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[统计--就业] 说说做Biostatistician的好处坏处

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目前就职一个南加小药厂,我5月底拿到的OPT,现在入职有两个多月,目前的title是Statistician/Data Manager,手底下两个助手,自己独立的办公室。

Pros:
1. 无办公室政治,无三哥上司,我直接跟CEO汇报,每天干完活带着助手玩Frisbee侃大山。
2. 没有on call,没有加班,没有deadline,早8晚5,中午午休一个半(我都是开车回家睡大觉),不用打卡全靠自觉
3. 充分的时间上班自学
4. 办身份
5. 该有的福利全都有,药企的保险比较全面而且环境宽松
6. 稳定,不用担心lay off ,可以一直干到退休
7. 需要我回中国开会,然后会放我的假去探亲,工费探亲?

Cons:
1. 给的肯定不如大厂ds多,不过南加物价还可以,自己一个月攒1500没啥问题(正常吃喝买买买)
2. 玻璃天花板,我已经是属于公司的亚洲人最高级别了,升职无望,加薪也是按年头加(会有bonus,中国市场的业务不过我这算个例不普遍)
3. 代码已经成为一个定式,基本上没什么自己发挥的空间,data cleaning会稍微写一写,剩下的分析基本按照FDA要求来写没啥创新(所以我自己去做一些额外的projects练手)
4. 一个萝卜一个坑,不会有新人来,所以公司没什么聚会团建,只是有时中午聚餐,大家也都是各吃各的。(互相已经没啥新鲜感了=。=)
. From 1point 3acres bbs
关于Biostatistician转成data scientist的问题,是非常容易的有些岗位倾向于招有统计背景的人员。所以我这个岗位上的前任师兄就跳槽去做了machine learning engineer,给的package也相当不错,他说就是很多mle都是cs出身,所以那个公司比较看重统计背景,尤其有experiment design经验的人,并且他coding并不弱(上班刷了leetcode400+)。

ds和码农还不太一样,ds的很多模型可以比作水果刀,砍刀,佩剑等等,比如吃水果,有的人不懂模型背后的架构和一些假设,用佩剑去切水果,也可以吃到水果,但是效果和效率都会大打折扣(有些速成班培养出来的大多数都是这种)。所以除了代码能力,还要对数据有更深层次的认识,不然永远都是analyst,做不成scientist。当然了,现在ds这个行业职称给的也是相当混乱,很多时候analyst都说成scientist,这个就不在讨论范围之内了。

还是一句话,ds这个行业现在已经过饱和了,但是同时ds这个行业缺少的是高精尖的那波人,所以希望各位别赶一时时髦,多想想未来的职业发展怎样才能走稳走高,而不是仓皇上阵只瞧了个热闹。
. 1point3acres
》》友善的交流是文明的七点,个人拙见,不喜勿喷。



. From 1point 3acres bbs


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 楼主| jingbix 2019-7-17 04:12:46 | 显示全部楼层
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Jackie2931 发表于 2019-7-17 03:18
想问下楼主,在药厂做biostatistician的经历在申请DA的时候有帮助么,因为感觉药厂用的是SAS,而DA主流用的 ...

每个药厂都不一样,我们用的是SQL和Python或者R,基本不用SAS。平时工作50%的时间用来维护数据库,然后50%的时间去做项目。项目一般是根据医生&会议论文&FDA审查的要求去做数据分析。要求定期产出一定的顶会分析,所以偏research。语言没有具体要求只要能做数据分析可视化就可以,我个人比较擅长python和R,所以用的比较多。

我师兄就是刷leetcode然后自己平时把写的程序整理封装。

申请DA有帮助啊,不过更多的还是要看个人背景,PhD>MS>转专业。

我的经验告诉我,不要轻易转行,统计不像CS就业那么强,但是如果统计背景深,基本功扎实,加上coding稍微出彩做ds或者mle不比cs差。

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 楼主| jingbix 2019-7-17 04:20:41 | 显示全部楼层
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可以简单举一个例子,研究某种疾病不同治疗方法的效果(可以看成AB test),如果说没有扎实的统计背景,可能会直接跑模型(直接跑模型可能会得出很好的结果),但是有的时候模型得出来很好的一些结果有可能是完全错误的,有可能有confounding或者bias会直接影响到结论,这个时候就是看ds功力的时候了。

比如模型中患者的选择(Eligibility of Population),以及如果遇到unbalance data如何去处理bias。这些coding无法解决的问题需要统计的背景,通过调整experiment design或者进行diagnosis test等等。

我的经验积累,是通过阅读大量文献参考书,去看前人的错误做法、正确做法,自己去体会的。

所以真正好的ds不应该是“掉包侠”,而应该具有所谓的big picture。语言coding是工具,真正的魔术师是ds自己。

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 楼主| jingbix 2019-7-17 23:21:23 | 显示全部楼层
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tzhang1988 发表于 2019-7-17 22:18
楼主,我感觉你的经验并不算一个typical biostatistician的case。如果是做clinical trial的话,FDA只接受SA ...

