ML PhD, Stat or CS?

lz本科数学专业，有一定的计算机课程和科研基础，但是没有较严格的科研训练。现在有统计和计算机两个专业的PhD offer，都是ML/DM方向的。两所学校地理区位相差不大，但是环境有较大差别（一个村一个阳光沙滩。。。。），各个专排也相近（30左右）
. Χ
UC Davis Stat：
           pre：
                    1、做的内容比较理论而又practically solid，我个人非常感兴趣
                    2、老师年轻有为，前景十分光明
                    3、Davis虽然村，但是地处北加，离硅谷、UCB、Stanford都比较近，环境也还可以
           con：
                    1、poi是AP，没有学生毕业，个人前途有些未知数
                    2、对统计系尤其是Davis 统计系了解不多，希望大神们多多介绍，不知道统计与CS在ML方向上出路有什么区别

UCSB CS
           pre：
                    1、老师已tenure，人非常好，主动帮我选校参考，connection也不错
                    2、UCSB优越的环境十分诱人
                    3、毕竟是CS，即便学术无能还有较大可能混碗饭吃
           con：
                    1、大部分学生似乎都去了industry，做的东西也比较应用，偏向大规模数据挖掘的算法和系统构建，个人兴趣没有第一个那么大。
                    2、自己的背景并没有第一个那么匹配，也许不太容易适应

那么问题来了。如果以faculty和research scientist为第一目标，industry作为退路的话，哪个更加适合呢？请大神们赐教。



补充内容 (2016-3-18 17:32):
补充一下，UCD的组里有两个专业的学生，按照poi的表述两者的工作至少暂时不会有太大差别。

UCSB计算机不懂，说下UCD统计PhD学生水平，感觉PhD水平差距挺大的。生统和统计的基本放在一起培养，北大清华的学生都有。北大的去UCD据说是班里排名10名之后了，但是还是碾压香港和台湾什么的去的……PhD每一年级白人1-2个？(还有一个原因是白人prequalify过不了，中国人还没有出现过不了的)台湾，香港，大陆10人？感觉差不多就是这样，反正我男友办公室6个人全是说汉语的。UCD生活惬意，村就村吧，反正超市什么的都有。想吃好吃的开车半小时去萨克拉门托。还有一个要说的就是UCD的Peter Hall（统计大神级人物，AOS主编）教授去世了，据说系里的funding会减少很多，夏天UCD还要开追悼会什么的。不过我还是看好UCD stat 越来越好。楼主要去了UCD统计，又想做faculty，建议跟着hans, 他俩虽然年龄老了一些，但是research还是很强劲，他俩喜欢hiking，身体巨好。

啊~楼主，我男友在UCD stat读PhD, 今年冬天我去visit男友了，并且我申请UCD的统计，没有联系导师（就是没有说男友什么的）--》被拒了。UCD统计整体不错，感觉以后排名有上升趋势，但是machine learning真心不行，也许只有你说的那个AP一个人做，好像是去年新招的。找faculty唯一的只能（目前为止吧，也许只会别的教授带的学生也可以找faculty）是跟着hans和Jeling (可能拼错了，台湾人)，就是做functional data（比较传统和成熟的方向，具体不懂，感觉偏什么非参之类）的一对夫妻。 他俩还是挺牛的，隔一段时间就可以有学生去学术圈，但是学生必须强，感觉至少3篇四大，UCD的水平才能保你找到不错的教职。

啊~后面有人提大数据，很火的方向。我表示，统计和计算机做的大数据不是一种大数据。感觉目前大数据是n很大很大or ,p很大很大的data set都是大数据。计算机的做什么我就不知道了，推测是n一定很大（嘛互联网数据神马的），p大小都可以，比如图像处理（分类，降噪，识别嘛的）就是p很大的时候。统计做的大数据绝大多数是只有P很大！！！就是那种生统的data,什么基因几万个，sample 100-400,什么的，也就是high-dimensional data了。这方面UCD还是不错的，至少有2-3个老师做吧。统计里面很火的方向，说实话我觉得跟计算机的人做的大数据相比，实际意义不大……

Cong~~~~

我感觉还是看老板和自己的兴趣吧。这两所学校专排似乎差不多？

vote for davis！村也村不到哪里去，而且个人感觉读了phd，stat或者cs phd也没啥关键的吧？主要还是看做的什么方面的东西吧。找工作打不了搞个cs double master就可以吧

UCSB..统计搞的ML过于理论，很多最后都靠到了Bayesian learning。。然后对于真正的大数据系统又从来不接触。。你看那些顶级的ml conference和journal，大部分是CS的人发的，而这样的文章对于今后去大公司做research很有帮助。。

zbgsy 发表于 2016-3-18 20:42
vote for davis！村也村不到哪里去，而且个人感觉读了phd，stat或者cs phd也没啥关键的吧？主要还是看做的 ...

哈哈，男神好！我vote for icme！进可phd退可industry

补充内容 (2016-3-18 23:45):
CS master不知道可操作性怎么样。感觉入学前直接问系里是不是不太好，搞得我很朝三暮四一样？

zpinthehouse 发表于 2016-3-18 23:36
UCSB..统计搞的ML过于理论，很多最后都靠到了Bayesian learning。。然后对于真正的大数据系统又从来不接触 ...

嗯，这确实是一部分劣势。毕竟看colt的人比起nips要少得多了。

顶一下，没有人吗？