【长期加分贴】我为什么喜欢我的专业？【数科统计生统篇】

本科数学、概率统计方向。想转专业申金工的master，2019Fall。
和数学结缘是小学奥数吧，之后顺理成章的学习了数学竞赛。初中数学竞赛拿过奖，高中进入了学校的数学竞赛班，稍微取得了一些成绩，也是因为这个所以本科顺利的进入了数学系。
上大学之后突然发现数学、计算机的重要性，决定向交叉学科发展。随后也修了经双，觉得经济金融方向也对我有着比较大的吸引力，所以想要从事交叉的方向，后来听自己的学长介绍，了解到了金融工程专业。所以想再打算申请这个方向啦！
为了2019Fall能申到还可以的项目，所以现在在疯狂的申请实习，同时把GT考得越高越好，再补自己的其他背景。国内985，已经大三，这学期报了多元统计、随机过程。我在编程方面自学了python，R，matlab，在学校通过课程学习了C++，OOP和数据结构。同时也在coursera上学了一些cs的课，打算学data，machine learning的课，再拿一个data science的specialization。也许证书对申请没有太多帮助，但是对自己背景知识的补充、个人能力的提升来说还是很好的：），当然还会很有成就感。
感觉大学虽然已经过了大半，但是找到了自己喜欢的方向，打算为之好好努力了！

大一下的时候从经管类专业转到统计。当时就有出国读研的想法，觉得本科期间打好数理基础+学习技术对之后的深造很重要。而且统计本身也是一个挺万金油的专业，可以进金融业，也可以进互联网公司。既然刚进大学时候没想好要干哪一行，就先学统计了。统计相比数学专业课程内容更实用，对于最后要进入职场的人来说更实在些吧~

总的来说，我很爱统计专业，但是一开始我本来是没有想走这条路的。最后误打误撞，反而走了一条适合我的路。
1. 为何选择统计专业
我本科读的是精算专业，当初申请出国做的非常匆忙，对自己的人生没有明确规划，就很偷懒地决定申请精算专业的master。由于开设精算专业的学校太少，我gpa不高，故申请了几所学校的统计专业。结果只被一家排名不是很好的开设精算专业的学校和我后来读的学校的统计专业录取了。几番纠结，还是觉得我最后就读的学校地理位置和资源更好些，准备一边读统计专业一边考精算考试。
2.统计是什么（个人理解）
统计是对人的观察和判断事物模式的一种数学抽象。比如说，你过去20年每一天看见太阳从东边升起，所以明天太阳近100%的可能性也从东边升起。更复杂一点的例子，你是一个卖冰淇淋的商人，你发现冰淇淋的销售量与温度相关，每一个温度下很可能卖的数量在x1-x2之间。这些都是很简单的例子，但是假如销售量受很多因素影响呢？人的直觉可能就不那么准了。所以我们把这种思维方式用数学抽象出来，形成一个系统，就是统计方法。
3. 统计master在学什么
从我们的项目来讲，主要是一些理论基础和一些简单模型的基本应用。工作了之后感觉学的东西都不够看的，自己又自学了好多。可能跟我在做modeling有关吧，我们组除了我都是phd，每天被按在地上疯狂地碾压。
4.如果再给我一次机会，我会怎样读统计学master
上学的时候真的有大把的时间，趁机多学一些Python和SQL，多做kaggle。因为实际工作中的模式和教学模式差距很大，会碰到非常dirty的data和需要自己定response variable和模型，所以最好能自己找一些实际的data去做cleaning，然后亲身体验一下选择模型和变量的过程。把做过的东西整理好，成为一个个做过的project，对以后找工作什么的都有帮助。
5. 毕业去向
同学毕业去向包括：sas programmer，data analyst, risk management, quantitative analyst.
6. 自己的一些碎碎念
过来读master之后走了好多弯路，刚开始来了想找精算实习，结果傻乎乎地没有准备面试就去面了，结果当然是挂了。后来通过朋友的强力内推拿到一份data warehouse的实习，老板和mentor都是非常nice的MM，在那边实习到毕业，学到了很多sql知识，这在我们学校里是学不到的。
. check 1point3acres for more.毕业之后因为一些原因，拒了实习公司的return offer去了一家很小的私人公司做implementation specialist。这可能是我职业生涯中最错误的决定，做的事情和专业不太相关，每天陷在各种和客户的meeting中。那段时间做得挺不开心的。而且公司太小，抗风险能力太差，稍有风吹草动老板就裁人，在我离职的前两天同一个team的人刚刚被let go。大约有半年的时间心里压力很大，每天硬着头皮做不想做的事情，还要时刻担心自己的饭碗。劝大家没有身份的话还是不要选择这种很小的公司，太没有安全感了。
温水煮青蛙了一年多之后，我终于开始重返job market。非常走运地，一开始找工作就被我现在的老板招到了现在的公司，做的和统计专业100%相关。我猜想我当初那份实习的经历，还有选修了几门doctorate level的课程起到了很大作用。在工作里有很多机会做research和实现我自己的想法，这两年成长得很快。

