【长期加分贴】我为什么喜欢我的专业？【数科统计生统篇】

本科工业工程，博士信息系统，研究方向主要是用户行为计量经济分析和统计建模。我们专业研究内容非常宽泛，从传统电商，到游戏社群，区块链，比特币；只要有兴趣有数据，都能发现值得深入研究的问题。对我来说，把问题抽象成模型非常有意思，从data中看到unexpected insights更有意思。

期望可以加一些大米！感激！

本科国内Top5大学数学学院下的统计学。刚进大学学的是偏纯数，因为高中一直学习数学竞赛，也希望一直在数学这条路上走下去，想着学理工任何一个专业数学功底总是很重要的。但是学纯数真的压力有点大，身边很多对数学有很高热情又有很大天赋的同学，所以后来转专业学习统计，更加应用一点。

转专业的时候就想着本科毕业后出国了，专业想的是金融工程，因为觉得把数学，统计和编程应用到解决金融问题是件很酷的事。现在在美国Top5的金融工程项目读书，确实对理科基础的要求很高，我们班本科非理工的同学感觉吃力，但同时我也有些后悔本科的时候没有那么明确自己以后要走的路所以实习不是很好，现在找工作也愈发艰难了。

现在也坚定的想要在quant这条路上走下去，data science是第二选择，可是竞争也是很大的，真的很喜欢我的专业，也希望它可以成为我一生的事业，加油！

生物统计飘过～一直比较喜欢玩数字相关的东西，后来本科想都没想就填了数学。上了数学分析和实变函数后，忽然觉得之前学的都是数字而已。但还是喜欢折腾那些定理公式，青春年少的时候感觉还是很有成就感的。我们专业也要求修统计的课，毕竟是一家。大三的时候出国交流接触到了生物统计，当时觉得学的数学一定要有落地的东西，然后疾病健康算是除了金融外比较大的统计应用方向。慢慢读下来，慢慢产生了更多的兴趣。数据有的时候是很枯燥，但是基于它的规律/模型有的时候真的是很有价值。求大米读包袱～～

应用数学本硕博飘过。一直比较喜欢应用流的数学就选了应用数学PhD。没想到math的qualify和纯数一起考，导致抽代这种课花了不少时间。对数学真是又爱又恨的感觉。

虽然不是学霸，但真的万分热爱现在的每一天。上中学开始，就觉得数学特有生产力，这个意识下学了统计。但是上学的时候，经常看不透书，现在最幸福的事情，是工作的时候，经常把以前不懂的，真的想明白了，自己开心就好。而且另一方面，因为从小体质不够好，性格略微偏内向，把世界看得比较美好，就对健康、教育、科技很向往，性格气质综合因素，所以现在就是在医学领域提高数学，感觉生命特有意义，也很感恩爱！

本科物理转统计

其实很多次在问自己，转专业这个决定到底做的对吗。其实对原来的专业还是挺喜欢的，我是大气物理专业，主要研究的是天气，还有气候，所以对天空很向往。但是我并不想搞科研
-baidu 1point3acres我真正想做的是天气的”生意“，换而言之就是做一些关于天气和气候的应用。但是这个领域真的太小众了，国内很少有人在做。学物理如果不做科研，转行是必不可少的。统计/DS这个领域，对理科生还是比较友好。
而且做DS我其实也还蛮喜欢。所幸DS这个领域，在学校学到的知识都只是工具，ML, DL都是这样。我现在的打算是先把工具学好，进入工业界进一步学习。或许将来，命运会把我带回天空。
祝大家都能找到自己喜欢的事业！
求加米呀！谢谢！

数学系下的统计，一直想学纯数，然后被抽象代数彻底地鄙视了一把我的智商。。后来选专业的时候才‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‌‌‌‍‌‌去了解统计，觉得统计应用性特别强。听那些大牛们的报告，虽然那些理论，模型什么都听不懂，但是最后的实例总让我觉得很神奇，（其实是不明觉厉～）。统计算是数学一个很大的分支，学统计有一种曲线救国的感觉，不违学数学的初衷。而且统计据说好找工作，我这也算因祸得福了。
. 2019fall 要加油！

1. 学什么专业的？
本科统计，数学，经济。硕士出国后学的运筹，但是基本都在上Data的课。自我定义从大一就再坚持要成为数据科学家，最后fulltime却做了一个本质为产品经理的数据工程师。

