统计专业到底适不适合找hi-tech工作

感觉专业如果是统计的话找data scientist的工作很难啊。
面试data scientist的时候，有时候会碰到engineering背景的人面试，当问到一些统计相关问题的时候，总感觉作为统计专业的人给出的答案并不是他们想要的，总感觉和他在说两种语言，也有可能是自己太弱。
不知道地里找工作的其他人有没有同感。

其实phd期间也上了一些data mining，machine learning的课，但总觉得面data scientist还是很不够。

其他还能选的就是药厂或者银行一类，不知道大家有没有好的意见和建议呢？

确实不能低估了难度。以前看过一个帖子，有人问统计博士怎么转Data Science。听众差异，统计专业毕业的去做Data Scientist 还叫转？那叫其它物理，生物等专业毕业也想找Data Scientist 的情何以堪？
现实是什么呢？ 现实是大部分统计系教的课程，做的项目还是偏传统统计，比如统计理论，统计高级理论，生存分析，实验设计，时间序列，贝叶斯等。编程呢，我们系中年老师用用R, 搞贝叶斯的用用BUGS，JAGS, STAN。老头子们顶多用用SAS，有些老头子从来不编程，只讲理论。年轻老师可能用用R, dplyr 等R package。
作为统计博士找了好久都没找到Data Scientist 工作的我意识到工业界的Data Scientist 工作和统计专业学生在学校学的东西存在不小差异。主要差异在于
（1） 工业界要求的一些东西你不会，或者不熟练到没有竞争力。比如SQL，这在工业界基本要求，学校基本没人讨论这个。还有数据结构，算法，BFS, DFS, Hashtable, sorting algorithm 等。虽然说没要对CS求职者的那种要求，但毕竟是IT工作，文化氛围决定着这些东西或多或少会考到。工业界还要求有很好的沟通能力，学校里呆着也意识不到沟通能力如此重要。
（2）工业界需要的统计知识没那么高深。面试顶多问问 t-test, z-test, linear regression assumption, p-value, binomial, logistic regression。面试的人做喜欢做的就是给你掷骰子，抛硬币。一个硬币抛十次六次正面朝上这个硬币是fair 的吗？ 抛一百次六十次正面朝上呢？ 拜托这些都是本科水平的知识。但现实就是，人家并不需要那么多的统计知识。不信，不去问问湾区搞数据分析的什么是Bayes Theorem, 十有七八答不上来。问问大数定理，十有八九不知道。IT行业对统计的需要和统计专业毕业生的知识之间的差异，还有对市场的不了解，造成了统计专业找Data Scientist 工作并不轻松。

.1point3acres统计专业找工作，还是传统药厂医院好找点。这些地方数据量不大，但一个数据可能要用复杂的模型。但怎么说呢，不管学校学什么，工作是市场决定的。现在IT行业数据分析是热门，工资高，注定有大量人想加入。不管是统计专业的，还是其他专业想进入IT行业做Data scientist 工作，都需要经历一番寒彻骨。

我们学校的统计phd几乎人手一个CS的master，想去硅谷的公司当然经常要和engineering的人打交道

我数学的还想找DS...可能biostat更实际一些，你们估计做的也很理论。
自己做点项目，刷刷kaggle，除了这些还能做什么？摊手

可以试试看啊。。。

yuyoujiao 发表于 2018-3-1 03:37
确实不能低估了难度。以前看过一个帖子，有人问统计博士怎么转Data Science。听众差异，统计专业毕业的去做 ...

特别同意这点。有些DS的岗位(1) 真的用不上什么理论。

我觉得对于统计博士而言最好的去向还是各种research lab (或者不求证明，但是要创新性的提出方法的positions)。和machine learning researcher 一起合作写写文章，那里面很多有意思的理论的 （Gaussian process, Q-learning, spatial-temporal data, MCMC).

一个去了业界的前辈说还是要把自己最擅长的理论功底打好，一味朝DS靠近只能“寒彻骨”，毕竟公司还是那些公司，目前最需要的就是(1).

mark一下 感觉帖子讨论的内容还是很有意义的 希望以后有经验有发言权后也能参与到讨论...

感觉还不如商科的有优势。。。面试的更像是case study。。。。