【长期加分贴】我为什么喜欢我的专业？【数科统计生统篇】

我是打算转生统的。本科是生物背景，将来想在医疗这块发展。然后纯生物感觉前途很微妙。觉得自己可能坚持不下去。所以就觉得做生统既能在医疗这块发展，又可以巧妙的不做实验。个人对于数学计算机不排斥，所以就开始转行之路。

我本科是软件工程出身，现在在做bioinfo方向的工作，所以可能和biostat密不可分吧。方向是cancer system biology，也就决定了我做的方向和我本科的知识重合度并不是很大，很多生物方面的知识我基本上是从头学，而且我也并不是像bioinformatics期刊那样专门做算法啊数据库啊R包啊各种生信工具开发，而是用最基本的最常见的统计方法、算法处理数据，然后再用生物层面的知识去解释。我很喜欢这个方向，要不然也不会放着大好的cs就业机会，跑到这个领域，并且我以后的计划是越来越偏向bio方向（233，混不下去的时候还可以出去找cs工作，吃老本嘛）。对bio的喜欢源于从小到大这十二年教育，只对生物有兴趣。大学报考的时候阴差阳错的被软件工程录取了，只好硬着头皮拿到本科学位然后再转了。本来是想从事immune bioinfo方向，因为家里人曾经的病史。不过现在跟着的老师是做cancer bio的，并且本人也很感兴趣，于是就想先这么研究下去，说不定就一直从事这一行了，或者到时候再换方向。现在处于gap year，过的很满足，总之两个字：奋斗！！！！！！！！！

数学比较好，学了统计，那会data science还没有现在这么火爆~~ 现在统计渗透在各个行业，金融，药厂，科技公司~~~希望学弟学妹们，学基础课程的同时，可以多选修些CS的课，出路会更广~~~

美本数学系，申请了19 fall的 applied math/stats 的phd。最后录取是录了几个top10的applied math phd，统计基本全拒了，分享一点申请自己的经历。

现在因为data science还有machine learning比较火，大家可能不顾自己兴趣就扎堆去申请统计或者cs，那么申请者的背景除了数学专业，也许也新增了很多别的比如经济啊工程啊，导致了现在申请极其惨烈。但是我觉得phd的话其实还是要看个人学术兴趣的，毕竟是要花5年去认认真真好好做的一件事，如果只是觉得以后好找工作，自己没太大动力的花，其实是很难坚持下来的。

我本科的话首先是因为大一学的物理，之前做了一些凝聚态方面的科研，觉得自己动手能力不强，整天捣鼓那些自己也不是很擅长，纠结半天之后就去学数学了。数学和物理不同的是不是非常好找research做，毕竟要学很多基础的课可能慢慢才能上手去做一些reading，总之出自己的东西是个很漫长的过程。我大二大三的时候是和本校一个运筹的老师做了一些优化和投资组合的东西，里面用到的数学感觉不多，慢慢也发现了自己对这块没有太大兴趣。后来大三下学期的时候找数学系的老师做了一个暑期的科研，应该说这段经历对我申请帮助是比较大的。

课程上来讲的话，统计方面我只上过基本的统计概率，应用统计，和随机过程这几个课，感觉这是我申请比较大的短板。数学的课学的比较多，加上推荐信也是数学的老师为主，所以最后只录取了数学的博士也是意料之中。总之建议大家还是按照自己兴趣来，不要盲目扎堆，毕竟统计其实已经远没有前几年热了，马上也是一个泡沫破裂的时候了。

本来是城市规划的专业，因为研究需要去学习了统计，数据分析，然后在上一门数科的课时，被老师一句“数据科学是21世纪最性感的工作”打动了，现在想来还是太年轻啊。对数科有兴趣后，学习了Python, 机器学习, 看论文，看大牛们的博客，渐渐的喜欢上了数科这门专业。可能本来也对城市规划没有兴趣吧，选择数科也算是我第一次为自己做决定。

本人大四，海本，今年六月毕业，目前去处不明。本科统计专业，入校的时候就带着专业的那种。
码子的时候脑子不太转了。逻辑诡异句式不通的地方还请见谅！~以下内容全部是个人观点，欢迎交流~
我是本科申请的时候就报了统计专业。因为在学AP的时候发现一些统计方法的运用是具有一致性的，感觉非常神奇。同时也觉得这个专业大概会很万金油，最后就业的话应该路子也挺广的。你想啊，每个行业都在疯狂产生数据，那一般人是不懂这些数据的。什么人懂呢？统计学家呀！不过以现在的马后炮视野来看自己当初的想法，还是很局限了hhh，这个一会儿再说。


