MCDS@CMU VS Biostat phd@Berkeley

xzeng123 发表于 2016-4-8 23:41
嗯嗯，谢谢哈。但是陈然师兄大家都知道的原因，本身就说明了是少数不是么？加上陈然师兄是thu cs科班出身 ...

我认为如果data scientist往platform,infrastructure方向走，mcds应该还是蛮多人的（有待考证？）如果往ML方向，的确是读个phd更好

实际上我认为陈然前辈的成功的复制概率是比较小的。data scientist一般招的都是top phd。对模型的研究，对ml特别dl（拜某下棋系统的知识核心）的研究深度 自己的科研水平。因为scientist毕竟不会是infrastructure去集成和构造数据pipeline。更多的还是对模式识别和处理本身的可能性和准确性上下功夫。mcds高压的课程培养的毕竟是master。个人觉得虽然头顶第一professional master的光环。项目的培养方式并不对口data scientist这一个职业。而且对于mldl来说 上课的project远远不够的。做个kaggle那才是真功夫。我觉得楼主还是选择ucb的phd比较好。

phd的科研和论文保证了一个scientist对自己work的一种执行模式。不断创新才是scientist吧。

肯定去Berkeley啦

gyzjay 发表于 2016-4-9 00:57
实际上我认为陈然前辈的成功的复制概率是比较小的。data scientist一般招的都是top phd。对模型的研究，对m ...

明白了，kaggle之前想过master也可以刷，但确实对research思考的深度是master不能及的。但是还有一点，这一切是基于去了berkeley也是想尽办法给自己找机会往ML上面靠（例如修课，拿minor或找相关实习research机会），但是本身还是biostat的phd，导师做的也是biostat这方向，算是曲线。有没有去了cmu之后转成ML phd的可能性呢？毕竟这样才不算是曲线救国吧？