【长期加分贴】我为什么喜欢我的专业？【数科统计生统篇】

本科在University of Washington学应用数学，全名叫Applied and Computational Mathematical Science, 学的科学计算与数值分析的方向，很喜欢这个专业
当初家长一心想让我学cs，但是上完学校申请专业的必修课觉得非常吃力，而且我理解了概念但是并编不出来程序所以会有很强的挫败感，而且我很喜欢搞明白我们为什么要这样做，而入门的cs课里没有那么多为什么这样写，很多都是尝试出来的，这个套路我也不喜欢
但是数学课给了我很好的体验，虽然初高中数学一直都不是我的强项，但是上了大学发现数学和我以前的数学完全不是一回事，细心，严谨，用功就完全可以学好一些不用证明的课，各种数学证明虐我千百遍，但是还是乐在其中，证出来之后会超级有成就感，而且会惊叹于数学的神奇和巧妙
之后想更偏应用一点，比如金融，data science之类的，因为毕竟更好找工作

现在在某985可自由选专业的学院，专业是统计。高三时看了本书叫《女士品茶》，初步接触了统计学的思想和发展历史，认识到了统计学的强大生产力。当初选专业时在CS和统计之间无限纠结，后来一看CS培养方案里寥寥无几的数学课，还是想本科打好数学基础，就选了统计。现在没选CS也没后悔，由于本校的选课制度和本院的选课优先级，我倒是也没少上CS的课，还排除了CS必修的垃圾课，只选重要的和感兴趣的修读。本校统计专业在数学学院，基础的数学课还是很累的，再加修CS的课，真是痛并快乐。可能也有很多同学在CS和数学专业之间纠结，对于我这样选了统计还快乐修读CS课程的，只能说有校情在此，比较幸运，本人也算勤快，尚可对付。希望后来人审时度势结合自身量力而行。

补充内容 (2018-8-23 21:48):
补充一下，CS的老师都很nice, 我一直在跟CS的老师做人工智能和数据挖掘方面的事，也算和我点的技能点非常契合。但最近比较糟糕的是, 我开始对体系结构感兴趣了.....

本科专业是生物制药，硕士读的是遗传学，都是在国内读的，算是彻底的进入了生物的大坑。
硕士毕业的时候开始找工作，其实生物专业找工作也没有那么难，当然比不上CS之类那么热门，但是至少我和我身边的朋友没有转行也都找到了还不错的工作。我毕业之后去了一家大型药企的专利部门，这里不是想强调去了大企业，而是专利部门这种部门在一般的小企业压根没就没有。做的工作也是和专业相关的，就是给公司的新药申请专利，以及做药品开发的专利调研工作。
在工作的时候，我才察觉到生物统计原来这么有用，我硕士的时候医学统计学是必修课，学了SAS一点皮毛，但是我当时真的特别傻特别天真，以为这个东西就是发文章的时候做做实验数据用，没想到这门学科的应用前景这么广阔，现在想想，自己当时真的很肤浅啊，两耳不闻窗外事。
工作的时候我做的是专利，按理来说跟统计一点也不沾边，但是特别巧的是，公司新药做的适应症基本全是肿瘤方向，而我硕士期间也是肿瘤遗传学，所以就由我负责临床方面专利的申请工作。经常看临床试验的数据，我慢慢的发现，统计学真的是一门特别重要，特别实用的科学！这种在工作中的体会尤其的深刻，和在学校的时候老师耳提面命的感受完全不一样。硕士期间，我们医学统计学的老师真的超级超级负责，为了让我们在必修课的基础上多学习一点统计学，专门开会让我们选修他其他的统计学课程，但是当时我很不以为然，觉得这门学科有这么重要吗，现在真的深深的后悔啊！
我刚刚辞职了，跟随老公来到了美国，近期一直在思考在美国读个硕士或者博士，我现在觉得生物统计应该就是我想读的，但是自己没有任何数学或者CS的背景，应该在申请的时候会很困难，希望在一亩三分地上能够得到一些前辈的指导。

