[一亩三分地bbs精华帖子]小K谈统计专业学习和选课

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硕士一般出来相当于程序员,博士的要知道道理,但是未必会去亲自编程做特具体的事情。先说说编程。

一般大药厂的转专业当程序员的MS用SAS不用多说了,其他行当的不清楚,一般学校里还教minitab, stata, R/S+, 偶尔本科的可以用excel,工程方向的用Matlab,少数人用SPSS。考sas级别还是有用的。不过对于PHD学位的人,面试差不多的职位(假定你没有降级找工作),这个证书还真是没有什么大用,哪怕你其实都不怎么会SAS,人家面试也不太会问到特别具体的问题,因为嘛,博士级别人家assume你就会 SAS了,再来问低级问题有insult面试人的感觉。要说编程语言,以上除了R/Matlab,其他的算不得语言,不过是统计软件而已。

所以,有的非quantitative background出身,大学也没弄过C/Basic什么的同学,她们可以用用SAS/Stata,一上R之类就木头一样了。。。。。。很汗那。。。。所以,我的point是,如果要在一群这样的人里面stand out,还是培养培养自己的编程功底吧,很基本的也成啊。至于统计软件,会了一个,其他都好说,临时用临时google都成啊。

Phd读书过程中以上这些多数都会接触到,无论你课题做什么,这些都摸摸,将来没准都用的上。生统经常在public health学院里,其他系的同学经常需要生统专业人士指点,咱不妨多跟人合作合作,自己学了再教教他们,好处真是太多了数不过来。首先是communication skills,生统哪怕做研究,数据也是来自bio/med专业人士,所以将来跟人打学术交道的能力也是至关重要。当学生的时候大家都很宽容,很可以容忍你的错误和ineffectiveness,要抓住这个机会,多多练习。其次,可以接触多种学科,多种软件,多种思路,也可以帮助你自己的理解。quantitative专业出身的人容易钻进数字里面,忘记了big picture,跟不同discipline的人合作可以帮助你retain the big picture。万一合作发了paper,哪怕是第n作者,也是有用的,尤其是对找工业界的工作来说(http://www.1point3acres.com/bbs )。然后,你可以发展自己的network,将来用处太多了,找工作/绿卡推荐信拉,申请grant找人合作拉,合作发paper拉,committee里凑人拉,不一一详述了。最后嘛,可以挣俩小钱花花,一般院系内部tutor拉,帮人做小的分析拉,pay的不比intern的hourly rate低,时间还特别灵活,现金交易又不交税。弄好了还可以作为自己course project的内容。。。。。。一句话总结,就是学这个应用学科,咱就多找机会应用之!

一般学校开设课程,同样题目的通常两套,数字大的一套给PHD,偏理论,低的给MS,偏应用。读PHD的同学找机会给应用的那门课去TA/grade/Tutor一下很有好处的。有的学校,so注重理论,以至于课上都推公式,少有数字啊软件什么的,将来工作的时候难免抓耳挠腮。。。当然又不想去再take低level的课,所以TA一下子最合算了。http://www.1point3acres.com/bbs 读MS的同学,理论知识固然不需要太钻,但是别以为统计就是PROC TABULATE/PROC MEANS了(如果你碰巧是这样的,就表奇怪为什么某某人看起来条件差不多,结果找的工作级别工资都比你高n多。。。)好歹呢,弄清楚什么data用什么model分析,别光记sas procedure的名字和细节,也稍微思考思考个为什么,为什么这个data更合适用这个model不是那个model,fit完了以后,老大们到底看的是结果里面的什么,他们看了以后得出什么结论,为什么得出这些结论。为什么他们看完以后又叫你再fit别的什么什么model,他们的意图是什么。

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