【长期加分贴】我为什么喜欢我的专业？【数科统计生统篇】

我研究生是做生物信息的，计量遗传学，所以很多知识自然而然的就是统计。自己修了很多统计的课程。 当然心得就是很多自然学科的知识都是相通的，掌握要领就可以。现在DS的就业情况还是比较火。本公司的team一共就四个人，但是有17个project要做，，很多内部的project对统计以及big data的要求很高。平时跟产品经理，VP以上的leadership也有交流，感觉比较受重视。

我是CS的， 一开始不喜欢，学到后面觉得挺有意思，但转专业转了好多次，本科读了五年多。

我的经历比较复杂，我本科学的自动化，现在这个专业已经改名叫人工智能专业了，甚至我的毕业设计也做的人脸识别相关，当时我们系也有好多做神经网络的教授。但是当时神经网络和人工智能还是看不见前景的忽悠学科，我们也主要学的EE相关的课程，毕业以后也顺理成章的进入了华为。在华为做了8年，主要是底层驱动，但是底层驱动你懂的，做年限越长越觉得你是一个螺丝钉，你的专业方向越做越深，越做越窄，但是对上层应用一窍不通，最后决定产品方向的是做上层应用的，是做市场的，甚至是做测试的，但是绝对不是你做底层的。而在当时EE的出路每况愈下，华为本身收入还可以，但是也只有华为还可以了，其他硬件公司跟互联网的差距越来越大，所以当时就有了点危机意识，大约在2014年吧，决定转行。

转行的方向选择了商科，因为当时实在迷茫，不知道我能做什么，喜欢做什么，就去美国读个商科吧，说不定喜欢呢。但是读的过程中，发现自己还是被打上了深深的理工烙印，对商科类，会计，金融非常不感兴趣，于是选了大量的商务分析，统计和机器学习的课。刚巧那时深度学习在图像领域大放异彩，我就也自学了深度学习，毕业时运气比较好，因为当时深度学习的岗位开始慢慢井喷，但是科班出身的学生们还没有毕业，我就成了一名深度学习炼丹师。但是呢，相对于深度学习的black box，其实我更喜欢统计学习的优雅，但是没有办法，我的背景有极强的编程经验，却缺少统计背景，导致我只能继续做炼丹师了，当然在工作中我还在不断补充我的统计知识，因为我相信一个优秀的DS一定不是一个只会调参的炼丹师，还一定能从传统的统计学习思想借鉴改善模型，比如像最新的BERT，里面除了堆更深的神经网络，更多的计算资源，还用到了很多传统语言模型的东西，只有把统计和CS融汇贯通才能写得出这种划时代的模型。

本人化学系PhD转行做Data Scientist。简单交代一下本人转行前的背景以供参考：美国东部某排名50-70的学校化学系PhD第五年，研究方向叫生物计算化学（大概就是编程序来模拟蛋白质折叠，应用一般是早期药物设计或者纯理论研究，我做的具体问题离这个应用也还很遥远。本科入校时报的工科专业，初中就开始编程，后来进了做流体力学模拟的实验室，数学理论和概率论在学校学的也还不错，后来也自己学了一些。从大二下学期一直到PhD第五年快结束的时候，几乎每天都在推公式，写代码及求解，编程，修bug。电脑除了搜索下载之外，唯一的用处是敲LaTex。

