Big Data Analytics / Data Science 疑问

小弟是15Fall入学的MS Analytics一枚，可能自己选择了Computational方向的缘故，选择了比较多的Machine Learning、以及各种CS/CSE那边computation有关的课。我发现CS那边学到的很多东西对于做Data Science比起统计/BA似乎有更加直接的价值（可能因为比较偏重应用），最近自己也开始对Analytics这个硕士的定位产生的疑惑，希望与群里的伙伴们探讨一下。

一方面我是特别感激通过申请这样一个interdiscipinary方向的硕士，让我一个经济本科成功转行，摸索到了自己感兴趣的Data Science，也赶上风口，遇到很好的就业机会；

但另一方面又觉得同样是做Data Science，是不是选择/转专业CS-ML更好呢。我接触到的多数DS的工作的要求基本上就是ML + Programming + Database + [Cloud Computing] + [Deep Learning/Text Mining] + etc.。（I am biased because mostly I look for tech companies）。

现在还有许多Analytics的硕士课设置在商学院下面，我也去听过一些商学院的Analytics相关的课程，基本都是觉得技术含量不高就退了（和MBA一起上课嘛，你懂得），也有些host在偏统计那边的课程，我修一些统计、运筹，觉得那些课的理论和应用都摸得不深（这一点不知道是不是我们学校的特色）。而就读一个正规的CS-ML硕士，即攒够了Data Scientist需要的技能点，还能接触到很酷的Computer Vision，Pattern Recognition，又将来可以继续在大数据方向读博深造，算不算是进可攻，退可守呢。

个人一点粗浅的观点，欢迎大家指证。

if you can get a CS degree, go for it
beats analytics by a mile

CS下的DS项目不多，比如CMU MCDS，直接申请即可。很多公立学校从UIUC到加州系都是独立的CS，独立的统计系……这种情况就申CS就行

如果铁定要做DS的话，并且是要做技术量很高的DS，建议读博。不然，CS下的DS和analytics下的DS，80%以上找工作是一样的。如果你走纯CS路线的话，还是转专业吧。我感觉LZ，最后会一步步，one step forward走上纯CS的路线。

LZ如果主要打算找tech company的工作的话，建议要么走CS路线，master毕业以后找Software Engineer的工作，要么走Stat／Data Science／Machine Learning CS的PhD路线，毕业以后找Research Scientist／Engineer的工作。基本上IT公司里面Data Science的Master都是做BIE／Analyst这样相对非常无聊的职位的。公司不会放心把一个复杂的model交给一个master去设计研发的，一般交给master的活都是重复性的运用某一个已经很成熟的model（可能非常初期的startup除外）。

pegasusii 发表于 2016-2-10 10:50
LZ如果主要打算找tech company的工作的话，建议要么走CS路线，master毕业以后找Software Engineer的工作， ...

请问BIE/Analyst一般是做什么呢？career path是什么样的？

gu的analytics吗？
的确，要想长期走DS的路线，还是要CS-ML这块的，这样才能有在数据科学领域长期的好发展。如果以后有个phd学位，会提升一个量级。
但是不是每个人都准备长期走DS路线的，所以LZ要考虑自身需求。如果长期走DS，有机会还是早点转

还是好好刷题，跟着自己的兴趣走就好了 我觉得。加油 Jiajie 么么哒

楼主GA Tech的？我当年读了一个学期果断转了CS专业

wehu12 发表于 2016-8-27 09:41
楼主GA Tech的？我当年读了一个学期果断转了CS专业

惊现大神学姐..