【长期加分贴】我为什么喜欢我的专业？【数科统计生统篇】

我本科的专业是工业工程，大二的时候上统计课接触到了机器学习，觉得非常有趣，加上那段时间大数据非常热门，觉得就业前景也不错，研究生就选了数据科学的方向。

会计专业闪过， 准备转CS专业， 下个月开始上课了。 之前简单的接触了python 和 R。 两个专业给我的感觉很不一样， 做内审 不用太动脑子， 做的东西很文科， 就不停的documentation。 做完一个cycle也不会有big accomplishment的感觉。

不过之前在学习python和R的时候， 才接触这个领域， 会花时间去写code， 有时候还run不出来。 不过run出来的时候会非常开心。这是我从学习会计到从业从来没有的感觉。  所以想要走上cs这条道路。 虽然很难，我会坚持到底的！！ 加油·~~

如果我本科没有学数学，那我可能后来不会学统计。
但是学完了统计觉得统计真的好啊，特别选在也算是大数据时代了，统计也随着升值了。不是说揭开machine learning的面具，仔细一看后面写着statistics么？
我很喜欢我的专业因为工作中用得到，感觉真的是在用专业知识来改变什么，真的是有用！
统计真的比很多其他专业好，比其他专业有用吗？不见得，我如果当时学了cs，拿想必我现在是在另一个帖子里没心没肺地吹cs。但没有如果，很多东西的好就是经历完才知道，统计就是。

我的专业是data science。之前在国内咨询公司工作两年，觉得咨询行业江河日下和时代脱节相当严重（我意思国内公司），所以打算在国外读两年书再转行其他工作。
选择Data Science有几个方面的原因，第一个我本身专业理工科相对数学统计并不是十分讨厌，想留在国外找工作自己又不十分喜欢code，综合来看data science算是相对好找又code不是特别重的专业（当然如果一点code都不写还是不要选这个专业了），第二个本身对数据分析也比价有兴趣，之前的工作经验在case 分析上还能有所帮助，借助数据可以分析的更加有理有据，而且也算是比较喜欢，综合下来就选了这个专业。
目前已经上了一年的课，现在在实习中。学习的这一年确实学到了很多东西，老师系统的交machine learning的很多知识还是很有用的，比之前自己自学来得清楚很多。当然也有很多ds的同学转码的，这个还是要看个人，如果不排斥code，sde当然找工作优势很大，但是我确实不是特别喜欢code，所以还是尽量会找ds方向的工作。建议如果和我一样的同学，至少对modeling，machine learning的各种算法要熟悉，对ab testing，case study也要自己多练习，包括sql也是超级重要，刷题的话我是打算做medium就算了，ds大部分岗位码也不重。祝大家好运！

学习运筹学之后，我知道了很多生活中的问题如何用数学的方法解决。比如nba比赛的排期， 航班的排班，路径的优化，甚至可以用运筹学来算数独。能够看到这些很难的问题学以致用，非常高兴。

我现在才大二，最初报统计的想法是因为报志愿的时候不知道自己到底喜欢什么，然后听说统计是一个万金油专业，到时装各类专业的话门槛都会稍微第一点，不过学着学着就越来越感兴趣了，专业课上也遇上了非常有意思的助教大大和老师，感觉各类定理和假设的推导都挺有意思的，自己也尝试去kaggle打了几次比赛，感觉从数据中提取信息也挺有意思的，最近也有跟着老师做科研发文章，但是感觉自己对统计的机器学习科研不是那么感兴趣,也听学长说很多坑都被挖完了，所以接下来应该会是ds,stat的master混申

我是加拿大多伦多大学的本科，本来是在商学院，在大一结束的时候，转成了数学专业，如果没有这个决定，我后来不会接触到统计，也不会接触到机器学习，也不会进入到全美第一的financial engineering项目里。

大一的时候进的是所谓加拿大排名第一的商学院，这个现在看来毫无意义的光环让当时刚进商学院的许多人松懈，仿佛自己已经走到了人生巅峰。我在里面却语言不通，并且无法适应每天social又不做正事的氛围，在询问了很多商学院的学长学姐之后，意识到这个商学院的光环并不足以让四年后的你找到好的工作，尤其是中国学生。不少人读了四年出来后找不到工作，能找到的也大多在做银行柜员或者customer service。

当时听说quantitative finance发展好，但对数学要求高，我刚好在国内读过一年的纯数学系，并且大一也修了纯数学的课并拿了A+，这给我很多自信，于是我就转到了数学系去了。当时我们专业有一门必修是linear regression，在那之前我并不知道统计是什么，但庆幸的是这门课给我打开了统计的大门，有了Linear regression 作为prerequisite之后，我能选择的统计课多了许多，其中就有统计机器学习。

那时候是2016年末，机器学习的热潮正在兴起，但还没有之后那样火爆。当时想找量化实习，但经历太少，怎么也找不到，不过发现一些公司开始招有机器学习经历的人，于是那时候大三的我急忙选了本来是大四的统计机器学习，本来踌躇满志地想通过这门课完全掌握机器学习，谁知自己基础差，老师上课讲得又快，全班半期考试平均分30分，班上有一位学得最好的同学，上完这课也说，感觉整门课有80%都没学懂。庆幸的是，当时花了大力气做了这门课的3个project， 拼了老命拿了满分，然后期末的时候老师放了水，还是拿了A。这给了当时的我很大的鼓励。于是在大三结束前，开始努力找机器学习相关的实习，尽管还是碰了太多的壁，但曲线救国，去了清华的一个机器学习实验室做了三个月量化金融research。