希望我的经历能够帮助一些后来的小伙伴管中窥豹一下统计master的发展方向，少走一些弯路。最后腆脸求点米，马上要去亚麻onsite了，米太少看不到面筋太苦恼TAT

本科专业是统计学院底下的应用统计学。
我刚进大学的时候就转专业到了统计学院。一方面是因为从小就喜欢数学，自己学的也还不错；另一方面是因为父基础点的专业例如数学、计算机以后好找工作。
大二时，考了几门北美精算师的考试，也都高分通过，于是觉得自己在统计上还是有天赋的hhh。但是后来由于精算的改革，拿证变得越来越难，就想往统计多靠靠，不要局限在精算里面。于是就多上了数理统计、实变等课程。我喜欢统计，它不太要求过于复杂的数学理论，而更加注重一些分析与实操，还有软件的应用，并且和实际问题联系紧密，可以带来满足感。虽然我不是很擅长编程，但通过学习，也可以熟练掌握。毕竟看到计算机的男生就觉得很酷，很羡慕。也因为听老师们说学统计的孩子要是能有较强的计算背景会很好找工作、找实习。在大三的一年里，我选择了很多的科研项目，也publish了一两篇，决定以后可以往machine learning 的方向发展。这也是为什么我研究生申请的时候，选择的是ds stat方向。
国外的高维统计发展的很好，比如伯克利的Bin Yu， Jordan，普林斯顿的Jianqing Fan等人。而哈佛大学的就更靠近生统与因果推断，不论是从模型，理论，算法，还是应用，都有很多值得挖掘的金子。
2019Fall申请，我拿到了chicago UCB的统计硕，还有几个mfe项目，但最后，我选择了去哈佛的健康数据科学，这个偏应用一点的，相信会有不错的前景！祝大家都能找到自己喜欢的方向，收获满意的结果。

因为妈妈是医生，从小耳濡目染，外加很爱生病，所以从小就很喜欢医学，也为此做过很多尝试把，比如学化学竞赛呀，学很多去了解很多药化一类的东西，但是高考报志愿想报医学的时候却被妈妈拦下了，她觉得医学太累了，还有如今的医患关系等等，总之就是不让我学医。最后我学了数学。在这之中统计让我觉得很有意思，从数据里获取信息的确很有意思，再后来我了解到了一个方向叫做生物统计，可以给我机会把我的数学知识和对医学的喜爱结合起来，所以我很开心的选择了生物统计作为我的研究生专业。

在攒积分链接里有数科，进到这个帖子发现标题没有数科了，希望没发错地方。

本科会计，来美国后转了很火的数据分析，算是给原来学文的同学分享一点自己的经历吧。首先！！不要盲目转，我身边有些转了的人觉得coding很辛苦，然而在美国coding是找工作的根本，你懂的。。。我在决定前专门去学校旁听了课，当然你也可以去上网课，感受一下自己是不是喜欢统计和coding，这是我觉得对文科同学最难的两样了。

第二，看清自己的优势。你肯定不希望自己之前的专业/工作经验随着转行归零，所以在读书时就要找准自己的定位，因为数据分析这行总要和什么结合起来，比如我之前在金融公司，那我在毕业的时候也主要投金融公司的数据分析岗位，在面试时多多表达自己以前经验对现在这份工作的帮助，虽然之前是财务工作，但是对金融行业很了解呀等等，公司也认可了我之前的经验，一进去就给了senior的职位。