2. 当初又是怎么学上现在专业的呢？

我天生极度风险厌恶，高中的时候突然想要做精算师，高考后顺理成章填了统计作为一志愿。
本科学习过程中，逐渐发现了喜欢intrepret data，一直以来对于从数据里发现故事比较有兴趣（虽然也没多大兴趣），遂坚持到了现在。

3. 为什么喜欢你的专业呢？
本科时期坚持主要是在一个比较一般的大学第一次发现原来自己也可以在比较偏理科的学科里学的很好，让我这个高中持续对于数理低自尊的人找到了可怜的自尊（听上去有点变态）。尤其是大二那年去了斯坦福上了暑校，结识了很多以后志在做Quant 的朋友(现在大部分也是Quant, 数学/经济PHD, ST大佬），在和他们的交流过程中产生了想在金融行业做DS的想法（可能有些奇葩的逻辑），于是就自己课外看了很多七七八八的东西。

我本身也是个眼高手低的人，而且好吃懒作，热爱平躺，全职找的并不理想（至少和我硕士阶段要好的朋友比差一些）。硕士毕业后进了一家看上去很大其实技术很落后的基金公司做Data Engineer, 由于是自己Lead project 组建数据团队和搞数据平台，目前工作内容主要更偏向于和公司其他组的小领导沟通协调，确保资源到位和项目的顺利进行，在公司基本上还是以产品经理的活为主，开发都要下班回家找时间做，不过所幸老板很信任我，项目本身在业务条线上也有一定战略重要性，虽然进展缓慢，但是还是一直在前进。目前对于学科的热爱变成了闲暇的时候读PAPER，复现一些论文的结果，和还在学校的朋友们交流。

总的来说并不后悔本科对于专业的选择，如果说要遗憾的就是本科时代的代码基础本来可以打得扎实一些。

如果当年完全根据兴趣选专业，我可能会去读历史系，如果这样的话大概现在的工作和生活是完全另外一个样子（显然学历史对我更加岁月静好一点），那样的自己可能没有经历过那么多挫折，也不会像现在这么坚强吧。

从小喜欢耐克这个牌子。

Just Do IT！

这句话一直是我的座右铭，每天默念一百遍。

嗯，就是 IT。

选择统计专业是男朋友推荐的，因为他出国比较早，接触了一些朋友后觉得统计专业比较好，事实看来确实是对的。

首先，统计专业真的很多样性。无论你在什么行业，都能找到统计的一片天，仅次于CS。我在银行做过quantitative analyst，在marketing公司做过data scientist，在互联网公司做过data scientist，在硬件公司也做过data scientist。医疗方面有biostat，可以做clinical trial，保险公司有偏精算类的工作，各行各业感觉都很需要统计人才。只要你迈出第一步找到一个实习，就几乎肯定能找到一个工作。当然H1B也是公司都支持的，跟CS类似。银行是唯一我知道比较mean的。

其次，统计和类似专业很多。现在各大院校都有统计及子类工作。我在哥大读的研究生，里面有统计，数据科学，quantitative mathematics，OR，最近还新出了很多专业，都是可以上统计课程，去找统计工作。常青藤联盟，CMU，MIT都有很多类似统计的专业，不胜枚举。如果你申请不上正经统计或者DS，这些专业都可以满足你。

然后，统计学习的网上资料很多。各种网课都可以帮你增强自己的变成技能和技巧，面试资料和公司介绍很多。好好利用在学校的时间，把自己的基础知识强化好，找到好工作真的不难。即使你本科和研究生的专业没有学统计，怎么办？没关系，Georgia Tech提供总价2000美元的网课，同样的研究生认证，简直不要太值了。我身边很多工作后的人都在那学习，毕业证和在校学习的人完全一样，太值了有没有！

另一方面，统计比较挑战性的就是，编程语言更新迭代比较快，火热的算法也比较多变。我大学的时候大家用VBA，后来用R的比较多，再后来用Python多了。之前火的是概率统计，然后是贝叶斯，然后是人工智能，然后是deep learning。这些方法其实并不是刚刚开发出来的，而是之前硬件条件，公司数据都不成熟，所以无法应用，只是理论层面。随着科技进步，这些底层基础都搭好了，不通的算法就能应用了就火起来了。所以要在这行努力干不断学习不断应用才行。

分享一些愚见，大家共勉！