高中毕业的时候畅想自己想学的专业，很中二的想把经济，统计，计算机揉在一起学。哇多帅啊，经济学代表了一种思维方式，统计是一种工具，而计算机则是把思想变现的手段。于是我在我的本科院校找到了Mathematical Analytics and Operations Research这个专业，涵盖经济、数学、统计、计算机的课程，基本满足我的幻想。全文完。

233 不捞了。。

但由于录取的时候是统计专业，而OR在数学系。。考虑到转专业的麻烦以及OR在我们学校过于年轻，最终决定留在统计系暗中观察。没成想这一观察就是四年时间。

提到OR是因为楼主一直对纯粹的统计学理论没有太大的热忱。我对自己工作状态的幻想如下：
在办公室里解决非常棘手与实际的问题，拿着收集来的数据，能从中发现并提炼价值，能拥有别人没有的洞见力，能够“基于事实”，能够做收益最高的决策。
但是非常理论的统计给我什么感觉呢。。就。。白大褂？防护镜？能吃吗

然后时至今日，我对自己未来工作状态的幻想依然没有改变。我为什么喜欢统计呢？可能也是这么久以来我一直深信统计专业可以帮助我实现这样的工作状态。
（我听说）这种工作状态很像一个data scientist，于是也就不自觉地向ds的方向靠拢。在学校统计系推出data science track的第一年，就果断转了方向。后来除了统计的基础知识，也是上了ds相关的课，我们学R，Python，数据可视化，机器、深度学习。。感觉编程能力很重要，lz又上了很多cs的课顺便minor了cs。

现在马上要毕业了，再回头看，回头思量，我觉得相比于喜欢，对于统计专业更多得是觉得感谢吧。这个专业让我觉得自己的幻想得到了满足，有一个方向，也少了很多迷茫的感受。而在与统计同行的过程中，也是越来越能体会到统计思想，统计工具的美感。属于走着走着，发现居然很中意对方，而且似乎 可以一直走下去的类型。

最后再来说说自己之前想法的局限性吧。

统计学家并不是数据分析师，也不是数据科学家。很多统计学家的主线任务在于发展统计学理论。站在统计学的角度，数据只是统计的一部分。同理，站在data science的角度，统计方法与统计思想也只是ds的一部分。我个人而言信仰数据，我觉得数据超级多，超级大，超级牛逼，而我想要从数据中创造价值。
就本人（不全面）的了解，大部分的数据科学家是PhD起步的。而一个统计学博士（或者数学博士？亦或者物理学博士 误）需要很强的数学底子。而统计的本科生。。不读master的话在找工作的过程中还是压力很大很大的。
而读master的话，面对琳琅满目的项目，又存在统计master与ds master的区别。读ds的master除了数学能力，还需要不错的cs能力。。而这些所谓能力，都是本科阶段一点点的时间精力积累来的。（不过平心而论，积累的话也就那么回事儿。。但总比不积累强对吧。。）
所以统计的本科，在lz看来，大一大二就要对未来有一个自己能够接受的规划。就算没有决定读master还是phd，至少基础的数学与编程是不能落下的。（至少要上一下，感受一下）然后可以再根据自己的兴趣与特长来做选择。


本人海本大四，只能看这些东西了。。对于国内的小伙伴可能没太大价值。。不知道在master的眼中统计是什么样的，也不知道在phd，或者业内人士眼中，统计是什么样的。。目前前路未知。我可能成为一个统计phd，然后尽量做ds相关的课题，继续向着幻想的工作状态前进。

路漫漫，路漫漫。一个所谓“万金油”的专业，也就意味着脱颖而出需要付出更大的辛苦，无法做到脱颖而出，也就意味着可以被轻易取代。

一起加油吧

数学系的，现在在读统计方向。一直对数字比较敏感，也很喜欢逻辑性强的东西，本来以为可能要一辈子和纯粹的数学打交道了，后来发现越往后走难度越大，能力有限就打算读与数学相关性强的应用型学科了。分方向的时候选了统计，读起来还是蛮有意思的。有时候会觉得从一堆看似杂乱无章的数据里，可以窥探其本质，是一件很有挑战性又很有意义的事。以后读大数据分析，希望能有所进步吧。加油！

