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Re: 生物转行
[版面:生物学][首篇作者:dimorphism] , 2017年05月18日22:52:55
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dimorphism
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发信人: dimorphism (雷小阿伦), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Thu May 18 22:52:55 2017, 美东)

恭喜拿到统计PHD录取。

你应该数学基础很不错,不然估计连qualification都要过不了。最简单的那些应用课
程,比如time series, stochastic process这种,没实分析的基础怎么可能上的下去。

学生物的能像你这么转的基本很少。所以恭喜转行成功,但是实话说经验基本没用。

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※ 修改:·dimorphism 於 May 18 22:54:18 2017 修改本文·[FROM: 129.]
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Miachelever
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发信人: Miachelever (Miachelever), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Thu May 18 22:56:00 2017, 美东)

谢谢!学生物的其实本科数学课都上得很少,我都是来了美国补的,甚至从基本的
linear algebar, real analysis,开始,上了硕士课程后,后面就没那么难了,当然身
边很多同学是转CS master的,,
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dimorphism
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发信人: dimorphism (雷小阿伦), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Thu May 18 22:59:11 2017, 美东)

这个厉害了,佩服你的毅力和能力。

不过还是要小心qualification exam,我知道好几个统计的很不幸没过这一关。你选这
条路,既是机会,也挺凶险的。祝好运。

【 在 Miachelever (Miachelever) 的大作中提到: 】
: 谢谢!学生物的其实本科数学课都上得很少,我都是来了美国补的,甚至从基本的
: linear algebar, real analysis,开始,上了硕士课程后,后面就没那么难了,当然身
: 边很多同学是转CS master的,,



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Miachelever
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发信人: Miachelever (Miachelever), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Thu May 18 23:04:49 2017, 美东)

你说的很有道理!确实统计PhD,qualify不简单,科班fail的也有,我们的淘汰率差不
多在25%,不过这个在上课期
间自己心里就有谱了,另外,转行不一定要转phd,还有CS,统计硕士。


【 在 dimorphism (雷小阿伦) 的大作中提到: 】
: 这个厉害了,佩服你的毅力和能力。
: 不过还是要小心qualification exam,我知道好几个统计的很不幸没过这一关。你选这
: 条路,既是机会,也挺凶险的。祝好运。




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※ 修改:·Miachelever 於 May 25 20:15:43 2017 修改本文·[FROM: 98.]
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dimorphism
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发信人: dimorphism (雷小阿伦), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Thu May 18 23:06:46 2017, 美东)

你自己不就是因为读了统计硕士被吊打才转PHD的么。

【 在 Miachelever (Miachelever) 的大作中提到: 】
: 你说的很有道理!确实统计PhD,qualify不简单,刻板fail的也有,不过这个在上课期
: 间自己心里就有谱了,另外,转行不一定要转phd,还有CS,统计硕士。



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发信人: Miachelever (Miachelever), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Thu May 18 23:11:08 2017, 美东)

对我被吊打,是因为根本没有学过那些东西,我想说的就是看自己能力和你是否愿意努
力,这一点受了这么多年教育大家肯定清楚自己学习能力什么水平,相信自己可以就选
择上,不可以就CS,统计硕士毕业工作,如果是真爱生物那就继续爱下去。。


【 在 dimorphism (雷小阿伦) 的大作中提到: 】
: 你自己不就是因为读了统计硕士被吊打才转PHD的么。



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发信人: dimorphism (雷小阿伦), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Thu May 18 23:14:33 2017, 美东)

“对于一些统计的inference基本没有涉及”

能举个例子吗?我挺好奇的。我自己现在主要做high-throughput imaging based cell
morphological profiling,相信自己的统计绝对比一般统计硕士强多了,虽然不是科
班出身。想看看和科班统计博士的差距在哪里。
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发信人: Miachelever (Miachelever), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Thu May 18 23:26:38 2017, 美东)

