Harvard Health Data Science vs Penn Data Science 真心求比较

如题
我之后想继续申请phd 做关于ml for health的

harvard：

Pro：学校名字好听 整个波士顿做health biomedicine的人很多 lz本科cs math 急需一些health 方面的domain knowledge

Con：

hds的项目在public health school 下面 虽然课程可以上其他学院也都是technical的 但可能比penn 工程院的少technical一些

如果突然不想做research 找工作 hds 感觉比纯ds难找一些

Penn的data science

pro：也有biomedicine bucket 和巨佬教授联系好了来的话可以跟着做research 医院也很大 项目在工院底下 工作应该很好找

con：没有harvard名字好听 然后在ml for health的领域做的教授很少 如果去的话 估计就是做ml nlp什么的传统领域

很纠结 求过来人的建议！谢谢🙏 给大米！

这基本上就是你觉得自己有可能转行DS/SDE的话就Penn，没有可能转行一心Health Informatics/Data 你就H

ML NLP是传统领域？那什么领域是新领域啊

kexin111 发表于 2019-5-3 12:30
我说的不太准确 我的意思就是发展的比较好的领域

......感觉楼主有一点误会

Healthcare AI才是相对发展不好的，ML或者NLP发展才好；而且Healthcare ML我感觉很多方向工资低，例如偏生物的方向，出来工资低一半；而且NLP才是现在来看可以挖掘东西最多的东西，比CV或者health要好不少。

health很多方向以大坑著称，首先你看看你是哪个方向吧，医学图像，还是medical NLP，还是computational biology，bio-statistics什么的。

我是medical NLP方向的，做的东西接近于传统的NLP，用topic model之类的，感觉这个方向是比较走下坡路的，computational biology用的方法和我接近，bio-statistics用bayesian inference也比较多。整个bayesian inference/ probabistic graphical model/ topic model是肯定走下坡路了。

主要得看好不好找实习之类的。

补充内容 (2019-5-3 23:13):
我实在感觉data science是个大坑。。。。

既然想做这个领域的research，那就选大h吧

wxwx199301 发表于 2019/05/03 10:47:03
ML NLP是传统领域？那什么领域是新领域啊

我说的不太准确 我的意思就是发展的比较好的领域

ljf792576519 发表于 2019/05/03 11:26:39
既然想做这个领域的research，那就选大h吧

嗯嗯 我也在想health方面 大H资源多一些 毕竟boston

wxwx199301 发表于 2019/05/03 10:47:03
ML NLP是传统领域？那什么领域是新领域啊

看到你是在大H 读biostats phd？能不能加个微信 问你几个这个学校和program的问题呀 谢谢！ hkxjnan

vote for h。从小学就是dream了。

ziyangs 发表于 2019/05/03 23:11:14
.1point3acres

......感觉楼主有一点误会

Healthcare AI才是相对发展不好的，ML或者NLP发展才好；而且Healthcare ML我感觉很多方向工资低，例如偏生物的方向，出来工资低一半；而...

啊我说的就是nlp ml cv发展好haha 这个没有争议吧 可能我说的有歧义 不好意思

个人认为ml for health发展现在看来慢慢在变好
虽然离落地还有点远 但也要看细分领域 有很多很新的机会 比如最近跟一个算ml4h大牛教授聊 他说最近兼职出去做创业公司了 去搞chronic disease minitoring 说是差不多时候了 还有很多大厂都在开ml部门 其实工资没有那么低 不能代表整体水平 但我今年暑假去一个大cro做ml intern 跟flag的se也差不多

我做的比较杂 之前做过clinicalnlp 所以我们算是同行haha 我觉得这个field真的是难搞的 too messy 还要求有interpretability 但我还是非常optimistic 主要health 很大 有好多可以做 比如ml for drug discovery 很火 而且药厂很需要

我觉得单从resrarch方面 ml for health机遇很多 毕竟这个是个很大的学科 相对容易出新paper 所以还是很看好的 可以加个微信仔细聊哈 hkxjnan