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做大数据的好混学术界么?
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做大数据的好混学术界么?# DataSciences - 数据科学
a*e
1
抛砖引玉,大家讨论讨论。 最近系里(统计系)一哥们儿找工作,说现在70% academia
的职位(Asistant professor)的都在招做bioinformatics的,而且有很多是要做Next
Generation Sequencing的。这个也是大数据的东东啊,看来做这个走学术似乎有优势
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c*z
2
where do you get the data if you go academic?
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a*g
3
as consulting
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i*l
4
bioinformatics这么火?不是听说这阵风已经过去了么?
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h*7
5
统计系不知道,但学术界只要有funding压力,就很难
除非你outstanding,有那个劲工业界也混得好
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m*r
6
我个人的理解是 这个在未来应该蛮有前途的
起码在social science的领域
克服了之前获取数据很难 或者是 样本量很小的问题
在psychology, eco, soci,clinical medicine等用处都很大

academia
Next

【在 a******e 的大作中提到】
: 抛砖引玉,大家讨论讨论。 最近系里(统计系)一哥们儿找工作,说现在70% academia
: 的职位(Asistant professor)的都在招做bioinformatics的,而且有很多是要做Next
: Generation Sequencing的。这个也是大数据的东东啊,看来做这个走学术似乎有优势
: 啊

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m*r
7
There are lots of data that are available now to the public; and I think it
is a trend to make data public as long as the privacy in the data is
protected.

【在 c***z 的大作中提到】
: where do you get the data if you go academic?
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g*o
8
问题在于对于不学数学的专业来讲, 他们只是要个p值来make sense而已
p值对他们来说不过是新的算术平均值

【在 m*********r 的大作中提到】
: 我个人的理解是 这个在未来应该蛮有前途的
: 起码在social science的领域
: 克服了之前获取数据很难 或者是 样本量很小的问题
: 在psychology, eco, soci,clinical medicine等用处都很大
:
: academia
: Next

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a*f
10
Next Gen Sequencing没戏。现在sequencing技术发展太快,Pac Bio的read已经到几千
上万的bp了。再过几年用一个greedy的算法就够了。现在搞的multibridging啥的算法
到时候完全没用。这个总体而言是技术驱动而不是算法驱动的行业,算法只有在技术不
行的时候起到一点弥补作用。read不够长,再高的throughput,再牛的算法也搞不定de
novo的assembly。
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M*9
11
数据是有。 怎么算对是个问题。

it

【在 m*********r 的大作中提到】
: There are lots of data that are available now to the public; and I think it
: is a trend to make data public as long as the privacy in the data is
: protected.

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g*o
12
所以我忽然觉得不如自己做生意吧, 反正数据在那里, 你信或不信, 都是自己负责

【在 M*********9 的大作中提到】
: 数据是有。 怎么算对是个问题。
:
: it

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M*9
13
做生意是条路。 忽悠得人信是本事, 哈哈。。。不过一般人没那本事。。。团队不好
组, 缺陷不易补。。。

【在 g*****o 的大作中提到】
: 所以我忽然觉得不如自己做生意吧, 反正数据在那里, 你信或不信, 都是自己负责
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t*h
14
学术价值不大 实用意义更多些

academia
Next

【在 a******e 的大作中提到】
: 抛砖引玉,大家讨论讨论。 最近系里(统计系)一哥们儿找工作,说现在70% academia
: 的职位(Asistant professor)的都在招做bioinformatics的,而且有很多是要做Next
: Generation Sequencing的。这个也是大数据的东东啊,看来做这个走学术似乎有优势
: 啊

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