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生物版语录1# Biology - 生物学
k*r
1
想从taobao买一个A-169M8带B-0云台。貌似B-0不包括快装板。
同学们知道这个东东容易自己买到吗?
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m*t
2
“会统计又会coding就无敌了”
版上最奇怪的论调之一。
整体来说,版上很多人,非常喜欢臆测并且非常固执认为自己是正确。
就如“会统计又会coding就无敌了”,那次回帖中问过什么叫“无敌”了,再无下文,
这次单独开贴请教什么叫做“无敌”了?
“无敌”的标准,肯定要高于批量校招的标准的吧。FLG等,对于fresh PhD普通校招,
package都是20万出头,“无敌”的标准肯定要高于这个吧,请教一下“无敌”职位都
大概在哪里?给个链接吧。
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c*h
3
PU-50
淘宝上买,这边也有
http://www.adorama.com/BE459050.html

【在 k***r 的大作中提到】
: 想从taobao买一个A-169M8带B-0云台。貌似B-0不包括快装板。
: 同学们知道这个东东容易自己买到吗?

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C*n
4
做自己十分享受的工作,又能赚到很多钱,这就无敌了,其余的都是扯淡。
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d*m
6
LZ你每隔一段时间都发个相似的贴,搞得我时间很错乱。deja vu有没有
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m*t
7
我承认在“无敌”过程中,coding是非常基础的技能,不知道和统计和数学有什么关系。

【在 C*********n 的大作中提到】
: 做自己十分享受的工作,又能赚到很多钱,这就无敌了,其余的都是扯淡。
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m*t
8
劝告想转行,别把学生物时候的练就的固执,带到以后的学习工作中。说白了,统计对
出坑,屁用没有。
以后不会再发了,自己yy统计好找工作的,就继续自己yy吧

【在 d********m 的大作中提到】
: LZ你每隔一段时间都发个相似的贴,搞得我时间很错乱。deja vu有没有
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d*m
9
扯淡了吧,我见过生物薄厚自带高端统计技能去了咨询公司。我再干两年如果走不了pi
的路,也打算尝试复制一下。
你这武断的态度,和coding+统计无敌也没啥区别啊我看

【在 m*********t 的大作中提到】
: 劝告想转行,别把学生物时候的练就的固执,带到以后的学习工作中。说白了,统计对
: 出坑,屁用没有。
: 以后不会再发了,自己yy统计好找工作的,就继续自己yy吧

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m*t
10
1, 这个现象普遍不?
2,工资有多少,要是不如那些大路货的工资标准,就不算无敌吧;
3,什么叫做高端统计技能?
4,现在一般好学校的统计系(Michigan, Penn State这个档次)出来,到工业界,
10w出头的工资的一把一把的。此人的什么高端统计技能是这些统计科班PhD不会?
如果是因为纯个人因素(名校光环,个人特殊天赋或者家庭背景)却非要说是因为会统
计,那就无语了

pi

【在 d********m 的大作中提到】
: 扯淡了吧,我见过生物薄厚自带高端统计技能去了咨询公司。我再干两年如果走不了pi
: 的路,也打算尝试复制一下。
: 你这武断的态度,和coding+统计无敌也没啥区别啊我看

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d*m
11
你最后条很强啊,把所有不符合你条件的统统打入outliers。那还讨论个啥劲?
那哥们自己做各种生物imaging实验,然后主要是用Gaussian random field分析数据,
够不够高
端?生物专业的能做non parametric methods的,并且能做的那么好的,说实话我只见
过那么一个。

【在 m*********t 的大作中提到】
: 1, 这个现象普遍不?
: 2,工资有多少,要是不如那些大路货的工资标准,就不算无敌吧;
: 3,什么叫做高端统计技能?
: 4,现在一般好学校的统计系(Michigan, Penn State这个档次)出来,到工业界,
: 10w出头的工资的一把一把的。此人的什么高端统计技能是这些统计科班PhD不会?
: 如果是因为纯个人因素(名校光环,个人特殊天赋或者家庭背景)却非要说是因为会统
: 计,那就无语了
:
: pi