那时虽然有点基础，但是相当于零基础——不仅完全不熟悉DS需要的知识技能，甚至对这个行业关心什么问题，常用哪些手段解决问题，当前发展如何，前景如何等情况都不甚了了。所以刚开始也没有特别集中在这个行业，而是一度花了很多时间精力想做Quant。本科毕业申请PhD时，曾经有一位教授跟我说很多人即使PhD之后不再继续做化学，在华尔街也能找到收入不菲的工作。这个说法在当时（08年的金融危机刚刚缓解）是没有问题的，也有若干实例佐证，但是五年后就不一定了。同办公室的同学确实有人拿了Bloomberg的Quant职位offer，但是首先他的研究方向是PDE，本身就比较偏应用，quantitative finance中的Black Scholes模型也是PDE，其次他之前有暑假在JP Morgan做实习，拿的也是return offer。我决定转行的想法几乎是两周内从无到有、从有到确定，此前完全没有相关经验，此后也深感来不及（马上就暑假了而我那时连编程都不会）。把美东几乎所有招Quant的公司都投过一遍之后，多数简历在HR那里就直接被拒，即使过关拿到面试，面试时还觉得自己表现不错，所有问题都答出来了，面试官的反馈也不错，然后依旧莫名收到拒信，说与公司文化不符之类。

在准备Quant期间刷了刷题，于是又想去做码农。码农只投了两家公司，都拿到了面试（也说明码农这个行业对转行的接受度比较高）。第一家面得很惨，完全是送人头。第二家前面几轮还可以，到最后一轮onsite时，非科班出身、没上过课只刷过题的缺点暴露无遗，被问到system design和compiler的问题直接跪了。面试后回家的飞机上冷静思考一下，觉得虽然知识点可以补上来，但是自己多年养成的数学家式思维要转变成程序员的工程思维还需一定时日。另一方面老公是码农，他的工作日常也不算是我喜欢的、真心想做的事情。这个期间也逐渐接触了一些机器学习相关的东西，开始了解DS这个领域。

我个人对以机器学习，尤其深度学习为主要工具的DS更感兴趣。DS其实就是在数据中寻找规律，然后用更多的数据加以验证，最后根据验证结果得到结论，当然这其中还包括数据处理、模型评价、模型选择等问题。这个套路和数学科研，或者说很多理工科的科研，是很相像的，因此PhD期间接受的科研训练在这个行业是可以用上的。多年训练赋予我的逻辑思维和抽象思维能力，使得我学这些东西时还算比较快。技能（如编程，建模）和具体知识（如统计学，各种算法）是可以短期内pick up的，但是思维方式和分析能力是多年养成的。

有人说是“计算化学phd出路太不好只能转行了"。这句说对了，不留在学术界的话基本没工作可以找，学术界又太难留下了， 或许是我不过牛的原因。我很喜欢我的专业，计算化学，现在有时间的时候还会看看paper，写写文章，仅作消遣。

我是学数学专业的，我当然喜欢这个专业。我喜欢这个专业，因为这是一个黑白分明的世界，对就是对，错就是错；因为这是一个公平的世界，不论出身背景，能依靠的是自己的头脑；因为这是一个单纯的世界，不用考虑如何应用，不用为了工业应用妥协；因为这个世界有那么多可爱的geek和nerd，我也想成为他们中的一员。
我是一个普通的学生，家境一般长相一般，没有背景，所以我爱数学。我不怕别人说我nerd，不怕别人质疑我的东西没有用，不怕一再给人解释数论不是研究123的，不怕家里亲戚问我毕业是不是要当数学老师，不怕以后赚钱少，不怕辞职时候的周围的压力。我有性格缺陷不善和人交际却期待成就感，我自认不是个勇敢的人，但为了梦想，为了生活。也许到最后我的能力不能支撑我继续走下去，也许我必须选择一份职业，但数学是我的生活方式，这永远不会改变。

