求问生统里面的方向，哪些和BIG DATA比较接近？

大数据也分体量大(big N)和维度高(P > N)两种。生统一般相对关心后一种，Google, Amazon之类可能相对更关心前一种。你说的survival analysis什么的都是数据分析方法/目的，和大数据本身不冲突。如果数据涉及基因，那很可能是大数据。如果项目目的是分析基因和生存时间/hazard的相关性，那就是涉及大数据的survival analysis。现在这样的研究还不是很多是因为测序还很贵，但说不定10年后用大数据做survival就很主流了。
两种大数据情况所遇到的困难是不同的，big N的话更关注方法的run time（如果Amazon的recommendation system需要算10分钟才能出结果那recommendation也就没什么意义了），而P > N更关注如何reduce dimension，或者如何找到与outcome相关的features之类的(e.g. 在这10万个基因里哪些与生存时间相关？），方法的run time并不是特别重要，一个程序运行两周算出个结果也并不少见。

10年前大家开始关注大数据，无数研究者一窝蜂地开始“做大数据”（虽然我认为大多数人都是在灌水），导致现在简单的问题基本已经做完了，剩下的都是些比较理论比较复杂比较根本的问题了。如果LZ是为了将来做与大数据相关的科研，我劝LZ慎重，买股票追涨是很危险的，当LZ PhD毕业的时候“大数据”不一定会比Survival Analysis高大上多少，相反可能研究僧更多竞争更激烈，100个做大数据的人抢1个Grant。如果LZ是为了毕业后去IT公司工作，那还比较靠谱，毕竟大数据一定会越来越多，但这种情况下，建议LZ选择Machine Learning/CS/Stats的项目，生统并不太对口。

生统的特点就是临床试验数目少啊。数据表格可能横向很大变量很多，但是纵向不大。
不过gene相关的应该能算大数据吧。

longitudinal的data也可能会出现big data。像医院里病人的数据库就会很大

跟基因相关的

sendavid7 发表于 2013-11-11 15:19
大数据也分体量大(big N)和维度高(P > N)两种。生统一般相对关心后一种，Google, Amazon之类可能相对更关心 ...

请教楼主，如果是从研究生毕业后想在美国就业的角度看data science 的话，是不是可以说在IT行业就业的情况还不错？做数据分析的就业情况应该和传统的cs不大一样吧？
另外还有想问下楼主，你对美国一些学校今年才开设的数据科学专业的学校有没有比较了解的呢？我是想明年去那边读数据科学的专业，但是可选的学校不多。。麻烦楼主能够多多指教~~~

慎独 发表于 2013-11-11 23:40
请教楼主，如果是从研究生毕业后想在美国就业的角度看data science 的话，是不是可以说在IT行业就业的情况 ...

说实话对于CS和IT就业我也不是很了解，不敢妄评。但领域内很多很多人都在做“大数据”，当然industry对“大数据”工作者的需求也在增加，就业如何我觉得就看供需哪边增长的快了。

sendavid7 发表于 2013-11-11 15:15
说实话对于CS和IT就业我也不是很了解，不敢妄评。但领域内很多很多人都在做“大数据”，当然industry对“ ...

I believe over 90% of the reseachers who claim they are doing BIG DATA are not doing BIG DATA now...

For example... me...

总体感觉想大数据，生统不特别对口。另外可能个人偏见，生统感觉比较slow paced 跟做大数据的风格完全不同。
无论如何必须自学相当的编程，学校教的指定不够用。

如果非要选方向，Machine learning, bayesian, maybe DOE
survival 貌似IT用的不多，但是将来用不用就不好说。保险公司会用的吧。
longitudinal? maybe 。。。。起码是google某职位的要求，但是感觉不是常见要求。

time series 生统估计都不作为重点学。工业界还是会用的