c*****d 发帖数: 20 | 1 我是物理二年级的PHD,比较一般的学校,就是前60的样子,看了各种经验之后
想转data science,之前想修本校CS的课,但是修外系的课需要额外收学费,而且老板
反对。
于是申请了一些cs master,录取的学校都不是太好,类似U Houston,UTD之类的,
现在拿不定主意是不是要quit 这个PHD,希望给点建议,有什么转行的经验也请多多指
教! |
E**********e 发帖数: 1736 | 2 物理是做是么的? 如果今后就业比较难的话, 现在就转。做data scientist的话,
Computer science 可能比较好, 但是一定要选统计的课。很多非data scientist的职
位也需要data mining的知识。 如果搜索一下的, data mining 或者 machine
learning 跟 preditive modeling 就是一码事。
或者留着原来学校, 熟练掌握R和python,SAS, 旁听一些统计的课。 不要把目光局
限在data scientist上吗, 统计加计算机可以申请很多职位。
【在 c*****d 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 我是物理二年级的PHD,比较一般的学校,就是前60的样子,看了各种经验之后 : 想转data science,之前想修本校CS的课,但是修外系的课需要额外收学费,而且老板 : 反对。 : 于是申请了一些cs master,录取的学校都不是太好,类似U Houston,UTD之类的, : 现在拿不定主意是不是要quit 这个PHD,希望给点建议,有什么转行的经验也请多多指 : 教!
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c*****d 发帖数: 20 | 3 做实验高能物理,大部分往届学生都做postdoc了。犹豫是因为自费master是否值得
【在 E**********e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 物理是做是么的? 如果今后就业比较难的话, 现在就转。做data scientist的话, : Computer science 可能比较好, 但是一定要选统计的课。很多非data scientist的职 : 位也需要data mining的知识。 如果搜索一下的, data mining 或者 machine : learning 跟 preditive modeling 就是一码事。 : 或者留着原来学校, 熟练掌握R和python,SAS, 旁听一些统计的课。 不要把目光局 : 限在data scientist上吗, 统计加计算机可以申请很多职位。
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E**********e 发帖数: 1736 | 4 如果经济上允许的话, 现在就转吧。发自一个老男人,已经被迫转行的肺腑之言。学
高能物理, 尤其是理论方面的话, 纯粹是浪费你的时间和智力。 我以前也面试过
national labs, 做过薄厚。要求比工业界还高, 要会这,会那。 实验运行的时候,
还要半夜加班。
看看能不能拿到奖学金。 另外一个体会, 你读master的话, 如果语言可以的,你也
可能找到别的系,特别是文科的TA。
经济比较紧张,需要这份phd的职位养家的,就旁听一些统计和计算机的课。 统计主要
两三门课学好就行了。 本科的linear regression, 研究生的generalized model,这
两门课数学上不难, 你完全可以自己推导所有的东西。 还有统计基础课probability
。 而且网上有很多教程,帮助你很快入门。
生活是很tough的, 如果你入错行的话。 年前的时候折腾的话, 不至于人到中年,想
转,想学的时候也来不及了。
【在 c*****d 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 做实验高能物理,大部分往届学生都做postdoc了。犹豫是因为自费master是否值得
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c*****d 发帖数: 20 | 5 谢谢鼓励!我一定努力!
probability
【在 E**********e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 如果经济上允许的话, 现在就转吧。发自一个老男人,已经被迫转行的肺腑之言。学 : 高能物理, 尤其是理论方面的话, 纯粹是浪费你的时间和智力。 我以前也面试过 : national labs, 做过薄厚。要求比工业界还高, 要会这,会那。 实验运行的时候, : 还要半夜加班。 : 看看能不能拿到奖学金。 另外一个体会, 你读master的话, 如果语言可以的,你也 : 可能找到别的系,特别是文科的TA。 : 经济比较紧张,需要这份phd的职位养家的,就旁听一些统计和计算机的课。 统计主要 : 两三门课学好就行了。 本科的linear regression, 研究生的generalized model,这 : 两门课数学上不难, 你完全可以自己推导所有的东西。 还有统计基础课probability : 。 而且网上有很多教程,帮助你很快入门。
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d******e 发帖数: 7844 | 6 找个做Statistical Mechanics的老板继续读PhD,毕业的时候简单训练就可以当统计
PhD用。
【在 c*****d 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 我是物理二年级的PHD,比较一般的学校,就是前60的样子,看了各种经验之后 : 想转data science,之前想修本校CS的课,但是修外系的课需要额外收学费,而且老板 : 反对。 : 于是申请了一些cs master,录取的学校都不是太好,类似U Houston,UTD之类的, : 现在拿不定主意是不是要quit 这个PHD,希望给点建议,有什么转行的经验也请多多指 : 教!
