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)

data science必须和business结合才行，再强大的技术没有business sence 也是白搭。
所以我觉得要做一个好的data scientist必须有些business sence，然后才是相应的技术支持。
坛子上基本都是技术宅，思维也都局限在传统领域里，不是programming就是modeling，而数科的挑战就在于你能不能把这些技术用起来，如果没有商业方面的灵性和创造力很难做一个合格的data scientist

在学校里面学代码比在外面自己瞎学容易多了啊
business sense业界对fresh grad 容忍度较高，我们一般并不指望新人马上就能懂很多domain/biz，主要还是看硬技能
而且软技能比较容易在工作的时候培养

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。

还是看职业理想吧。个人觉得ds在it公司里给cs做support，那就很难比cs同事们更受重视，也容易更早碰到职业天花板

不是有个广为流传的说法么。。data scientist就是一个比其他stats人更会programming的stats，或者一个比其他programmer更懂stats的programmer

地有多大产 发表于 2015-1-11 10:23
病友~~握手~~你最后有纠结出什么结果吗

读读统计，旁听下cs的基础课，练练编程。

for phd, 药厂真心不推荐。绝对下坡路
银行不清楚，投行反正做好了还依然高大上的。
IT目前还是上坡路的。代码拼上去将来会有发展的。


=====
on the other hand如果一个人还没觉得读统计博士，在数科跟码农之间摇摆，那么除非你确定兴趣在数字上，否则建议能码农则码农。当然不妨选23门统计课，概率，inference，linear regression什么的
数科听起来高大上，但是职位肯定还没有码农职位的1/10多
而且specificity更强，对口职位更少，所以一个做数科的phd工作个2年后会发现你能去的地方只有一个类似级别码农的1/100那么多。绝不夸张。

顶楼主因为和楼主存在一样的问题！我也在犹豫是否继续按照数科走下去还是转成码农

我目前在读数科master program，从我上半年面试的感觉来看，数科确实对口职位没有传统码农多，K姐说的是很有道理的。

其实我觉得和公司去做实习，做project是了解这个行业最直观的做法