我很开心自己转了这个专业，首先我很enjoy coding的过程，很有成就感，其次务实点说stem确实在美国更好找工作，待遇也比会计要好，而且出于上升期，越来越多的公司开始重视起来，就意味着更多的opening，而且不仅在美国，回国也有很多机会，最后祝转专业的小伙伴好运！

我是学统计的，我喜欢我的专业，因为它是理论与应用的结合。我非常享受从非常非常多的数据中提取有用信息的感觉，也非常喜欢理论公式证明的过程。目前准备前往美帝继续学习stat，申请季来给自己攒人品了~

现在学的统计专业，我喜欢我的专业。

因为从小就参加奥数，数学给了我很多自信，所以我大学选的是数学专业。那个时候觉得自己数学还行，而且还想未来搞纯数学研究来着。。。然后大一换了环境没人管了就开始浪，高等代数期末考试啥都不会做。索性数学分析学得还凑合，就瘸着一条腿走到了大三。到了大三学泛函的时候真的扛不住了，所有的证明都要靠背。。。当时就觉得自己大概不是学数学的料，加上自己的GPA着实不高，于是申请的时候就想找个简单一点的方向。我那个时候最热的专业是金融工程，统计算是一个比较亲民的退路。我本来想的是读个统计硕士就出来找工作，申请都投了一半了，结果家里听说博士给钱就让我去找博士。。。那时我什么科研经历都没有，赶着死线申请了三个博士，居然还有一个要我，也是神奇。

到了新的环境以后，学校要求我们重新学习基础课程，于是就把以前大学该学的东西重新复习了一遍。虽然当时好多同学抱怨浪费时间，但是我倒是乐在其中，因为刚好把我不会的补上了一些。接下去该选导师了。那时候机器学习开始逐渐流行起来，朋友圈上开始出现一些扫盲贴，我读了一篇，发现非常合我胃口。因为就像我之前说的，我已经放弃抽象的纯数学了，机器学习这种比较有现实意义的方向一下便吸引了我。于是我就选择了这个方向，当然那个时候我完全想不到它能像今天这般火爆。我现在做的东西叫统计学习，就是用统计学模型解释机器学习方法，既有现实的部分，比如算法，又有严谨的证明。可以说不仅我非常喜欢，而且也能发挥我数学系出身的优势。

虽然网上充斥着各种坑导师摧残学生的故事。。。但是我的导师对我特别好。因为我是临时起意选的这个方向，在之前对它的认识几乎为0，前两年我的导师几乎是手把手教我这方面的知识，甚至还帮我debug code，带我发论文，帮我改论文。。。在我找实习屡屡碰壁的时候，也是他帮我找到的面试机会。我能走到今天离不开他的帮助。

这一路走来我觉得我的运气还是不错的，感觉虽然自己能力有限但是每次的选择都(阴差阳错的)挺正确，也遇到了好多好人。所谓傻人有傻福~嘎嘎~

本科申请的数学，本来是听信了中介的话觉得研究生比较好转金融的，后来选修了几节统计课，觉得统计更应用更有意思。所以研究生继续读了统计。真正理解了统计就会发现它分为概率和统计两个方向，概率更像是数学，统计更依仗assumption，当然也有很多的linear algebra，所以在建模的时候很重要的是要理解目的，理解数据，才能选择合适的model。学统计让我能更系统全面的的思考问题。

本科文科专业，master转统计，大部分原因是因为比较好找工作，毕业后先就职于一家小startup做DA，一年半后跳槽做product analyst。整体来说科技公司对于data相关的职位需求还是很大的，大部分公司都是常年招人，所以如果为了留在美国算是一个很好的入口。对于不是理科背景出身的同学，上手难度也不算特别大。不过还是需要自己愿意不断学习新的工具和更新知识，工作中会用到各种不同版本的工具比如sql就有很多version，syntax也会有区别，所以要不断适应新的东西。data职位的整体work life balance也算不错的。