每年FDA的审查只是一小部分,大部分是医生想发会议文章来找到我去做数据分析(不只是美国,还有日本,澳大利亚,印度,中国等等)。所以SAS证书我也有,但是用的真心不多。我工作偏research方向,因为基本上每个月都会有1-2个医生会发来要求。不过不是所有的分析最后都能用来发顶会,有的医生也想看一下结果出来之后怎么样,如果不是statistically significant可能就不发了。

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admin 2019-7-18 00:55:08 | 显示全部楼层
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我觉得楼主是非典型性药厂biostatistician,贴的经验有点误导……在药厂最核心的biostatistician是做三期submission的那些人,跟楼主的工作内容完全不同呀。即使是做稍微早期一点的clinical trial的biostat,工作的重点也是要放在跟medical monitor, clinical ops, clinical data mgmt等cross functional team的通力合作上,以及对FDA各种guidance以及submission process的了熟于心。有些药厂顶尖的biostat甚至可以主导整个trial,从design到分析直到filing,是药厂最具话语权的team
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楼主,我感觉你的经验并不算一个typical biostatistician的case。如果是做clinical trial的话,FDA只接受SAS output,你们公司怎么会不用SAS呢?貌似你们做的更偏exploratory analysis?
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jingbix 发表于 2019/07/18 23:26:48


大陆本科211商科,转专业加州某校统计MS

楼主,我们不仅目前工作类似,连本科经验都如此相似啊!我也是211商科来美读统计。
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Dzinus 2019-7-18 10:45:26 | 显示全部楼层
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lz已经有了稳定的全职工作,待遇又不错,还这么努力提高自己,很佩服了!
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tzhang1988 2019-7-17 23:37:40 | 显示全部楼层
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jingbix 发表于 2019-7-17 23:21
每年FDA的审查只是一小部分,大部分是医生想发会议文章来找到我去做数据分析(不只是美国,还有日本,澳 ...

明白了,你们跟大药厂中偏research的部门比较相似。而不是像专门clinical trial部门,biostat主要任务是跟trial,Develop protocol,写SAP,review output,做submission。
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根据楼主的描述,这应该是phd level biostatistician的体验。作为Master level,有时候不得不无脑执行高级统计师的analysis plan或者仅基于physician兴趣的“都看看吧”。这样情况下如何更好地培养对big picture的理解和积累experiment design方面的经验呢?想要听听楼主的建议。目前的工作情况让我觉得自己是R programmer,并且大量时间花费在data cleansing,对付physician给的千奇百怪原始数据表格。

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Jackie2931 + 1 同样有此困境 ....

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非常同意楼主工具切水果的比喻,我是纯统计背景,在非盈利的医院DS组工作,这个组喜欢招有health care 背景的人,来了半年,已经看到很多人在盲目套模型,让我觉得很不靠谱,所以决定part-time读博士了,因为希望自己的数理架构更深厚一些。工作时候同样的很轻松,不过我们组对模型还是有些创新,比如做做ML啥的,虽然有些同事做的很是不靠谱。但我自己还是有些成长的,因为管理很松可以自由发挥。很多闲暇时间也一直学python。希望大家一起进步,脚踏实地的修炼内功才会在多年后不被ds的大浪淘沙筛掉。共勉!
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 楼主| jingbix 2019-7-19 06:53:10 | 显示全部楼层
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nsc 发表于 2019-7-19 06:36
看来这统计基础是不能速成了。lz学习基础理论的过程中,有没有什么要诀、诀窍等,是其他人不太重视,但lz ...

我是商科转专业,而且我感觉我也不算聪明的,就靠死磕。上学的时候基本上每天都图书馆到闭馆,期中期末一般都是早10晚1。做教授给的题,往届的作业题,把题做熟练了,定理就记住了。上课笔记都是纸笔抄写,下课复习也是反复看课件,作业题反复写。现在回头想想非常感谢自己奋斗的这几年,感觉知识上心态上提高都非常大。

理论最重要的就是linear algebra,好多模型的推导都需要linear algebra好,有空间想象力。我觉得完整的学下来感觉统计是一套体系,从简单的probability - distribution - multiple random variable - point estimate - hypothesis test - asymptotic evaluation - ANOVA - regression真的是一环扣一环,一环不可缺。

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 楼主| jingbix 2019-7-18 23:26:48 | 显示全部楼层
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风铃草 发表于 2019-7-18 22:58
楼主是什么背景的呢?

大陆本科211商科,转专业加州某校统计MS
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Jackie2931 2019-7-17 03:18:03 | 显示全部楼层
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想问下楼主,在药厂做biostatistician的经历在申请DA的时候有帮助么,因为感觉药厂用的是SAS,而DA主流用的毕竟是Python,还是这个看公司要求不同而不同呢?另外就是在准备转DA的时候除了刷题,求推荐还有什么可以去准备的呢?
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jiulaikankan123 2019-7-17 11:24:54 | 显示全部楼层
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LZ 现在的DS行业是不是涌入了很多phd 非统计背景的?
因为。。。基础数学和coding似乎大多数phd都能cover
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sophiawcy 2019-7-17 12:20:37 | 显示全部楼层
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楼主可以内推吗 统计硕士 两年药厂/CRO 工作经验, 用SAS 用的多
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jimmyYang 2019-7-17 15:18:09 | 显示全部楼层
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jingbix 发表于 2019-7-17 04:12
每个药厂都不一样,我们用的是SQL和Python或者R,基本不用SAS。平时工作50%的时间用来维护数据库,然后50 ...

想問下樓主轉專業是那些專業算轉?DA大多都是Stat, BA來做,所以其他算轉專業嗎?
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flyingpotato 2019-7-17 19:27:48 | 显示全部楼层
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感谢楼主分享,稍微歪个楼问下探究一种疾病的各种影响因素时遇到大量的highly correlated的变量,无法有效降维时一般会尝试那些思路阿?谢谢!
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