你做high throughput那跟我们做的很相似,比如对于high dimension data analysis
里面的variance covariance structure 如何选择?Model selection的参数WAIC,Loo,
AIC,BIC是如何计算得到的,尤其是对于bayesian的hierachical model, 以及
Consistent Information Criterion for Support Vector Machines in Diverging
Model Spaces里面如何确定,,,这些在硕士课程里是根本见不到的,,
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发信人: dimorphism (雷小阿伦), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Thu May 18 23:41:41 2017, 美东)

我讲讲自己的习惯,对于covariance可以根据geometry做decomposition 和
reparameterization。我做finite mixture的话用gibbs sampler来estimate density
就是根据这个。然后好像有7种reparameterization,然后根据一个很复杂的通过
fisher information matrix的model selection criteria来plot。结果是最复杂的
covariance取得结果和球形的covariance差不多。还是挺好玩的。

当然我个人经验是以计算为主的,理论方面肯定是不如科班的。如果说的不对,请指教
了。


【 在 Miachelever (Miachelever) 的大作中提到: 】
: 你做high throughput那跟我们做的很相似,比如对于high dimension data
analysis
: 里面的variance covariance structure 如何选择?Model selection的参数WAIC,
Loo,
: AIC,BIC是如何计算得到的,尤其是对于bayesian的hierachical model, 以及
: Consistent Information Criterion for Support Vector Machines in Diverging
: Model Spaces里面如何确定,,,这些在硕士课程里是根本见不到的,,



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发信人: Miachelever (Miachelever), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Thu May 18 23:59:58 2017, 美东)

通过fisher information matrix 来做model selection,我之前没有了解过,听起来
还蛮有趣的,因为用到fisher information matrix最多的是hypothesis test里面的
score test,以及bayesian里的Jeffrey's prior。

covariance structure,基本是unstructured, banded, auto regressive, compound/
independent,以及在区分不同group的时候,group是否相同和相宜,我们常用的方法就
是算出pooled 和 independent covariance, correlation matrix然后再看,跟你的
decomposition 相似。。
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发信人: dimorphism (雷小阿伦), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 19 00:05:21 2017, 美东)

嗯,fisher information matrix用来分析heterogeneously structured model可能是
我看到过最强大的model selection criteria了。比如cluster,结果好的让我震惊。
关键词information complexity。

covariance的分析方法学习了。但就我的经验来看,spectral decomposition在应用中
应该是差不多够用了。

【 在 Miachelever (Miachelever) 的大作中提到: 】
: 通过fisher information matrix 来做model selection,我之前没有了解过,听起来
: 还蛮有趣的,因为用到fisher information matrix最多的是hypothesis test里面的
: score test,以及bayesian里的Jeffrey's prior。
: covariance structure,基本是unstructured, banded, auto regressive, compound/
: independent,以及在区分不同group的时候,group是否相同和相宜,我们常用的方法就
: 是算出pooled 和 independent covariance, correlation matrix然后再看,跟你的
: decomposition 相似。。




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※ 修改:·dimorphism 於 May 19 00:06:37 2017 修改本文·[FROM: 129.]
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Miachelever
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发信人: Miachelever (Miachelever), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 19 00:14:11 2017, 美东)

哈哈,需要多向你们数据分析经验丰富的大牛请教,你是不需要转了,懂的已经很多,
哈哈。另外当年一起出国的几个小伙伴,目前都在统计/生物统计/商学院读PhD了,而
且都过了qualify,不过因为我们本科都是国内top学校,所以在转专业申请phd的过程
起到了很大的帮助,这里没有一点炫耀,因为这几个学科的phd申请都是很看重本科的
出生。

【 在 dimorphism (雷小阿伦) 的大作中提到: 】
: 嗯,fisher information matrix用来分析heterogeneously structured model可能是
: 我看到过最强大的model selection criteria了。比如cluster,结果好的让我震惊。
: 关键词information complexity。
: covariance的分析方法学习了。但就我的经验来看,spectral decomposition在应用中
: 应该是差不多够用了。