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d*m
12
多说一句题外话,数理统计的水平高低我个人认为能不能做non parametric是个很重要
的指标。好多课班出生的统计phd谈到non parametric都是一知半解的水平。
比如parametric Bayesian谁都能做,高手和一般人的分水岭就是看谁能做
nonparametric bayes
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m*t
13
我的意思是,劳动力市场上,他的这个职位并不是和其他生物PhD竞争,我好奇的是,
他的什么条件可以压过统计和CS的科班PhD。non parametric methods是统计PhD的基本
功,是GRF是imaging上常用的,每年computer vision三大会议那么多paper的作者,都
是他的竞争对手,我好奇的是他凭借的条件的绝不是仅仅这两个概念吧?
并且这两个技能和高端没啥关系啊,看看每年KDD和NIPS里边的结果,都不比这个东西
低端啊。
并且,最后一条,我来举个例子,读博士发Plos one毕业这是正常期望,发NAR是水平比
较高的,但是也够得着,读博士要发Nature,这实质就是outliner。忽悠现在生物坑里
去学统计的人,就是把Outliner当成正常期望。
统计PhD们,又会统计又会coding,大部分人也都是找个普通工作,不知道版上的人认
为“无敌”了是个什么样子


【在 d********m 的大作中提到】
: 你最后条很强啊,把所有不符合你条件的统统打入outliers。那还讨论个啥劲?
: 那哥们自己做各种生物imaging实验,然后主要是用Gaussian random field分析数据,
: 够不够高
: 端?生物专业的能做non parametric methods的,并且能做的那么好的,说实话我只见
: 过那么一个。

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d*m
14
各种会议论文就别拿出来提了吧,绝大部分都是炒冷饭,炒概念。你让他们来实际处理
个phenotypic clustering并提取出相关的biological information来试试?
而且我看了不少相关咨询公司的项目,我有个感觉是人家看重学习能力。一个学生物的
,能转行职业的统计科学,而且出类拔萃,这点有可能是他们最看重的吧

【在 m*********t 的大作中提到】
: 我的意思是,劳动力市场上,他的这个职位并不是和其他生物PhD竞争,我好奇的是,
: 他的什么条件可以压过统计和CS的科班PhD。non parametric methods是统计PhD的基本
: 功,是GRF是imaging上常用的,每年computer vision三大会议那么多paper的作者,都
: 是他的竞争对手,我好奇的是他凭借的条件的绝不是仅仅这两个概念吧?
: 并且这两个技能和高端没啥关系啊,看看每年KDD和NIPS里边的结果,都不比这个东西
: 低端啊。
: 并且,最后一条,我来举个例子,读博士发Plos one毕业这是正常期望,发NAR是水平比
: 较高的,但是也够得着,读博士要发Nature,这实质就是outliner。忽悠现在生物坑里
: 去学统计的人,就是把Outliner当成正常期望。
: 统计PhD们,又会统计又会coding,大部分人也都是找个普通工作,不知道版上的人认

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d*m
15
为什么outlier学了统计不能变成super outlier,反而回归了?

【在 m*********t 的大作中提到】
: 我的意思是,劳动力市场上,他的这个职位并不是和其他生物PhD竞争,我好奇的是,
: 他的什么条件可以压过统计和CS的科班PhD。non parametric methods是统计PhD的基本
: 功,是GRF是imaging上常用的,每年computer vision三大会议那么多paper的作者,都
: 是他的竞争对手,我好奇的是他凭借的条件的绝不是仅仅这两个概念吧?
: 并且这两个技能和高端没啥关系啊,看看每年KDD和NIPS里边的结果,都不比这个东西
: 低端啊。
: 并且,最后一条,我来举个例子,读博士发Plos one毕业这是正常期望,发NAR是水平比
: 较高的,但是也够得着,读博士要发Nature,这实质就是outliner。忽悠现在生物坑里
: 去学统计的人,就是把Outliner当成正常期望。
: 统计PhD们,又会统计又会coding,大部分人也都是找个普通工作,不知道版上的人认

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m*t
16
NIPS和KDD是炒概念,什么phenotypic照样炒概念,都是学生要毕业,薄厚找教职,用
来training的,有个屁实际用途啊。学生发NIPS和KDD只是代表具有了基础理论,
coding技能和总结能力,为什么要双重标准?
很好奇他的工资范围是多少?

