机~ 我其实对未来干什么没啥太大的偏向，向钱看齐~~ 向前途看齐~~ 只是觉得data science是个统计大方向，以后肯定很多地方用得到，就想凑个热闹。至于具体怎么走，还真没想好。你有什么计划不？IT好像太累，其他行业搞DS又好像没前途。。难办啊

对于统计小硕来讲DS不是那么好走的方向，个人觉得还是回归老本行吧。不过话说回来，统计的老本行也不是去银行吧...

Deelers 发表于 2015-1-11 10:34
对于统计小硕来讲DS不是那么好走的方向，个人觉得还是回归老本行吧。不过话说回来，统计的老本行也不是去银 ...

你指的是去药厂吗？个人愚见，总觉得药厂搞的太条条框框。。。万一以后都CRO了，不好找下家啊
我其实是PhD， 但是学的东西与这个根本没关系。。。所以情况更加纠结。。

一直觉得Data Science MS有点高不成低不就的， 做Model竞争不过PhD，programming又没有人CS轻车熟路。。。

学好代码是王道
其他的再说。

多做做具体事情体会下自己喜欢什么也很重要

做个不喜欢的domain会陡然痛苦不少

向钱看齐就要programming‘了，这个比较实在啊