统计专业，不是太喜欢，当初听别人的建议选了这个专业

本科master都是material science，纯粹是因为喜欢数学然后转的转业。现在是学的应用数学，做numerical analysis。主要做癌症，流体，细胞的model。就最近找工作感觉，应数也是看方向，比如优化，或者偏统计会对以后进tech比较有利。如果跟的老板做的是比较理论的，就会相对差一点。像自己做的这个方向还有编程用的各种软件，就太学术了，对找工作没那么友好。
建议以后选这个专业的同学还是可以实际一点儿，选些对找工作比较有利的方向和project。

现在是UPenn CS底下新项目Data Science的一枚研究生，说来我的选专业路也是超级坎坷。。
本科进的是超级重视工科的大学，专业上基本只有选电类或者选机械类的区别，上完一系列数学课到大二也不知道喜欢什么专业，晕晕乎乎的随大流选了EE，就这样开始了一系列电路电磁场信号系统通信微波高频等非常艰辛的专业课学习，事实证明到现在一点也没用而且都忘了。。直到大四出去交换，选到了计算机系的一些课特别是机器学习，才算发现了真正有意思的东西，然而由于已经大四了，申请专业还是都申请的EE，为了所谓的专业对口。。
于是就这么来到了比较low的宾大EE系，第一个学期感觉非常绝望，虽然努力选到了比较理论的课程，但是还是为后面的两年担忧。。心情很差也没心思找工作，浪费了黄金半年；到第二个学期幸运的赶上了DS专业招人，幸运的被录取（我们系的转系生最后只录了两个人。。。），然后机器学习、人工智能、大数据之类的课变成了必修/课业内学分，瞬间感觉天都亮了！虽然现在找工作上DS的机会还是比SDE少很多，而我因为兴趣不在硬计算机所以缺了不少系统、网络、编译类的课（这些课也不在我DS的要求里吼吼吼），但是还是觉得必须要找一个自己感兴趣的事情来天天做，不想再经历当年入错门的绝望啦XD

本科统计 最开始接触统计的课程时觉得它和数学思维大不相同 会觉得和数学的证明相比 他显得不那么可靠 接着后来学专业课学了很多统计学模型 自己又慢慢接触一些machine learning的知识 对于最初学的一些统计学理论的证明又有了新的理解 读了一些论文之后也确定自己并不适合去做 基础的数理统计学 会更喜欢统计学的应用 对data science比较感兴趣 然而data其实还是编程比较重要 说实在是编程小白 所以现在对未来的方向其实还是很迷惑的 想去美帝读研 因为感觉美帝的统计相对国内更加偏向应用

说实话 一开始对数据科学不是敏感 但是 很有缘上了MSDS 的项目 一年下来收获连连 SQL， 基本的python， ml， dl 都有学到。 从做projects开始慢慢喜欢上了这个行业。 这个行业在每个领域都有用到的地方。再加上 就特也比较好。MS 毕业两个月就拿到了offer。 虽然 刷题 复习都很辛苦 但是 是苦并且快乐着。 希望学数据的同学们 会越来越好啊！

本科学的统计，准备申请研究生，继续读统计或者数据科学方面，感觉这两个还是还是有点相似的~
从小数学一直都不错，但是随着长大发现数学越来越难orz。然后刚好统计在数学院下面，感觉还不错，就入坑了。本科学校生统还是不错的，但是感觉国内生统的发展前景不算太明朗，机器学习最近还是挺火的，处理数据，分析数据还蛮好玩，包括各种可视化什么的，所以还是倾向于数据分析或者时间序列方面。



补充内容 (2018-9-15 09:33):
跟过老师做系统风险的项目，发现用到数学证明推到的地方不少，不过做应用的话统计方面的知识也很重要，原本有想过转金融的，最后发展还是乖乖在原来专业方向发展吧

我是学应用统计的硕士，本科是数学。之所以选择统计，很大一方面是因为在大四的时候，接触到一个非常好的教授，当时这个教授直接拿着之前做的案例给我们讲统计在日常生活中的应用，主要在保险方面。顿时感觉统计很强大。遂入坑。目前从事DS方面的工作。祝大家工作顺利。