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如果你在考虑美国读统计
[版面:待字闺中][首篇作者:chibaozi] , 2020年05月22日02:16:58 ,1836次阅读,1次回复
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chibaozi
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发信人: chibaozi (小鱼鱼), 信区: JobHunting
标  题: 如果你在考虑美国读统计
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 22 02:16:58 2020, 美东)

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。
--

※ 来源:·WWW 未名空间站 网址:mitbbs.com 移动:在应用商店搜索未名空间·[FROM:162.]

 
edmca
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发信人: edmca (革命象暴风雨), 信区: JobHunting
标  题: Re: 如果你在考虑美国读统计
发信站: BBS 未名空间站 (Sat May 23 00:01:39 2020, 美东)

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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※ 来源:·WWW 未名空间站 网址:mitbbs.com 移动:在应用商店搜索未名空间·[FROM: 204.]

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