我是Data analytics Engineering

觉得数据挖掘比原来的机械有意思多了哈哈哈

这个是之前写的一些介绍：

1. 专业叫Data analytics Engineering, 在工程学院下面, 是2017年开的（ 鄙校蹭热点圈钱也是很给力的）， 所以可能一些小伙伴没有听过。就是专业课程是数据挖掘和统计的课程， 也有一些（2/8）自由度选cs的课程。
2. cs学院有个叫Data Science的专业， 后者听起来更高大上一些，本来想转来着， 只不过已经上了一些课程加上本来就是从机械转过来的， 成本（时间和经济）有点高了，想想算了。cs学院的cpt政策比工程学院只能做一个coop的政策好多了， 他们可以按照法律做之多364天，但我们最多只能做一份coop， 4－8月
2.5. coop就是东北大学许可用正常学期的时间去做全职实习, cpt许可, 加上校内的申请网络, 私以为机会很是不错的
3. 课程不能算水， 只不过大家还是一般自己会花很多时间上些网课(毕竟有做吴恩达等大牛的课程...), 绩点都还是ok的, 不过也不是许多4.0那样的程度
4. 隆重推荐波士顿, 非常喜欢的城市, 冬天半人高的大雪多好玩呀, 现代和古典结合的城市了
5. 找工作行情就不卖弄了, 毕竟自己还在努力中，

国内药学本科，美国药学PhD，在一个大制药公司做实验类工作。工作期间读了个做统计模型的MS，目前打算继续向数据分析方向发展，已经拿到2019 Fall Georgia Tech OMSA录取。Happy Learning!

国内数学本科，美国统计博士，quant。一开始喜欢纯粹数学，特别是喜欢代数！喜欢那种简洁而深刻的关系！后来，我上了一个由美国教授来授课的暑期数学夏令营，大概了解了数学各个分支的前沿。当时，我对于统计学的前沿研究特别深刻，感觉很好玩。而且我认为这个学科还处于比较初级的阶段，数学在这个领域大有可为，于是决定出国读统计博士。读博士期间，我通过统计学的研究逐渐开始了解机器学习，发现相比与推导公式和证明，编程和数据分析也是很有意思的事情，于是我再次决定改变人生方向，要进入业界进行工作。毕业之后，我在金融公司做quant，发现要做好机器学习必须理解业务和领域知识，所以现在我也还在继续快乐的学习中～

我是一年前转到data方向的，本科是ME。一开始只是因为学校machine learning 课很火，纯粹凑热闹的心理，结果还没抢到课。。了解了下觉得还挺有意思的就上了些coding课，真正提取兴趣是做了一个推荐系统相关的项目，觉得这种通过数据进行分析人行为的算法很有意思。继续努力吧

因为统计感觉比较万金油， 从低级的数据分析， 到高级的ML建模，数据科学家都可以。 感觉比较好找工作，而且又不是太难，特别对于转行半路出家的。
本人经历说起来比较波折，生物- 统计- 金融行业数据分析/模型（risk quant）。

本科国内 生物， 出国入了 ivy league 的火坑PHD。 整个PHD期间都无比纠结。一个是发现自己并不喜欢做研究的感觉，经常觉得这不是以后自己想要的生活。 同时老板又非常push , 自己对科研的兴趣在博士期间都磨灭光了。 而且目睹了很多比我聪明比我勤奋的人做着一轮又一轮博后，找教职也还是找的很辛苦，更不用提之后想要拿到终身教职（tenure）有多难。 放着别人眼里光环的PHD 却觉得无比鸡肋。 食之五味，弃之可惜。再纠结挣扎中熬完了PHD， 浪费了自己大好时光。


PHD毕业以后， 终于决定转行， 又读了一个统计硕士。重新回到学校开始学习新东西的感觉很好。拿到统计硕士后找了个银行做风控数据分析建模型的工作，跟之前学了10年（本科四年，博士六年）的生物毫无联系。


这几年在银行做了模型、数据分析什么的，做的事情我还挺喜欢。 我喜欢从数据里面发现东西，喜欢建模去预测风险。 可是在银行工作也有很多不爽的。 第一是政治斗争太严重， 大家花很多时间争吵，推卸责任。 第二是有大锅饭的感觉，performance 好坏和bonus, promotion 关系都不大。第三行业机会在减少， 裁员危机重重。

现在想去做 DS， 正在复习准备中， 地里有很多很好的内容， 因为大米不够看不了。 谢谢大家给我多加大米 ！！！