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※ 修改:·Miachelever 於 May 21 22:06:53 2017 修改本文·[FROM: 98.]
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shakuras
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发信人: shakuras (doskey), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 19 09:29:37 2017, 美东)

硕士被phd吊打太正常了,尤其统计这种,可能说的名词都没听到过。
你也可以欺负统计系商学院的硕士和本科生嘛。再说,被打的多就习惯了,哈哈
【 在 Miachelever (Miachelever) 的大作中提到: 】
:  出国已经4年了,之前是在东部某top学校读Bio PhD,由于受到身边各种劝退的声音,
: 以及自身对于未来的担忧,实在是受不了未来漫长的博后煎熬,下定决心后,在各种挣
: 扎中开始上统计课程,1年后在本校拿了统计硕士学位。
: 在准备各种面试去业界工作的时候,深刻体会到硕士课程学的都太皮毛了,对于一些统
: 计的inference基本没有涉及,在一门PhD课程的final presentation时候被各个统计系
: ,商学院的PhD吊打。顿时觉得,如果这样就去业界那肯定要么是被各种吊打,要么就
: 是吃闲饭等老。所以在申请deadline 快到的最后10天,递交了一批统计PhD申请,最后
:  命运的眷顾,拿到了心仪的offer。PhD的课程比起硕士真的不是一个Level,也正因为
: 难,所以学到的东西很多,每天都感觉在进步,整个人的状态很好,所以这里我想对在
: 考虑转行或者还在犹豫的朋友,不要犹豫,人生如鼠,不在仓则在厕,只要想去做,就
: ...................



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robosapien11
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发信人: robosapien11 (章鱼), 信区: Biology
标  题: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 19 09:50:35 2017, 美东)

终于看到有人和我一样了,来美国读生物化学,做了几年实在不喜欢bench work, 每天
就是pcr, 跑胶,养细胞,纯化蛋白,在发了了两篇一坐jbc后还是放弃了phd,转到统
计,读了个phd. 去年刚毕业。 qualify exam 的确很难,我们系大概淘汰一半到2/3的
人,而且竞争的都是数学系,统计系的人。但是这要努力,你一定会成功的


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※ 修改:·robosapien11 於 May 19 09:53:07 2017 修改本文·[FROM: 2600:8804:1f82:2]
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Miachelever
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发信人: Miachelever (Miachelever), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 19 10:28:12 2017, 美东)

可能是第一次吊打就太惨烈了,所以决定反击,感谢那些牛逼的人,哈哈哈!
【 在 shakuras (doskey) 的大作中提到: 】
: 硕士被phd吊打太正常了,尤其统计这种,可能说的名词都没听到过。
: 你也可以欺负统计系商学院的硕士和本科生嘛。再说,被打的多就习惯了,哈哈



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Miachelever
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发信人: Miachelever (Miachelever), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 19 10:31:34 2017, 美东)

前辈好!!本科国内是做bench的,出来后在一个bioinformatics实验室,虽然是
bioinformatics, 但生物系的bioinformatics 无非是用别人的pipline做做sequencing
分析,数学统计模型完全没有,,写个code可以用好久,,当时觉得完全没意思。。
【 在 robosapien11 (章鱼) 的大作中提到: 】
: 终于看到有人和我一样了,来美国读生物化学,做了几年实在不喜欢bench work, 每天
: 就是pcr, 跑胶,养细胞,纯化蛋白,在发了了两篇一坐jbc后还是放弃了phd,转到统
: 计,读了个phd. 去年刚毕业。 qualify exam 的确很难,我们系大概淘汰一半到2/3的
: 人,而且竞争的都是数学系,统计系的人。但是这要努力,你一定会成功的




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※ 修改:·Miachelever 於 May 21 22:14:08 2017 修改本文·[FROM: 98.]
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flareon
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发信人: flareon (), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 19 11:38:20 2017, 美东)

“出来后在一个bioinformatics实验室,虽然是bioinformatics, 但生物系的
bioinformatics 无非是用别人的pipline”

