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最新回复:2020年5月22日 21点1分 PT
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c
chibaozi
接近 4 年
楼主 (未名空间)
楼主在国内本科读数学,申请到美国读统计硕士,硕士毕业后继续读统计博士。期间也一直在关注美国统计专业在美国业界找工作的情况,希望能给正在申请的同学一些参考,也希望大家能分享自己的经历与思考。
一、就业
统计的主流就业方向大概有如下几种:
各种公司的data analysis (有些公司会叫data scientist),比较传统的职位,个人感觉主要是做汇报分析的。
金融公司的quant等。
科技公司的data engineer。
科技公司或者其他大厂的ML engineer 或者有些公司的data scientist职位。和1
类型的的不同之处在于,这些职位负责的工作是基于数据的产品开发的核心,比如ads ranking, news recommendation等等。
researcher,业界or学术界。
根据我对身边硕士毕业同学去向的观察,大部分硕士毕业的同学毕业时主要找到的还是1类型的工作,其中能去FLAG的做偏data scientist也不能算多。但是几年以后有机会
跳槽到大厂,不过我没有看到在业界工作几年直接从1 类型的analyst直接转型成4类型的data scientist。
博士毕业的同学去2,4,5的都有。
硕士和博士在就业方向上比较不同。对于2,4,5甚至于3的工作,对于new grad有些大厂会明确表示要求PhD,而有一些,虽然没有将之设为硬性要求,但会声明虽然没有学
历要求但是需要有相当的研究经历。因为我在读硕士的时候想找4类型的工作,处处碰
壁,最后转而申请SDE,同时也萌生了申请PhD的念头。
二、科研
统计系同学做的科研类型挺多种多样的。我觉得大概可以分成以下几个方向:
应用统计。
理论统计。
Learning Theory。
应用统计:比如说做偏生统的project,或者做统计天文学的。我觉得这种类型的
project特征是先有数据,再考虑一个模型,或者说设计一种方法。评价工作的好坏主
要看empirical的结果,不过作为统计系的学生可能会把重点放在介绍自己的
methodology上面。
理论统计:这种类型的research特征是先有一个统计模型,试图去estimate一些东西。主要工作是在理论上解释一些经典estimator的性质,或者自己提出一个算法并且理论
上证明自己的estimator的性质。
Learning Theory:ML,RL,DL的学习理论都有人做。都是在自己的框架下提出模型,
然后分析关心的量的理论性质,或者说某个算法能guarantee怎样的结果。
e
edmca
接近 4 年
2 楼
美国的统计学专业是中国人最多的领域,有绿卡就挺好找工作。
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楼主在国内本科读数学,申请到美国读统计硕士,硕士毕业后继续读统计博士。期间也一直在关注美国统计专业在美国业界找工作的情况,希望能给正在申请的同学一些参考,也希望大家能分享自己的经历与思考。
一、就业
统计的主流就业方向大概有如下几种:
各种公司的data analysis (有些公司会叫data scientist),比较传统的职位,个人感觉主要是做汇报分析的。
金融公司的quant等。
科技公司的data engineer。
科技公司或者其他大厂的ML engineer 或者有些公司的data scientist职位。和1
类型的的不同之处在于,这些职位负责的工作是基于数据的产品开发的核心,比如ads ranking, news recommendation等等。
researcher,业界or学术界。
根据我对身边硕士毕业同学去向的观察,大部分硕士毕业的同学毕业时主要找到的还是1类型的工作,其中能去FLAG的做偏data scientist也不能算多。但是几年以后有机会
跳槽到大厂,不过我没有看到在业界工作几年直接从1 类型的analyst直接转型成4类型的data scientist。
博士毕业的同学去2,4,5的都有。
硕士和博士在就业方向上比较不同。对于2,4,5甚至于3的工作,对于new grad有些大厂会明确表示要求PhD,而有一些,虽然没有将之设为硬性要求,但会声明虽然没有学
历要求但是需要有相当的研究经历。因为我在读硕士的时候想找4类型的工作,处处碰
壁,最后转而申请SDE,同时也萌生了申请PhD的念头。
二、科研
统计系同学做的科研类型挺多种多样的。我觉得大概可以分成以下几个方向:
应用统计。
理论统计。
Learning Theory。
应用统计:比如说做偏生统的project,或者做统计天文学的。我觉得这种类型的
project特征是先有数据,再考虑一个模型,或者说设计一种方法。评价工作的好坏主
要看empirical的结果,不过作为统计系的学生可能会把重点放在介绍自己的
methodology上面。
理论统计:这种类型的research特征是先有一个统计模型,试图去estimate一些东西。主要工作是在理论上解释一些经典estimator的性质,或者自己提出一个算法并且理论
上证明自己的estimator的性质。
Learning Theory:ML,RL,DL的学习理论都有人做。都是在自己的框架下提出模型,
然后分析关心的量的理论性质,或者说某个算法能guarantee怎样的结果。
美国的统计学专业是中国人最多的领域,有绿卡就挺好找工作。