建议统计生统专业的同学修Data Mining/Machine Learning功课+学编程 - 一亩三分地留学网站的日志,人人网,一亩三分地留学网站的公共主页
DIW（DO IT BY WARALD）2015年美国申请战果总结：
我隐藏客户个人信息，选取比较有趣的故事来讲，对我留学服务感兴趣的看汇报，不感兴趣的读些故事看看是否有启发吧。各位不用猜测谁是我的客户，我不会承认或者否认来缩小猜测范围。在这里也感谢推荐我给别人的客户们！
建议统计生统专业的同学修Data Mining/Machine Learning功课+学编程
有人询问统计和生统在美国最近一段时间就业情况如何、今后形势好不好；也有人说跟在美国就读的师兄师姐询问过，感觉不乐观。-- 现在敢说乐观的专业，除了CS类的，估计没有其他专业了，you are not alone。&
就业市场永远在动态变化的，随着经济的发展、科技的推动，新的就业机会也会浮现。
Warald推荐论坛里ferrari430的一个帖子：《》：-------------------------------------------------------------------------------------------------------
前些天学校来了个在美学术界混了很久的一faculty...跟他聊了蛮多生统和统计的申请和出路...他自己现是UChicago一很大的附属医院的某research组头目...正准备申请芝加哥的faculty...所以关于生统的出路什么的消息应该比较可靠. 他的意思大致是这样:
反正整体上美国经济不景气是肯定的...不像七八年前的生统出来有一群药厂手里攒着大把大把的美金可以养一帮PHD和MS...现在的药厂本身效益也有很多问题...而用于研发新药的一些统计的活都外包给了一些专门做这种的公司..所以药厂本身没那么需要生统PHD了...而外包给的公司又不用做那么有技术的活...很多时候就是重复...所以MS足矣...所以本身来说生统的传统出路已经不比以往了.
但是...他又提到...现在像GOOGLE FACEBOOK这样的公司会招一点生统的人去做data mining...生统的人处理大型数据的能力被他们看好...不过毕竟有点非主流..他自己搞纯学术的...所以再过于具体的就不知道了....-------------------------------------------------------------------------------------------------------&demonhunter在美国读书，据他了解：-------------------------------------------------------------------------------------------------------
以后做的方向最好是data mining, machine learning, bioinformatics这类方向，而且自身必须Improve proficiency in programming而且一定要有ability of handling high dimensional data
我的在Penn读CS的同学马上毕业要去加州上班了。刚才和他通电话他说加州的IT公司招收不少statistician，但是一般前提要求是必须是统计PhD，而且最好dissertation做的是DM ML相关方向。&-------------------------------------------------------------------------------------------------------&
传统的统计/生统类专业出路比如去药厂、生物技术、金融、保险公司，机会会一直都有的；同时，随着big data的概念往各个领域渗透和social media的兴起，估计今后一段时间内，做data mining、machine learning的，机会会不断出现。事实上，无论具体学什么专业的，Warald没听说过任何做data mining/machine learning方向的人抱怨找工作困难甚至找不到工作。
不清楚现在有多少学统计和生统的同学对这些算是&统计为主、与CS交叉&的方向感兴趣，&如果你周围很少有这样做的人，也许你应该从自己做起，成为有first-mover advantage的人：别人还没有这个意识，你已经开始准备了；等别人有了这个意识，你已经找到工作；等别人找到工作了，你已经跳槽追求更好的机会了。那积累这样的基础难不难？跟计算机沾边，第一个涌入大脑的词语往往就是&编程&，coding这活听上去是不是很恐怖？跟CS沾边，是不是要跟学了好多年计算机的人比拼编程啊？抗得过吗？&Grace在一个《》&的帖子里有段回复，Warald引用在此：-------------------------------------------------------------------------------------------------------
CS编程不用SAS的啊, 虽然这东西学起来很快, 但是很少有CS的会去特意学这个.
而且CS的数学背景总体来说比stat差啊, 除了data mining/ machine learning方向的, 其他的都对统计只知皮毛. CS里面image processing的用用神马傅立叶小波变化, cryptography的主要是数论. 有些方向用模糊数学 离散数学, 但是用linear model, bayseian甚至stochastic神马的真心很少, 这些都是统计学生的优势啊.
给你一堆需要处理的数据, 你首先要知道如何分析, 然后才是动手programming. programming只是个工具, 重要的是选择合适的模型或方法, 这些不是CS学生的专长了.
&-------------------------------------------------------------------------------------------------------&Warald这里也提醒：你要找的工作并不是software engineer，你不需要从事大型软件系统开发。比如对于学生物统计的同学，所谓的&转型&也好、&改行&也罢，是从写点sas/R程序来分析生物、医学数据，变成用某种计算机语言来分析非生物医学数据而已，而这种语言，可能依然是sas/r，也可能是某种新的。这个，你说，到底是多大程度的改行？你要修的CS功课，最低要求可能只有两门：一门叫Data Mining，一门通常叫data structure with C++ or Java。前者我很难想象你们系里会阻止你去上，因为数据挖掘被认为是统计相关的方向，统计、生统专业的学生上了也很有帮助，唯一的问题是这门课一般太popular、太多人抢着注册，可能选不上，这种情况下，也可以考虑Machine Learning, Artificial Intelligence, Information Ret...