我就是这种状态好几年,还不自知,毕竟过去是bio本科,觉得用个HPC就好高端了。。
。导致今日寥落。

敢问LZ为啥不直接转CS呢?现在真是全民CS, 我认识的biostat/analytics的都在转CS
,学coding,才找到工作。

当然他们是master,或许你是phd不一样。。。




【 在 Miachelever (Miachelever) 的大作中提到: 】
: 前辈好!!本科国内是做bench的,出来后在一个bioinformatics实验室,虽然是
: bioinformatics, 但生物系的bioinformatics 无非是用别人的pipline做做
sequencing
: 分析,数学统计模型完全没有,,写个code可以用好久,,当时觉得完全没意思。。前
: 辈可以加个微信么?”谢谢。



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Miachelever
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发信人: Miachelever (Miachelever), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 19 12:14:19 2017, 美东)

说到转CS,lz当时第一想法也是转CS,当然也申请过,也拿到过好几个master offer,
但是最后为什么没去CS,原因很简单,因为CS硕士学的核心东西也不过是Algorithm,
data structure,machine learning,但是这些东西比起统计/数学 phd 的深度差很远
,硕士的时候就上过CS系的machine learning,对于一些算法老师也不会太深入,因为
CS的人不在于研究如何搞inference,只要知道怎么用就行了,当时觉得这对于以后的发
展是没有好处的,目前deep learning, artificial intelligence 精髓还是在算法上
(个人看法),所以相比起来CS master 含金量没有统计PhD高。另外,个人有phd 情
节,来美国就是来读phd的。
【 在 flareon () 的大作中提到: 】
: “出来后在一个bioinformatics实验室,虽然是bioinformatics, 但生物系的
: bioinformatics 无非是用别人的pipline”
: 我就是这种状态好几年,还不自知,毕竟过去是bio本科,觉得用个HPC就好高端了。。
: 。导致今日寥落。
: 敢问LZ为啥不直接转CS呢?现在真是全民CS, 我认识的biostat/analytics的都在转
CS
: ,学coding,才找到工作。
: 当然他们是master,或许你是phd不一样。。。
: sequencing



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发信人: Miachelever (Miachelever), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 19 12:38:06 2017, 美东)

同时我认为CS就是一门很强大的工具,什么领域都需要,但如果仅仅是会coding没有
domain knowledge,那么发展就很受限制,就像90年的中国,英语专业非常的好使,可
它就仅仅是一门工具,这是最根本的原因。。。
【 在 flareon () 的大作中提到: 】
: “出来后在一个bioinformatics实验室,虽然是bioinformatics, 但生物系的
: bioinformatics 无非是用别人的pipline”
: 我就是这种状态好几年,还不自知,毕竟过去是bio本科,觉得用个HPC就好高端了。。
: 。导致今日寥落。
: 敢问LZ为啥不直接转CS呢?现在真是全民CS, 我认识的biostat/analytics的都在转
CS
: ,学coding,才找到工作。
: 当然他们是master,或许你是phd不一样。。。
: sequencing



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flareon
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发信人: flareon (), 信区: Biology
标  题: Re: 生物转行
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 19 18:54:44 2017, 美东)

我很赞同。

先说我觉得你纵然修stat phd,你也要赶紧狂练习coding;coding+数学,就无敌了。

我很赞同,尤其以后要搞AI,ML,能让你永葆青春的就是数学。

我以后很可能也要搞AI,ML方向;但我没心再继续读PhD了,我以后工作后能通过自学补
高深数学/stat知识么?

或者说想接近你们的标准,我应该补充哪些知识呢?是否有什么网络资料你觉得不错的
呢?


【 在 Miachelever (Miachelever) 的大作中提到: 】
: 同时我认为CS就是一门很强大的工具,什么领域都需要,但如果仅仅是会coding没有
: domain knowledge,那么发展就很受限制,就像90年的中国,英语专业非常的好使,可
: 它就仅仅是一门工具,这是最根本的原因。。。
: CS



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