【在 d********m 的大作中提到】
: 各种会议论文就别拿出来提了吧,绝大部分都是炒冷饭,炒概念。你让他们来实际处理
: 个phenotypic clustering并提取出相关的biological information来试试?
: 而且我看了不少相关咨询公司的项目,我有个感觉是人家看重学习能力。一个学生物的
: ,能转行职业的统计科学,而且出类拔萃,这点有可能是他们最看重的吧

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M*r
17
1年前听说的硅谷Hige Tech公司给top school做machine learning 的top PHD工资开到
1-2M,top school包括,MIT, Stanford,UCB,CMU,因为每年这些学校毕业的PHD又focus到
ML,AI的只有区区数十人。但具体如何,甚至是否属实可能也只有非常少的人知道,这
里贴一个Quora 供参考。https://www.quora.com/Is-it-true-that-graduates-with-
PhD-Machine-Learning-from-top-schools-receive-one-million-dollars-or-more-in
-salary-How-do-you-define-the-top-schools
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g*x
18
你说的那是远古时代,还没有成熟算法,没有现成的软件包可用,先知们摸着石头过河
时给得钱
现在软硬件platform分分钟搭好,各种package可选,然后大把的数据和教程可用。。
。。

focus到
in

【在 M*********r 的大作中提到】
: 1年前听说的硅谷Hige Tech公司给top school做machine learning 的top PHD工资开到
: 1-2M,top school包括,MIT, Stanford,UCB,CMU,因为每年这些学校毕业的PHD又focus到
: ML,AI的只有区区数十人。但具体如何,甚至是否属实可能也只有非常少的人知道,这
: 里贴一个Quora 供参考。https://www.quora.com/Is-it-true-that-graduates-with-
: PhD-Machine-Learning-from-top-schools-receive-one-million-dollars-or-more-in
: -salary-How-do-you-define-the-top-schools

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I*i
19
这个帖子的讨论者们水平很高,在下膜拜中。希望生物版多来些这样的帖子
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d*m
20
phenotype是概念?敢情你两只耳朵一张嘴都是炒作出来的概念?
那哥们是能从基本理论出发自己写大部分code把Gaussian random field用到自己的
imaging projects上去,然后又做各种实验来筛药的。这个没有实际应用,你给我讲讲
什么有实际应用?

【在 m*********t 的大作中提到】
: NIPS和KDD是炒概念,什么phenotypic照样炒概念,都是学生要毕业,薄厚找教职,用
: 来training的,有个屁实际用途啊。学生发NIPS和KDD只是代表具有了基础理论,
: coding技能和总结能力,为什么要双重标准?
: 很好奇他的工资范围是多少?

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M*r
21
请问这些新的算法,新的package,还有根据这些算法衍生出的各种教程是谁给你做出
来的??直接调用这些package,利用这些算法写code的工资都可以开到20万,你觉得
食物链顶端的人会差不多甚至还低?这个世界比任何人认知的世界都更有趣和更不可知。

【在 g*****x 的大作中提到】
: 你说的那是远古时代,还没有成熟算法,没有现成的软件包可用,先知们摸着石头过河
: 时给得钱
: 现在软硬件platform分分钟搭好,各种package可选,然后大把的数据和教程可用。。
: 。。
:
: focus到
: in

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P*R
22
garbage in garbage out。
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m*t
23
食物链顶端的无路如何都不会是fresh PhD,当年只是个特殊情况,deep learning发展
太快,在那一两年,的确有industry experience的人里边,可能很少有会的,才出现
那种情况。现在,需要的还是扎扎实实能完成基本工作的

知。

【在 M*********r 的大作中提到】
: 请问这些新的算法,新的package,还有根据这些算法衍生出的各种教程是谁给你做出
: 来的??直接调用这些package,利用这些算法写code的工资都可以开到20万,你觉得
: 食物链顶端的人会差不多甚至还低?这个世界比任何人认知的世界都更有趣和更不可知。

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m*t
24
有没有新药,或者promising的新药candidate出来啊?或者别人用他的protocol晒出了
candidate,如果没有,那不也是炒概念?
你那哥们利用这个项目,练习了coding等能力找了工作(也是大部分正常PhD的道路,
project只是一个training),不代表project本身不是炒概念。要是成功了,他为什么
不自己开公司卖专利发财?
并且,生物版上说NIPS和KDD炒概念,这也太搞笑了吧,NIPS和KDD他们内行在自嘲比较
水,也比生物的paper有用一百倍吧。这些会议几年前的很多成果,现在都实实在在跑
在很多公司的pipeline上,生物的paper呢?

