【长期加分贴】我为什么喜欢我的专业？【数科统计生统篇】

本科学的是金融数学，研究生转了数学，现在在做生物统计。

先说说为啥转了数学。主要是因为本科学校的金融数学专业并不是很好，基本上就是一堆数学课+一堆经济课，没有啥融会贯通的课程。再加上我们本科的经济课比较偏文，很多考试都需要背，让我十分崩溃。所以念完四年发现更喜欢数学，于是出国读研究生的时候就转了专业。

再说说为啥现在做生物统计以及为啥喜欢。毕业的时候找工作，投的都是数据分析相关的职位，误打误撞的找到了现在这个工作。上手之后发现，平时需要做的就是分析医学相关的数据，读paper写程序。每天都能学点新的知识，也或多或少可以用到些以前上课学的，感觉还挺有意思的。另外就是因为现在处理的数据很多都是跟疾病相关，虽然科研上的结果不会马上应用到实际医院中，但总觉得还是有点实际意义的。

高二开始读传媒，大学专业广播电视编导，现在到美国来读电影电视。这么一看好像是一步一个脚印，但其中也少不了一些曲折。对我来说有梦想有目标是好事，生活在向这梦想努力奋斗的世界里，那更是完美。拍一部自己的电影难吗？很难。那一定要去做吗？一定！因为人不能失去梦想。

本科选专业时其实是经管分数没到,到了数院.大二时分专业选择了统计.但是后面很庆幸当初来到数院,选择了统计.
首先,单针对本校来说,经管的学习范围太广,除了他们本身的专业课外,他们通常也要求有统计相关课程以及编程.在这种情况下,他们学习负担比较重,相对来说没有我们这种比较悠闲的专业学得深入.
其次是数学当初也学得挺开心的,虽然有时听课会听不懂,但是考试前复习基本能融会贯通.从一些条件推推推推推推推出结果的过程还是挺神奇的.除了基础的掌握也需要有数学逻辑思维.
. ----最后是统计的学习过程,我觉得比数学的课程更开心一点,因为应用性更强,数学虽然神奇,但是学的时候不知道以后有啥用.然而统计的学习中就是肉眼能看到的实践性了.然后还有用R的编程,R我觉得比MATLAB的使用简洁一点(MATLAB的都是大佬),而且导入数据分析结果的过程也很有成就感.最重要的是我知道这个结果是具有现实指导意义的(虽然我现在水平还很弱).并且这种编程有相对计算机专业的简单很多.感觉也很适合我.
总之挺喜欢我的专业的,研究生也打算继续学习,^_^

cynth 发表于 2019-9-7 08:27
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 ...

我是生物统计硕士，最近对金融行业尤其风险分析感兴趣，看到您是基金公司，很想请教一下，奈何自己刚注册没有积分。。。。

本科是食品科学与工程专业，实验经历让我对数据分析和风险管理感兴趣。听起来跳跃性很大，也是我经历了数年变化才渐渐清晰的。生物统计专业属于公共卫生学院，和流行病学同属一个学院，所以经常会和流行病学，应用健康学的同学聊天。对美国的就业方向，可能真的很个人，起码在我们学校（top100）的国际生并不容易，博士会相对容易很多。明年即将毕业，新注册的账户，希望能陪伴我顺利的进入下一个阶段，再次求些大米，在网站上能多收获些有帮助的信息。也会记录在美国的找工作或其他，帮到在这里寻求帮助的小伙伴。

我的专业一直都是统计学，在国内读完本科后，目前刚来美国读Master，我觉得这个专业最吸引我的地方在于你能够利用各种方法去总结数据规律，看待数据能够更加透彻，而我就喜欢这种从什么都不知道到比别人知道得更多的过程。
当然我的编程水平还比较菜，现在机器学习深度学习这些跟统计专业密切相关的内容对编程也是有不低的要求，希望我能在国外努力提高自己的编程水平，如果能有机会从事相关的工作感觉还是挺有意思的23333，虽然也会很辛苦。

本来想写两段话，但想组织好语言串起来各种原因真的好难，所以列一些关键背景和经历吧，希望能给想做传统行业+data science的同学一点启发：
- 本科环境科学，但对生物化学方面完全提不起兴趣，大一大二成绩很差
- 大三开始接触到一些感兴趣的专业课，主要可以分成两类：关于各种污染处理工程方法的介绍，以及关于遥感、GIS等环境相关领域新技术的介绍
- 做了个生物相关的污水处理小课题，失败，过程很有意思但很玄学，工作条件很辛苦
- 在一门城市规划相关的课上写了一篇智慧城市相关的论文拿了A（全班十几个人两个A），可能是我大学期间一门课相对成绩最好的一次，对写论文期间了解到的各种传感器+数据的技术印象深刻
- 大四毕业设计做了空气质量模拟，硬核自学了numeric modeling, linux和一点点matlab以及python，整个项目完全是和数据以及电脑打交道
- 申了个ms，想看看国外最先进的环境工程都在做什么
- ms期间逐渐明白了自己不想做操作工，执行一些几十年前就定型了的古代科学
- 发现iot, machine learning也可以用在环境土木相关领域，上了一些课，认定了兴趣在这方面
- 凭着一点非常粗浅的iot和machine learning课，暑假回国做了个创业公司的产品经理实习，表现很好被疯狂表扬
- 回来继续上课并开始在美国找工作，结合之前pm实习经历，觉得做data science更符合我兴趣
- 上深入的machine learning课，补一点数据结构和算法课
- 毕业了没工作，幸运的找到RA机会，做deep learning
- 一边RA一边找工作，兴趣点很明确，所以非常挑剔，只招environmental/water/civil/energy/iot + machine learning/deep learning/data science的工作
- 总共投了不超过50份简历，机会真的很少，决定两三个月后还找不到就回国，因为网上看了看国内这方面机会还挺多
- 就在这时幸运的看到一批感兴趣职位放出，然后面试最终拿到offer做能源+data science
- 虽然工资不高，但也算成功进入了自己计划了一年多的职业路径
- 找工作期间安慰自己的理由：1. 懒到很多时候不需要安慰自己， 2. 做感兴趣的工作很重要，毕竟要工作到六七十岁， 3. 国内好像备胎不少的样子，以我的兴趣点，以后很有可能需要读个phd，所以并没有现在必须留在美国的执念

本科商科，研究生读了统计。现在ds盛行，统计的背景让我在处理很多事时变得轻松了很多。

先说结论：相对钱多+工作时间稳定+留美回国都容易

本科美国文理学院经济专业，中间gap了一年回国data analyst intern了一段时间想看看国内的job market然后发现自己不讨厌这个方向而且可以做，于是申请了一个两年的master项目，biz+data
我很确定我的优势在市场不是纯quant，而是整个package，英语pre做得比美国人不差，口语口音挺好，加能做分析以及有biz+econ背景，对我来说biz stats analytics是目前最优解
以及工作实习各种东西加起来现在经验可能有一年多不到两年了，我也比较清楚我就是想找个按时上下班，钱还可以，能有自己的down time的工作。并没有特别雄心壮志说一定要几年进senior几年进executive，所以这个专业对我来说进可攻，如果在美国哪天突然有了事业心想做中高层管理有tech skill绝对是个加分项，退可守，如果一直只想做analytics也没什么问题；以后爸妈老了如果想回国技术是通用的

大学学accounting, 还考了CPA. 后来到美国后发现accounting学费贵，还不容易申请奖学金。就学了热门专业statistics. 现在觉得很喜欢，有奖学金，好找工作，pay的不错，而且有创造性（和accounting比哈）