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r***w 发帖数: 71 | 7 statistical mechanics 跟 statistics 偏偏没多大关系。搞统计物理的和搞(比如说
)高能理论的或者其他物理学科的相比,对统计的了解和应用几乎没有啥区别。
【在 d******e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 找个做Statistical Mechanics的老板继续读PhD,毕业的时候简单训练就可以当统计 : PhD用。
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r***w 发帖数: 71 | 8 高能实验确实对人的能力训练有些不够。
如果继续物理,那就在统计系和计算机系选修一些课程。
【在 c*****d 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 谢谢鼓励!我一定努力! : : probability
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l*****n 发帖数: 608 | 9 没那么夸张。
统计物理对概率和随机过程的理解已经足够深了,需要系统的补上推断的部分,还有回
归分析的技巧就行。如果要找工作的话,最好自己多做几个project学下怎么对实际的
数据进行预处理,还有常用的软件比如R和sas。不管怎么说,还是要比哥大的统计
master强的。
如果做data scientist的话还要要补算法的内容。当然如果已经是做计算方面的物理研
究,直接开始刷题就好(不懂java和python就看下指南)
统计物理里面有个小分支,叫社会物理或者非线性物理,做的东西就是现在data
scientist做的。当然这个方向在物理里面非常的非主流,虽然文章很好发。
【在 r***w 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : statistical mechanics 跟 statistics 偏偏没多大关系。搞统计物理的和搞(比如说 : )高能理论的或者其他物理学科的相比,对统计的了解和应用几乎没有啥区别。
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L********d 发帖数: 3820 | 10 U Houston, UTD的master足够你找工作了
【在 c*****d 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 我是物理二年级的PHD,比较一般的学校,就是前60的样子,看了各种经验之后 : 想转data science,之前想修本校CS的课,但是修外系的课需要额外收学费,而且老板 : 反对。 : 于是申请了一些cs master,录取的学校都不是太好,类似U Houston,UTD之类的, : 现在拿不定主意是不是要quit 这个PHD,希望给点建议,有什么转行的经验也请多多指 : 教!
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z********e 发帖数: 789 | |
z********e 发帖数: 789 | |
c***z 发帖数: 6348 | 13 coursera上有相关课程
R
Machine learning
Big data
Functional programming |
d******e 发帖数: 7844 | 14 然也。其实就是再上几门课就OK了。
而且说句不好听的,大部分统计的PhD对理论也只是浅尝辄止,基本都是学过就忘的类
型的。
【在 l*****n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 没那么夸张。 : 统计物理对概率和随机过程的理解已经足够深了,需要系统的补上推断的部分,还有回 : 归分析的技巧就行。如果要找工作的话,最好自己多做几个project学下怎么对实际的 : 数据进行预处理,还有常用的软件比如R和sas。不管怎么说,还是要比哥大的统计 : master强的。 : 如果做data scientist的话还要要补算法的内容。当然如果已经是做计算方面的物理研 : 究,直接开始刷题就好(不懂java和python就看下指南) : 统计物理里面有个小分支,叫社会物理或者非线性物理,做的东西就是现在data : scientist做的。当然这个方向在物理里面非常的非主流,虽然文章很好发。
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s********u 发帖数: 748 | 15 个人juede楼主为啥不试着联系下本校的CS教授?说不定可以直接转过去读个PhD啥的。 |
c*****d 发帖数: 20 | 16 没基础,教授不收啊。
【在 s********u 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 个人juede楼主为啥不试着联系下本校的CS教授?说不定可以直接转过去读个PhD啥的。
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i*********2 发帖数: 6 | 17 原来想转行的不止我一个!!!我是东岸的小硕。。刚刚逛论坛,看到本data science
interview exposed,下了单,如果看完了有用我来Update你。。。 |
c***z 发帖数: 6348 | 18 data science有很多东西是物理学玩剩下的,比如说entropy based models, energy
based models, experiments, etc
【在 c*****d 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 我是物理二年级的PHD,比较一般的学校,就是前60的样子,看了各种经验之后 : 想转data science,之前想修本校CS的课,但是修外系的课需要额外收学费,而且老板 : 反对。 : 于是申请了一些cs master,录取的学校都不是太好,类似U Houston,UTD之类的, : 现在拿不定主意是不是要quit 这个PHD,希望给点建议,有什么转行的经验也请多多指 : 教!
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i**********8 发帖数: 27 | 19 你可能对高能实验物理不太了解,
其实,高能实验中做探测器模拟,粒子TRACKING和识别以及分析的那帮人
可能是最好的一帮 DATA SCIENTIST
好的有很多都在华尔街混
【在 r***w 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 高能实验确实对人的能力训练有些不够。 : 如果继续物理,那就在统计系和计算机系选修一些课程。
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h*********d 发帖数: 109 | 20
【在 c*****d 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 我是物理二年级的PHD,比较一般的学校,就是前60的样子,看了各种经验之后 : 想转data science,之前想修本校CS的课,但是修外系的课需要额外收学费,而且老板 : 反对。 : 于是申请了一些cs master,录取的学校都不是太好,类似U Houston,UTD之类的, : 现在拿不定主意是不是要quit 这个PHD,希望给点建议,有什么转行的经验也请多多指 : 教!
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x*******o 发帖数: 74 | 21 高能实验数据分析那帮人的确很牛,楼主可以找找搞这方面的老板,然后修个几门统计
算法课
Kaggle最近又有一个高能的competition,楼主可以看看
【在 i**********8 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 你可能对高能实验物理不太了解, : 其实,高能实验中做探测器模拟,粒子TRACKING和识别以及分析的那帮人 : 可能是最好的一帮 DATA SCIENTIST : 好的有很多都在华尔街混
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Z**0 发帖数: 1119 | 22 找工作,专业比你能干重要多了,除非你github上有很多成果证明你是牛人,否则最好
还是合适的专业毕业的,才好找工作。 |
L***6 发帖数: 8307 | 23 用root做高能实验的数据分析出histogram的phd好像很多啊 有几个进花街? quant工
作并不是偏统计的 高频这些buy side也用不着多少deep learning 用来忽悠国会的 怕
给禁掉 实际上就是拼速度 硬件速度靠设备和物理距离 软件速度靠芯片编程
大数据这个bubble早晚也要爆掉 |
m*******r 发帖数: 3635 | 24 确实,就是有个关键词而已
[在 rarew (asking) 的大作中提到:]
:statistical mechanics 跟 statistics 偏偏没多大关系。搞统计物理的和搞(比如
说)高能理论的或者其他物理学科的相比,对统计的了解和应用几乎没有啥区别。
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