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美国研究生申请美国Machine Learning方向PhD
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[CE].[18Fall].PhD.AD.Top50<-隐藏内容本科Top30 211,隐藏内容海外研究生
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SUB: (写作)3.0
论文/科研经历: 3篇顶会，1篇IEEE trans. on MM
相关工作经验: fresh grad 无实习/全职
学科竞赛/奖励: 无
背景的其他说明（如牛推等）: NEU实验室的老板
你学校其他人的申请情况: 不清楚
任何其他说明/补充：
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楼主准备Machine Learning方向的PhD，目前在NEU实验室的老板表示愿意给offer。不过现在的老板不在科研一线，所以想尝试申请其他学校。想来问一问大家，如果我想申请比NEU更好的学校，比较合理的目标是什么？
楼主publication的背景应该还算可以，有两篇AAAI，一篇一作，一篇二作。还有一篇ACM-MM，作者排名比较靠后，是第三作者。至于IEEE trans. on MM，由于是本科参与的工作，只是第四作者。AAAI 和 ACM-MM算是AI领域的顶级会议，不过比CVPR之类的还是差了半截。
感觉自己的硬伤是本科的GPA比较差，研究生的GPA也只能算还可以。至于GRE，我比较确定GRE不是PhD的重要条件，所以不准备重考。因为不少学校不需要在美国有学位的国际学生提供托福，所以托福暂时也不准备刷。
目前争取再发一篇自己一作的IJCAI，来增强自己的publication。
请大家给一些意见和建议。
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补充：还有一些service不知道有没有用，sub-reviewer of FG 2018 (IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition)。
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补充一下：G 320: 150+170 writing 3.0，T 103: 19+30+28+26。西安电子科技大学本科GPA 78/100，NEU研究生GPA 3.5/4.0
资历最老的留学申请文书修改服务：EssayEdge
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一亩三分地严打&顶&&好贴&&收藏了&之类的垃圾回复帖！被警告三次，系统会自动封杀ID！. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
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同学请问你准备申哪些呢
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同学请问你准备申哪些呢
主要打算申请UCSD, UCI, Chapel Hill, UW Seattle
感觉再好的学校应该是够不到的，如果被拒就打算留NEU了
不知道还有没有什么其他学校可以推荐的。
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主要打算申请UCSD, UCI, Chapel Hill, UW Seattle
感觉再好的学校应该是够不到的，如果被拒就打算留NEU ...
楼主的问题主要是AAAI算不上顶会 如果是三篇NIPS ICML 哪怕是 ICLR 都可以试一试四大
AAAI的接收率相对来说太高了
楼主有陶瓷过吗 情况如何呢
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楼主的问题主要是AAAI算不上顶会 如果是三篇NIPS ICML 哪怕是 ICLR 都可以试一试四大
AAAI的接收率相对 ...
确实AAAI算不上最顶尖的会议，但是绝对算是第一梯队的会议。投NIPS或者ICML对于我来说肯定是非常困难的，组里也就一个去年毕业的PhD中过NIPS，因此想去帮别人做第二作者的机会也很少。master毕业前我感觉最高能做到投CVPR，看今年CVPR18能不能中了。说实话，要是真有能力第一作者NIPS或者ICML，那读不读博士意义都不大了。
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确实AAAI算不上最顶尖的会议，但是绝对算是第一梯队的会议。投NIPS或者ICML对于我来说肯定是非常困难的， ...
那楼主陶瓷过吗 情况如何呢
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那楼主陶瓷过吗 情况如何呢
粗略的问过几个人，有回复的大部分都是套路回复说先去学校申请，再谈下一步。UCI有一个教授对我的工作比较感兴趣，鼓励我去申请。其实我对我背景的下限还是比较清楚的，毕竟NEU的老板欢迎我继续在他那里读博士。就是不太确定我是不是能申请到更好一些的学校。
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粗略的问过几个人，有回复的大部分都是套路回复说先去学校申请，再谈下一步。UCI有一个教授对我的工作比 ...