还有一件庆幸的事是，本科学校里的一些教授是深度学习的奠基人，比如Geoffrey Hinton被誉为深度学习之父。那时候他已经很出名了，也不在再讲课了，我只远远的见过他在台上演讲。他每次演讲，台下都人山人海。学校里面的machine learning group就是这些领头人的聚集地。那时候自己也很想能成为他们的学生，于是给我那门统计机器学习的教授写了很长的邮件，其实之前也写过，但是被拒绝了，这次第二次写，更加体现了自己的渴望吧，于是这位教授答应了我的请求，给了我一个project做。

Project是实现一个优化算法。拿到这个算法的50页paper过后，我却傻了眼，几乎一页都看不懂。那时候已经是大四上学期，要准备申请研究生，又要上课，还要做这么复杂一个project，当时心里不断在打退堂鼓。庆幸的是，最好的朋友不断鼓励我，让我不要想太多，“如果喜欢什么。就应该全力以赴，当成一生要追求的目标”。当时的这些话给了我很大的勇气，(但看看现在的自己，离这条道理越走越远，无比惭愧)，于是我花了两个月一个字一个字得把这篇paper啃了，虽然还是大部分没读懂，但至少知道每一步要做什么。那时候又在原作者的官网上看了两千行matlab版的implementation。 于是我照着原作者的版本和paper, 又花了半个月把这个算法实现了。当时距离这位教授给我布置这个任务已经过了三个月左右，一个算法实现了三个月，我想这位教授可能已经对我完全失望了，但我还是鼓起勇气告诉他我现在实现的结果，没想到他的十分惊奇，说不认为有多少人能够独自实现这个算法。。。。那时候的我仿佛一下从地狱跳到了天上。这位教授本来名气就不小 （去年NeuralIPS上拿了最佳paper），然后又给我写了很强的推荐信，这给我的研究生的申请起了很大的帮助。

现在看起来本科时候很成功，但那时候的自己确是觉得日日夜夜都无比黑暗。看看此时此刻的自己，距离那时候的自己已经快两年。这两年里，经历了一些我之前没经历过的快乐，也因此在很长一段时间里很松懈。很感谢今晚遇到这个平台，写下了这些话，让我重新看了看曾经的自己。希望现在的自己还是那个自己，时刻战斗着，不要改变。

最近看了一篇文章，说周星驰成名前不服输，每天看好莱坞电影揣摩角色，专研《演员的自我修养》，却怎么也出不了头，偶尔被调到大明星的电影里当跑龙套，却一句台词也没有，直到六年后他主演的电影一举拿下香港票房亚军， 他才意识到“人生不管顺境还是逆境，其实每一步都算数”。现在你做的事情，也许你认为没有意义，看不到希望，但其实，在将来某一个时刻，它的意义才会闪现。所以做好现在的事情，抓紧现在所拥有的，“人生不管顺境还是逆境，其实每一步都算数”。
数学，统计，计算机，一定要学好哦！

-baidu 1point3acres最后，现在正在找实习，但什么都帖子都看不到，希望能求一点大米，感谢！！

最开始学统计是专业被调配了。本来一志愿是会计类的。但后来接触了这些课程以后才觉得统计好有趣！好多数据好多计算而且学了数学以后发现其实所有事物都是function！数学才是解释事情的真谛！只是…大多时候我们并没有那么强的计算能力或者research能力。

就来又接触了AI以后就觉得好喜欢，又喜欢上上编程啊什么的。

反正就是感觉能揭示事物本质而且可以用data跟模型做一些很好用的自动化工具。就觉得非常有成就感！

本科酒店管理，发现找不到工作，然后准备读研换专业。换成商业分析纯粹是因为热门，好找工作 😂
刚开始学习商业分析的时候，对统计其实也没什么感觉，想着建模反正就是几行代码嘛！但是学的课程越来越多之后才发现，其实很多分析都是完全错误的分析！随便找个模型带数据进去去预测还不如不做，预测了可能还会错的更离谱。 所以现在在各种补统计背景，系统的学习统计比一节课上用一个例题带过去一个theory有用太多！并且在学到一个点的时候会豁然开朗，非常有成就感！
总之学海无涯，要终生学习。

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1010垅
jichujun 1 分钟前 | 只看该作者
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发错号了。。用我的新号重新发一个！！
本科酒店管理，发现找不到工作，然后准备读研换专业。换成商业分析纯粹是因为热门，好找工作 😂
刚开始学习商业分析的时候，对统计其实也没什么感觉，想着建模反正就是几行代码嘛！但是学的课程越来越多之后才发现，其实很多分析都是完全错误的分析！随便找个模型带数据进去去预测还不如不做，预测了可能还会错的更离谱。 所以现在在各种补统计背景，系统的学习统计比一节课上用一个例题带过去一个theory有用太多！并且在学到一个点的时候会豁然开朗，非常有成就感！
总之学海无涯，要终生学习。