Re: [問題] 朝Data Scientist-Statistics及CS的選擇

看板studyabroad作者ergeshanian (喵哩)時間6年前 (2018/02/08 16:45)推噓12(12推 0噓 9→)

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最近因故在灣區待了一陣子，也有機會和一些前輩聊過天，也來分享一些心得以前曾經聽老師提過，大意是如果你需要更好的模型，請找math/stats的人如果你需要更快的模型，請找CS的人如果你需要別人了解你的模型，請找business analytics/quant econ/policy....的人大致上一個data science/engineering的team/projet就需要上面三種人分工合作暫時分別簡稱為stats、CS和quants 如果是PhD，在這個層級，我覺得讀哪一個領域都可以按照自己的興趣、背景、能力選擇即可身為過來人，我只能說平平安安順利畢業才是最重要的事但如果只是要讀master，CS應該確定是勝過stats 現在似乎連quants也有迎頭趕上stats的潛在趨勢 (順帶一提，我也覺得兩大語言python有超越R的趨勢) CS勝過stats算是合乎過去幾年的預測畢竟stats到最後還是要仰賴programming 而且stats在MS的層級往往能力還不足以開發新模型這有很多前輩分享過了，就不贅述 quants的部分算是比較出乎我的意料，但深入了解還是可以體會基本上有興趣data science/engineering的quants 統計與programming的部分至少都有基本底子，可能以stats或CS的標準來看不夠強但一定可以和他們溝通或看得懂聽得懂他們在說什麼，這樣就夠了 quants擁有的優勢是在特定領域的知識和共通語言公司要把東西賣出去，還是要靠quants在該領域的語言才有辦法所以quants這幾年也隱隱然有往上爬的需求 (其實還有一個因素，而且不只一個人提到，但我覺得有點偏見就是quants往往在personality和team work這方面的評價也都比較好) 反而stats這幾年其實沒那麼熱門了，甚至有前輩還會覺得stats不好用 programming不如CS，要賣東西不如quants，要新模型不會，得要找PhD (好笑的是，講出這句話的兩位親戚學位還都拿stats的MS) 如果是已經工作數年的畢業生，靠著工作經驗應該比較沒什麼問題但如果是剛拿到MS的畢業生，其實優勢已經不如前幾年來得大最後則是個人小小感想畢竟我也拿了一個國內的統碩，還是要幫stats說一下好話因為data science興起的關係統計很有可能會像30年前的CS，和數學系走向分家統計現在學界主流還是視為應用數學即使獨立出來，課程和研究上依然高度重視數學理論但在碩班以下的課程設計很有可能會脫理入工愈來愈偏向工學院以處理實際問題為主，數理理論為輔的模式打個比方來說，過去我們的上課教科書大多數書名都是XX analysis 課本內容會從理論數學開始推導，說明性質，給個應用實例，code自己想辦法但現在愈來愈多教科書都變成XX analysis with R 減少理論推導和數學性質，變成由實例出發說明，最後附上code教學生如何解決問題這和CS等工學院的教科書編寫與課程設計愈來愈接近美國因為master大多數是就業導向，因此課程設計也改得很快所以對於本來讀econ/finance/engineering，甚至是sociology/policy....的同學就是有統計基礎，但programming基礎接近於0的同學如果對data science有興趣，覺得business analytics學費太貴也是可以挑戰讀就業導向的統碩，慢慢轉過去因為理論數學的比重和難度都已經下降很多，取而代之是更多的programming 而且相對CS來說，統計算是對跨領域學生比較友善的學門當然初期一定比較辛苦，但只要撐過去，至少在業界眼中，就是已經踩上第一塊磚要投data science的相關工作也是比較具有說服力以上 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.222.241.251 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/studyabroad/M.1518079529.A.FBE.html

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02/08 17:07, 6年前 , 1^F

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fancycab

02/08 18:11, 6年前 , 2^F

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sbL

02/08 18:20, 6年前 , 3^F

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