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AAAI 老外都不认可的吧。。。。
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-google 1point3acres
AAAI 老外都不认可的吧。。。。
怎么可能，AAAI是顶会好不好
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// TODO Howard 11/3/2015
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CMU Machine Learning Summer School
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大家知道CMU开了个Machine Learning Summer School，交钱就能去上，值不值得去呢？. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
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我看了一眼 还有好多信息没有update 连什么课都没说
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. 鐣欏鐢宠璁哄潧-涓浜╀笁鍒嗗湴
我看了一眼 还有好多信息没有update 连什么课都没说
但是再不报名，马上又要涨价了，其实看老师就差不多能猜出是些啥课
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不差钱可以去。。想弄推荐信也可以去。。
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还不如听公开课呢
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不差钱可以去。。想弄推荐信也可以去。。
弄推荐信会不会难度有些大……
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其中quoc le是andrew ng的学生。 andrew和google的tera-scale deep learning (google brain)就是主要由他做的。
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弄推荐信会不会难度有些大……
看个人本事了。2周的时间还是可以做一些事情了。
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感觉有点意思，LZ要去吗
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感觉有点意思，LZ要去吗
LZ没钱，LZ去不了
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// TODO Howard 11/3/2015
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// if(!isValid) reoverBtn();
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我有更好的答案
lasma deposition, etching 做器件方向的,都在EE下面嘛,CE只是EE的一个方向, 但是我这基本上都是美国人能进此方向老师的实验室.我感觉老美都找好方向啊，系里做VLSI的两老师都招的是老美,还没看到中国大陆的. 倒是做plasma的老师招不到美国学生,手下全是中国学生
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[Stanford]Machine Learning Week #6 作业讨论帖
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[Coursera]Machine Learning #6 - @Stanford University
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赶在DEADLINE之前做完了。。。。。。
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Week 6 done.
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交作业死线都阻止不了我的拖延症了
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来补第六周
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week 6交作业
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这周也不轻松
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X. Advice for Applying Machine Learning Help
Attempt Review Question
Due Date& & & & Sun 10 Aug
If you submit after the due date (but before the hard deadline), your submission score will be penalized 20%.
Hard Deadline& & & & Sun 14 Sep
If you submit any time after the hard deadline, you will not receive credit.
Effective Score& & & & 4.75 / 5.00
Explanation: 4.75 = 4.75 (Score for attempt 2) * 100% (No penalties)
Each time that you attempt it, we'll record a score based on your performance and any penalties due to late submissions. Your effective score will be the highest score of all the allowed attempts made before the hard deadline.
# of Attempts& & & & 2 / 100
Last Attempted& & & & Sun 27 Jul
Last Attempted Score& & & & 4.75 / 5.00Show Previous Attempts
&&XI. Machine Learning System Design (Week 6)
(expanded, click to collapse)
XI. Machine Learning System Design Help
Attempt Review Question
Due Date& & & & Sun 10 Aug
If you submit after the due date (but before the hard deadline), your submission score will be penalized 20%.
Hard Deadline& & & & Sun 14 Sep
If you submit any time after the hard deadline, you will not receive credit.
Effective Score& & & & 4.50 / 5.00
Explanation: 4.50 = 4.50 (Score for attempt 2) * 100% (No penalties)
Each time that you attempt it, we'll record a score based on your performance and any penalties due to late submissions. Your effective score will be the highest score of all the allowed attempts made before the hard deadline.
# of Attempts& & & & 2 / 100
Last Attempted& & & & Sun 27 Jul
Last Attempted Score& & & & 4.50 / 5.00
Regularized Linear Regression and Bias/Variance Help
View Instructions
Due Date& & & & Sun 10 Aug
If you submit after the due date (but before the hard deadline), your submission score will be penalized 20%.
Hard Deadline& & & & Sun 14 Sep
If you submit any time after the hard deadline, you will not receive credit.
Part& & & & Name& & & & Last Submission& & & & Score& & & & Feedback& & & &
1 / 5& & & & Regularized Linear Regression Cost Function& & & & Sun 27 Jul
PM PDT& & & & 25.00 / 25& & & & View& & & &
2 / 5& & & & Regularized Linear Regression Gradient& & & & Sun 27 Jul
PM PDT& & & & 25.00 / 25& & & & View& & & &
3 / 5& & & & Learning Curve& & & & Sun 27 Jul
PM PDT& & & & 20.00 / 20& & & & View& & & &
4 / 5& & & & Polynomial Feature Mapping& & & & Sun 27 Jul
PM PDT& & & & 0.00 / 10& & & & View& & & &
5 / 5& & & & Cross Validation Curve& & & & Sun 27 Jul
PM PDT& & & & 20.00 / 20& & & & View& & & &
Total Score& & & & 90 / 100
<p id="rate_67" onmouseover="showTip(this)" tip="&学分 + 1 个
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<form method="post" autocomplete="off" id="fastpostform" action="forum.php?mod=post&action=reply&fid=201&tid=95136&extra=&replysubmit=yes&infloat=yes&handlekey=fastpost"
onSubmit="
// TODO Howard 11/3/2015
var sbtn = $('fastpostsubmit');
sbtn.disabled =
sbtn.innerHTML = ' 回复发表中... ';
sbtn.setAttribute('background', sbtn.style.background);
sbtn.setAttribute('bordercolor', sbtn.style.borderColor);
sbtn.style.background = '#C7C7C7';
sbtn.style.borderColor = '#8B8B8B';
var form =
// --product--
var isValid = fastpostvalidate(form, null, 0);
if(!isValid) reoverBtn();
return isV
// --product--
// --testing--
//setTimeout(function() {
// var isValid = fastpostvalidate(form, null, 0);
// if(!isValid) reoverBtn();
//}, 2000);
// --testing--
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