【美国留学就业风向】建议统计生统专业的同学修Data Mining/Machine Learning功课+学

有人询问统计和生统在美国最近一段时间就业情况如何、今后形势好不好；也有人说跟在美国就读的师兄师姐询问过，感觉不乐观。-- 现在敢说乐观的专业，除了CS类的，估计没有其他专业了，you are not alone。

就业市场永远在动态变化的，随着经济的发展、科技的推动，新的就业机会也会浮现。


Warald推荐论坛里ferrari430的一个帖子：《从一个美国生统faculty那里听到的些许消息》：

前些天学校来了个在美学术界混了很久的一faculty...跟他聊了蛮多生统和统计的申请和出路...他自己现是UChicago一很大的附属医院的某research组头目...正准备申请芝加哥的faculty...所以关于生统的出路什么的消息应该比较可靠. 他的意思大致是这样:
反正整体上美国经济不景气是肯定的...不像七八年前的生统出来有一群药厂手里攒着大把大把的美金可以养一帮PHD和MS...现在的药厂本身效益也有很多问题...而用于研发新药的一些统计的活都外包给了一些专门做这种的公司..所以药厂本身没那么需要生统PHD了...而外包给的公司又不用做那么有技术的活...很多时候就是重复...所以MS足矣...所以本身来说生统的传统出路已经不比以往了.
但是...他又提到...现在像GOOGLE FACEBOOK这样的公司会招一点生统的人去做data mining...生统的人处理大型数据的能力被他们看好...不过毕竟有点非主流..他自己搞纯学术的...所以再过于具体的就不知道了....

demonhunter在美国读书，据他了解：

以后做的方向最好是data mining, machine learning, bioinformatics这类方向，而且自身必须Improve proficiency in programming而且一定要有ability of handling high dimensional data我的在Penn读CS的同学马上毕业要去加州上班了。刚才和他通电话他说加州的IT公司招收不少statistician，但是一般前提要求是必须是统计PhD，而且最好dissertation做的是DM ML相关方向。

传统的统计/生统类专业出路比如去药厂、生物技术、金融、保险公司，机会会一直都有的；同时，随着big data的概念往各个领域渗透和social media的兴起，估计今后一段时间内，做data mining、machine learning的，机会会不断出现。事实上，无论具体学什么专业的，Warald没听说过任何做data mining/machine learning方向的人抱怨找工作困难甚至找不到工作。

不清楚现在有多少学统计和生统的同学对这些算是“统计为主、与CS交叉”的方向感兴趣， 如果你周围很少有这样做的人，也许你应该从自己做起，成为有first-mover advantage的人：别人还没有这个意识，你已经开始准备了；等别人有了这个意识，你已经找到工作；等别人找到工作了，你已经跳槽追求更好的机会了。

那积累这样的基础难不难？跟计算机沾边，第一个涌入大脑的词语往往就是“编程”，coding这活听上去是不是很恐怖？跟CS沾边，是不是要跟学了好多年计算机的人比拼编程啊？抗得过吗？

Grace在一亩三分地数学统计IEOR版一个《关于统计就业》 的帖子里有段回复，Warald引用在此：

CS编程不用SAS的啊, 虽然这东西学起来很快, 但是很少有CS的会去特意学这个.而且CS的数学背景总体来说比stat差啊, 除了data mining/ machine learning方向的, 其他的都对统计只知皮毛. CS里面image processing的用用神马傅立叶小波变化, cryptography的主要是数论. 有些方向用模糊数学 离散数学, 但是用linear model, bayseian甚至stochastic神马的真心很少, 这些都是统计学生的优势啊.给你一堆需要处理的数据, 你首先要知道如何分析, 然后才是动手programming. programming只是个工具, 重要的是选择合适的模型或方法, 这些不是CS学生的专长了.

Warald这里也提醒：你要找的工作并不是software engineer，你不需要从事大型软件系统开发。比如对于学生物统计的同学，所谓的“转型”也好、“改行”也罢，是从写点sas/R程序来分析生物、医学数据，变成用某种计算机语言来分析非生物医学数据而已，而这种语言，可能依然是sas/r，也可能是某种新的。这个，你说，到底是多大程度的改行？

你要修的CS功课，最低要求可能只有两门：一门叫Data Mining，一门通常叫data structure with C++ or Java。

前者我很难想象你们系里会阻止你去上，因为数据挖掘被认为是统计相关的方向，统计、生统专业的学生上了也很有帮助，唯一的问题是这门课一般太popular、太多人抢着注册，可能选不上，这种情况下，也可以考虑Machine Learning, Artificial Intelligence, Information Retrieval等课程，也会学到一些相关的知识。

后者其实不是必须的，比如你找到的工作可能依然是用sas/r来分析数据，不会c++/java不算啥。Warald提议上这个，是为了让你更周全的做准备，再一个，上data mining功课也要做project，可能会用到。一亩三分地里joyce版主在berkeley就上了data structure的本科课程，也在一亩三分地里分享了她上课的资料和作业题目。

如果你还担心基础不够，能力不行，或者对去上cs系的功课很担心，解决方法很简单：一亩三分地里经常有人组织学公开课的，前段时间，刚一起学习了coursera上stanford 计算机系教授Andrew Ng开设的免费machine learning功课，注意，这个是免费的！你们系主任、你的导师是否批准、是否知情都毫无影响！这位Ng教授，most likely，会比你们学校CS系教这门课程的professor牛很多！


为什么要大家一起上？因为学习新领域新东西，如果是自己一个人，很容易就松懈了，大家可以相互监督、相互讨论，感兴趣的同学，也可以看一下《讨论点评现在市面的公开课》。一亩三分地里很多人，上课的同时，也加入战拖组，把上课的内容作为战胜拖延症的计划。

给自己制定一个计划，到一亩三分地来，跟大家一起监督，修点算法、编程、Data Mining/Machine Learning类的课程，在学校里，再正式修点课程。 -- 为什么还要修正式课程？公开课提高的是能力，而上了课才有正式记录，将来申请H1B签证的时候可能要用到。
到你毕业的时候，金融、保险、药厂、生物技术、信息系统、软件、marketing & sales、Web、Social Networks，任何需要分析数据的地方，哪个行业有好工作，就去哪里！

So, stop whining, start acting!

– Warald (Email: iamxiaoning@gmail.com)
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请问Mr W， DM的计算机和统计是否占50%--50%。DM的编程大部分是靠SAS、R，还是也要回C，Java呢

python/perl/java貌似不少做类似data scientist, data engineer, 什么什么analyist的工作都提到了
完全只用sas/R/matlab的也会说最好能会上面几种语言里的
还有如果小团队面向客户要tell story的，还提到visualization工具, javascript, tableau, protovis之类

看来最后还是逃不过啊,学吧!

W大竟然没忘了我的发言，我也来顶了。

已经回美国了，7月底搬家，重新走入正轨。。。。。。

最近在做一个directed study，information visualization方向，现在羡慕学统计的同学。