【在 d********m 的大作中提到】
: phenotype是概念?敢情你两只耳朵一张嘴都是炒作出来的概念?
: 那哥们是能从基本理论出发自己写大部分code把Gaussian random field用到自己的
: imaging projects上去,然后又做各种实验来筛药的。这个没有实际应用,你给我讲讲
: 什么有实际应用?

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M*r
25
就说说我知道的今年Fresh 统计PhD出路好一点的情况吧,2个学长top30项目(还不是
常春藤或者top10的项目),一个去了高盛,一个去了Hedge fund第一年 base+bonous
的package都是30万+,你说到的统计PhD10万出头确实很常见,但这些人都不是厉害的
人,而且大部分都不是好学校的人,即使是Michagan, Penn state 这个等级学校的PhD
, 那基本也是会编程主要也就写R和SAS,PhD期间基本没发过什么好文章,因为除了找工
作最牛逼Top项目的PhD的一部分是做faculty,工作第一梯队是去做trading,
consulting诸如McKinsey,BCG,其次才是High Tech和药厂。
ps:这两个学长都属于牛人,发了一作Annals of Statistics,学统计的知道其分量。

【在 m*********t 的大作中提到】
: 食物链顶端的无路如何都不会是fresh PhD,当年只是个特殊情况,deep learning发展
: 太快,在那一两年,的确有industry experience的人里边,可能很少有会的,才出现
: 那种情况。现在,需要的还是扎扎实实能完成基本工作的
:
: 知。

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m*t
26
你说这几个人,类似在生物界能发Science和Nature的,top30的生物项目里,也总有一
两个能发Nature或者Science,这些人也不会转行,我们这些转行的,也基本和那些没
啥关系,当然,如果你本科清北,还是可以冲一把。
并且,这些也都属于校招,对公司来说,本来就有一定赌博的性质,看重的是潜力

bonous
PhD

【在 M*********r 的大作中提到】
: 就说说我知道的今年Fresh 统计PhD出路好一点的情况吧,2个学长top30项目(还不是
: 常春藤或者top10的项目),一个去了高盛,一个去了Hedge fund第一年 base+bonous
: 的package都是30万+,你说到的统计PhD10万出头确实很常见,但这些人都不是厉害的
: 人,而且大部分都不是好学校的人,即使是Michagan, Penn state 这个等级学校的PhD
: , 那基本也是会编程主要也就写R和SAS,PhD期间基本没发过什么好文章,因为除了找工
: 作最牛逼Top项目的PhD的一部分是做faculty,工作第一梯队是去做trading,
: consulting诸如McKinsey,BCG,其次才是High Tech和药厂。
: ps:这两个学长都属于牛人,发了一作Annals of Statistics,学统计的知道其分量。

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m*t
27
不是我打击你,很多本科毕业刚刚来美国读生物博的,也会憧憬自己可以发nature当教
授,和你现在憧憬一年拿30万一个道理,但是实际来说,大部分人,比较好的情况就是
进入那个第二梯队的,学生物的做Postdoc一年5万,学统计的去个银行药厂,一年12万
,学CS的去FLG,一年20万。

bonous
PhD

【在 M*********r 的大作中提到】
: 就说说我知道的今年Fresh 统计PhD出路好一点的情况吧,2个学长top30项目(还不是
: 常春藤或者top10的项目),一个去了高盛,一个去了Hedge fund第一年 base+bonous
: 的package都是30万+,你说到的统计PhD10万出头确实很常见,但这些人都不是厉害的
: 人,而且大部分都不是好学校的人,即使是Michagan, Penn state 这个等级学校的PhD
: , 那基本也是会编程主要也就写R和SAS,PhD期间基本没发过什么好文章,因为除了找工
: 作最牛逼Top项目的PhD的一部分是做faculty,工作第一梯队是去做trading,
: consulting诸如McKinsey,BCG,其次才是High Tech和药厂。
: ps:这两个学长都属于牛人,发了一作Annals of Statistics,学统计的知道其分量。

