【长期加分贴】我为什么喜欢我的专业？【数科统计生统篇】

求点积分！
我喜欢统计专业，课程难度不大，又很有意思，能建各种模型，还容易找到工作。 虽然性价比没有cs专业高，当然这看个人爱好了。现在在自学一些算法课程，没办法，业界还是更注重东西能go production，能successful delivery，你model再复杂，如果会给engineering team带来太大的计算复杂度，那还是白搭。

很老的号了，一直没有攒过积分，自己应该没回复过这个帖子，如果回复过的话，请版主手下留情。。。（不过自己现在的看法跟之前肯定也是不一样的）


我喜欢统计是因为它会帮你形成一个完整的独立解决问题的能力，而且这种能力在现在很多DS职位是很重要的。我们经常会看到一些文章用了某些数据得到某些结论，这个时候我经常会留意数据产生的方式，并且ctritically审视他得到结论的过程。critical thinking的能力在工作中特别重要，它可以帮你发现潜在的business问题。然后让你去收据数据和严谨的解决问题。在工作中经常会看到转专业的DS可能会犯一些基本的错误，他们在建model的时候很少考虑各种assumption。但是受过统计的训练，我们对assumption是敏感的，而且这些assumption经常是问题根源的所在。我觉得在现在DS的大环境下，统计专业的理论知识给我们很多优势，而且DS专业的很多工具我们是可以很容易自学的。长远来看，统计给我一套坚实的理论基础，让我更快地学习新的东西，去发现工作中的问题，然后尽然有序地去解决。

我是USC商业分析MSBA专业的，快毕业了，想求大米。我们项目整体来说质量还是很好的，毕业每年有庞大的学生数量，多则上百少则八九十，中国学生比例也不低，在这样的情况下，还可以做到想留美国的最后都留下了，很不容易。项目质量Career Service很高，课程一般。这个项目为我的人生带来了很大的转折，从本科的纯商科专业，到现在磕磕绊绊搞了一年也算正式开始搞DS甚至data engineering了，当然很多也是要靠个人努力，但是项目确实也带来了很多平台与帮助，认识了很多非常非常厉害可以学习的小伙伴。
现在搞DS的人很多，真正厉害的还是要有非常过硬的技术基础。小**我也在一点点学习，这是我在地里第一份帖子，算是给自己做的第一份Journal。大家对我的项目BA或者DS有问题的都可以互相交流

本科的时候学的会计，大学毕业后就留在了当时的公司做合并报表，其中涉及到很多数据分析和BI运用，也常常和Engineers打交道。后来觉得Excel太弱，完全不能胜任大数据量且复杂的计算。而且当时好朋友申到了Business Analytics的研究生，就想说自己也转个方向试试。后来申到了BA里最tech的项目之一，过了一段生不如死但又每天都能看到自己在成长的日子。statistics，programming，machine learning，big data全部都有涉及，毕业工作后完全是运用自己在学校学的东西，R\Python\SQL基本都是日常工作，做的杂但是也确实在用数据帮team更好的做决策，实在地感受到自己分析的impact。
现在回想，还在申请的时候和前老板要推荐信，说想去硅谷湾区的startup独角兽，没想到后来真的实现了。

核心原因就是好找工作。本身是做optimization的，找工作时发现都是招data scientist，索性就把自己包装成了做machine learning的，然后发现越学越有兴趣，就正式成了data scientist。

renov 发表于 2016-3-11 16:14
因为统计比较好找工作，而且又不太难。
本人经历说起来比较波折，生物-信用卡行业数据分析/模型（Discover ...

小姐姐说的真是太好了！想请问一下，如果想要高薪职业，申请了生统的硕士，还有必要读博不？（听W大说生统的博士只要4年）

本科是应用数学专业，后来研究生进了生统。总的来说应数/统计专业的好处当然是培养了自己的analytical skill，并且学会了很多quantitative methods，就业的方向也会扩大很多。

本科在香港major是applied math，因为地理位置的原因基本所有同学都是minor finance，我也试了一下，但是感觉自己对finance一窍不通非常痛苦。
所以毅然决然选了minor CS，学的过程中觉得各种喜欢，也非常帮助我implement数学里面的各种算法。也上了很多统计的课，感觉对后面学习ML非常有帮助（还有原因是朋友基本都是学统计的）
后来大三的时候在一亩三分地发现了data science这个职业，感觉非常对自己的胃口（这不就是我想做的吗！？），也非常有钱景hhh，也上了coursera上andrew ng和其他一些人的ML课。
后来申请了美国各种DS BA ML项目，在yale biostat和usf analytics（现在改名叫ds）之间选了usf，也是没有太后悔。感觉虽然学校一般老师水平一般，但是实习好地点好工作好，nothing to complain。

毕业之后去了一个很小的start up做ds/mle一年，现在刚刚跳槽到大厂做MLE
总的来说我觉得学数学统计cs每一方面对我的learning和career都非常有帮助，各种基础的数学课和统计课非常助于我理解ML各种concept和算法！

这么多年非常感谢一亩三分地在我迷茫的过程中给了很多方向！

我的本科是金融数学，我当年（2014）入学的时候，喜欢经济学，喜欢玩文明，喜欢给城镇国家制定政策。对于政治经济格外感兴趣，不过我们学校才刚刚成立，所以我只能选择了与经济学最沾边的金融数学。可是读了3、4年发现自己并不是非常喜欢传统的金融数学，因为传统的金融数学基于Q 测度下的衍生品定价，我觉得非常玄学而且也学不好（暴露xue 渣 本质）。而另外一方面，随着机器学习的兴起，我开始感受到了数据的魅力，很多business insight都可以从杂乱无章的数据中提取出来，非常有意思，我还记得2015年当时我在图书馆里面看到一本书叫《机器学习》，当时非常困惑，机器怎么还能学习呢，我以为是搞自动化机器人那帮人写的书，可是书里面全是数学公式，从此我就入了数据科学的坑。因此后来我到纽约读了偏金融工程和数据科学结合的专业，没错就是这个四不像的operations research哈哈哈，现在正在找full time，感觉自己在算法方面还有不小差距，正在专心刷题中！！！以后可能选择金融行业的data scientist或者tech行业里的machine learning engineer，总之刷题都很重要。  在我申请留学和找工作求职的时候，一亩三分地给了我很大帮助，希望论坛越办越好，app越做越棒！

本科国内211本科数学系，因为系里大牛教授都是统计方向的，所以自己也入坑统计。之后自己慢慢看了一些入门的教科书，还找了个老师带我做点东西慢慢入门统计建模并计划出国。来美国之后发现读博对于找工作优势很大后申请了美国FSU的PHD项目。感觉统计这门学科的话还是读个PHD有优势一些，而且薪资水平会远高于统计的Master，目前博士第三年。感觉能读自己喜欢的方向还是听不错的。