我是一个换了N次专业的人，本科在国内念金融，后来出国念econ，现在在念第二个统计master。

我的职业道路还是算蛮曲折的。我econ毕业之后，在美国找不到工作就灰溜溜的回了国。在国内一呆就是两年多，就职于某小型金融类公司。

再次回美国，是因为结婚，老公在美念Phd。 为了生活我决定转行。选择统计的理由很简单，相对来说好找工作。（我这样的专业背景，转CS基本是不可能了）。现在的到处是大数据，人工智能，机器学习。统计在各个行业的应用也越来越广了。个人感觉在找工作方面机会会比较多。当初读econ的时候被统计的学姐告知系里80%都找到了工作（N年前），我整个人都震惊了。

以下仅代表个人观：
我不是一个自来熟的人，也不是一个很能侃、很健谈的人。相比于侧重口才的金融行业来说，统计让我感觉更加的脚踏实地吧。毕竟还是依靠真实的数据，真实的模型得出结论。

在学stat前，我基本不会编程。从一开始写几行代码要一个小时到现在一个人做几千行的project，这个过程还是蛮艰辛的。只能说转专业不易。不过我还是很庆幸我有这么一个过程。我学的金融经济课程更多的像做简答题，第一点第二点第三点是什么，每点之间可能也没什么联系，答案也很open，想说啥说啥。转统计之后，不管是学习还是写码，更多的是逻辑思维的训练吧，动手前先理清步骤，想清楚怎么做才是最有效率。

再后来我实习做了个项目，简而言之是写程序来替代人工。原本需要一个人两周时间的工作被替代为几分钟之后，我很庆幸我学了统计，让我还没被这个时代淘汰。

我其实数学底子不好，也就在本科学过微积分，概率论，线性代数，最多再算一门计量经济学。这些进入统计系前也基本忘光了。上偏数学或者偏理论的课还是会有些吃力的。不过我也是奔着找工作来的，选的大多都是偏应用的课。总的来说，难度是可以接受的。所以如果有学弟学妹和我差不多情况，也不要太害怕课程难了。另外，数学好的人学统计真的是没压力啊。同学中那些从数学系转过来的，纷纷成了大佬。

现在我stat也快毕业啦~最近在找工作，机会没有想象中的多，过程很艰难，也还没上岸。希望最近能有好运吧。

最后，Good Luck to everyone!

【工科生（统计双专业）说统计重要性】国内本科统计接触最多的就是查表，没有特别深的统计知识。来到美国，第一门被虐惨的课是随机信号处理（random signal analysis） 基本上就是基础概率论+随机过程+ 编码论。 感觉统计实在是太难了。 后来修了一门研究生的统计理论课程，当时感觉这课巨难啊，即使老师讲的深入浅出。 这门一周只有两小时lecture，然而作业我要做三天左右。做出来后居然有种莫名奇妙的成就感，感觉统计很有意思。我于是决定修一个统计应用数学的master（我主要是在读ee的phd）。后来上statistical machine learning时候，感觉统计实在是在这个领域大大有用。看看现在machine learning最好的会NuerIPS，ICML等等的，论文里面有很多统计和优化的内容。有时候想想，如果本科时候多接触些这些统计和数学只是，可能现在可能发出些这些高水平文章。当然，idea也很重要。总之，会了这些会对自己的领域有更深的了解，至少看到牛文章时候，不会因为复杂恐怖的公式二退却。

原本可能随大流读金融经济的，会读统计可能是高考失利后的赌气吧…否则会嫌弃统计数学太多学不下去的2333
从原本的担心自己没法坚持甚至被退班毕不了业，在大一的时候接触了学长学姐的项目课题组，从自学编程到爬虫洗数据…写代码看算法的日子不知不觉地过去了。从那时候起慢慢意识到原来学统计可以做那么多应用，可以在所有的领域都有发挥的空间，慢慢地爱上了自己的学科。
此外，因为很早就接触了一些杂七杂八的知识，在学习的过程中发现把从下往上的打基础和从上往下的高屋建瓴结合在一起，学习变得非常有趣，排名也变得比一开始想象的高……
对我来说这三年是梦一样的经历，说给高中的我听大概无论如何都不会相信。希望申请季不要失学，一路走下去，见识一下我自己都意想不到的风景w