【长期加分贴】我为什么喜欢我的专业？【数科统计生统篇】

本人本科是应用数学专业。
受家庭影响，对数字很喜欢。在出国之前，犹豫数学、精算、以及会计专业。但是觉得会计之后有些枯燥，所以就不考虑了。在大一大二的时候，上了一些general education的课，对经济、物理化学这类都不太喜欢。同时，还学习了一些简单的编程课程，C++，Java这类的。如果学习CS专业，有些智商不够，而且并不想之后往码农方向发展。后来，选择了应用数学。一是因为虽然是数学专业，但其实我们都会有涉及到一些coding的课程，R，Java一点也不少。二是，还是比较想和精算挂钩，应用数学也和精算有相通的地方，本科学习的课程，可以通过精算的前两个考试。例如，本科的时候学习了probability的课程，那精算的第一个考试也就可以通过了。

本人在国内本科是学数学的，然后大三的时候选择了数理统计的方向。当时的原因是，相比数学其他方向，数理统计可应用的地方更多一些，而且感觉更容易一点，当时真的是被数学分析和高等代数虐惨了。但说实话，感觉自己在本科学的数理统计，一个是本身也不太会用，另一个用起来到实际问题，得到的结果自己都不可能相信，因为真的是太“言之有理即可”了。
后来来美国留学，统计的应用硕士。说实话这边的老师，也不只是美国人，还有很大部分的中国、韩国、印度的老师，真的是讲的很好。理论知识通透易懂，扎实的同时不缺兴趣和趣味。应用方面，更不用说，相关的课题真的很多，能让你真正感到学的东西的实用性和对生活问题的影响。特别如果未来各位在美国工作做Data Scientist或者Machine Learning Engineer，真的能感觉到它是可以解决很多实际问题的，而且这个行业也是供不应求的。加上如果你的编程能力足够支撑你去实现你需要用的各种模型，你就会觉得自己真的是在make a impact。
欢迎各位小伙伴讨论和评分！！～～～

本人在国内本科是学数学的，然后大三的时候选择了数理统计的方向。当时的原因是，相比数学其他方向，数理统计可应用的地方更多一些，而且感觉更容易一点，当时真的是被数学分析和高等代数虐惨了。但说实话，感觉自己在本科学的数理统计，一个是本身也不太会用，另一个用起来到实际问题，得到的结果自己都不可能相信，因为真的是太“言之有理即可”了。
后来来美国留学，统计的应用硕士。说实话这边的老师，也不只是美国人，还有很大部分的中国、韩国、印度的老师，真的是讲的很好。理论知识通透易懂，扎实的同时不缺兴趣和趣味。应用方面，更不用说，相关的课题真的很多，能让你真正感到学的东西的实用性和对生活问题的影响。特别如果未来各位在美国工作做Data Scientist或者Machine Learning Engineer，真的能感觉到它是可以解决很多实际问题的，而且这个行业也是供不应求的。加上如果你的编程能力足够支撑你去实现你需要用的各种模型，你就会觉得自己真的是在make a impact。
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高中就想以后从事金融工作，本科正好学的数学，就自然得选了统计方向

读了四年的统计，感觉现阶段的统计热门的应用是与deep learning结合，统计系的同学 coding能力相对较弱，但是分析或者建模的工具却多了不少，能比较容易地从data里面得道较为细致的insight ，这一点是很多CS phd不具备的。

本科和第一个硕士是纯文科，发现根本找不到工作，不得已转到统计。发现统计也很容易入门，有国内的数学基础和大神carry，也顺利毕业找到银行业数据分析类工作。

本科是应用数学，研究生准备往统计ds这方面靠。从小一直对数理化感兴趣，一直都有学这些基础，大学听说数学以后就业广于是选了应用数学。大学期间上了统计物理化学这些，发现对统计的兴趣更为浓厚所以希望以后也往这方面发展下去。加油！

学好数理化，走遍天下都不怕。然后就走上了数学。发现还是怕的。

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坐标湾区，现就职在数据科学领域。

本科是统计+商的双专业， 研究生读了金融数学, 但毕业后就接了数据科学的offer。我在金融和数据两个圈反复，最后发现其实还是数据好：
1. 现在数据需求很大，因为各行各业其实都是需要数据人才的，所以就业机会就多。
2. 数据行业没有金融行业那么看学校，如果你的教育不在第一梯队的学校，干数据容易翻身很多。
3. 数据行业的作息比金融行业好，毕竟大多数的职位都是在科技公司。除了项目deadline那段时间可能忙一点，其他时间准时上下班都没问题。 （startup 除外）
4. 数据行业自我学习的资源多且便宜，网上一搜一大堆课可以自我充电。你如果去网上搜搜怎么干quant，基本什么都搜不到的。
5. 薪资待遇很不错的。虽然跟金融圈比起来，最后bonus上可能会差一些，但与之换来的是更好的生活作息。我觉得是挺值得的。

爸爸是数学老师，自己的数学一直比较强，也很爱好，所以在选大学专业的时候选择了统计。本科学校国内top10，数理基础的训练十分扎实，虽然在学实分析复分析泛函分析的时候觉得很难，又没有大神有天赋，但还是觉得很有意思，很喜欢严谨的逻辑推理。大二下进了实验室，跟着老师做科研，进组的方向是机器学习。当时我只想学点技术，了解一下科研，现在想来老师的方向是偏优化的，和主流传统统计并不一样，我也成了她实验室第一个发CS conference的学生，冥冥之中注定了我要转方向。中途我被数学证明和peer pressure搞的信心缺失过一阵，想着要不要转应用，也曾在大三找了一个海外的暑研尝试deep learning，虽然project有了初步的satisfying results，但我最终还是觉得project的coding对我来说吸引力并没有那么大，我还是更喜欢理论。目前我在2020fall拿到了CSE PhD（优化方向），很喜欢这个方向。我提前做那边的RA的时候发现同一个方向，既有统计，有EE，也有IEOR的老师在做，所以如果走科研道路的话在哪个系其实不那么重要，重要的是导师的方向是不是你喜欢的。
另外，经过大学四年的摸索，我觉得我并没有很喜欢主流的统计，不过统计在优化方向的交叉还是很多的，这些理论的分析我还是十分钟意的。目前我自己的规划偏向学界，不过业界要是有很好的研究机会我也会很开心。如果只考虑就业的话，统计在北美的就业还是不错的，可惜我没法做到完全以就业为导向，最终还是遵循了自己的兴趣。很感谢母校给我打下扎实的数理基础，在科研生活上确实大有裨益。