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m*t
28
大家都是聊着玩的,个人是转行,身边很多人也有类似经历,给大家提个醒而已

【在 I******i 的大作中提到】
: 这个帖子的讨论者们水平很高,在下膜拜中。希望生物版多来些这样的帖子
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M*r
29
对,因为我们本身是在讨论转行,希望给那些不喜欢生物还在挣扎的人提供一些信息,
但是你要讨论coding+math够牛的话能拿什么offer,那我举的例子就是我知道的例子,
同时统计做faculty比生物容易太多,因为招的PhD每个项目都很少,10个左右,所以名
校PhD厉害的都直接博士毕业做AP了,这两个师兄虽然厉害但是跟找AP的人来说理论上
还是要差一点点。

【在 m*********t 的大作中提到】
: 你说这几个人,类似在生物界能发Science和Nature的,top30的生物项目里,也总有一
: 两个能发Nature或者Science,这些人也不会转行,我们这些转行的,也基本和那些没
: 啥关系,当然,如果你本科清北,还是可以冲一把。
: 并且,这些也都属于校招,对公司来说,本来就有一定赌博的性质,看重的是潜力
:
: bonous
: PhD

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m*t
30
统计做faculty最容易,在没有postdoc的情况下,基本能去同档次乘以1.5的排名学校
做faculty,比如top30毕业能去45,很多都不用降档,CS难一些,基本要x3,30毕业要
去90做faculty
认识一些top学校的PhD毕业选择不少都挺挣扎,除了少数有特殊技能的,基本出路就是
industry 一年20万和faculty一年10万的区别,但是faculty钱太少,而industry,基
本去了,名校的优势基本被抹掉了,反着烂校去的也是这么多钱

【在 M*********r 的大作中提到】
: 对,因为我们本身是在讨论转行,希望给那些不喜欢生物还在挣扎的人提供一些信息,
: 但是你要讨论coding+math够牛的话能拿什么offer,那我举的例子就是我知道的例子,
: 同时统计做faculty比生物容易太多,因为招的PhD每个项目都很少,10个左右,所以名
: 校PhD厉害的都直接博士毕业做AP了,这两个师兄虽然厉害但是跟找AP的人来说理论上
: 还是要差一点点。

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m*t
31
普通人fresh毕业找工作,都是螺丝钉,看哪方面最强,而不是综合能力

【在 M*********r 的大作中提到】
: 对,因为我们本身是在讨论转行,希望给那些不喜欢生物还在挣扎的人提供一些信息,
: 但是你要讨论coding+math够牛的话能拿什么offer,那我举的例子就是我知道的例子,
: 同时统计做faculty比生物容易太多,因为招的PhD每个项目都很少,10个左右,所以名
: 校PhD厉害的都直接博士毕业做AP了,这两个师兄虽然厉害但是跟找AP的人来说理论上
: 还是要差一点点。

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M*r
32
这一点我完全赞同你,所以本科牛校+Phd前20项目的人大部分都是想做faculty的,至少
我认识的朋友都这样,faculty工资虽然不高,不过等你熬过tenure,很多就自己开
consulting startup了,另外我认为做faculty的不仅仅是因为钱,而是因为可以做自
己感兴趣的课题,同时社会地位与金钱是两码事,不同阶层你所接触到的社会资源完全
不一样,教授可谓士大夫,这不可跟码农相提并论。

【在 m*********t 的大作中提到】
: 统计做faculty最容易,在没有postdoc的情况下,基本能去同档次乘以1.5的排名学校
: 做faculty,比如top30毕业能去45,很多都不用降档,CS难一些,基本要x3,30毕业要
: 去90做faculty
: 认识一些top学校的PhD毕业选择不少都挺挣扎,除了少数有特殊技能的,基本出路就是
: industry 一年20万和faculty一年10万的区别,但是faculty钱太少,而industry,基
: 本去了,名校的优势基本被抹掉了,反着烂校去的也是这么多钱

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m*t
33
等熬到tenure,工资就只有去工业界的三分之一了,能做consulting都是少数。社会地
位的确非常好。
这个版上的人的问题,主要就是太极端,一边把生物说的一钱不值,沾边就倒霉,一边
又把某些东西神话,你写了这2个例子,就会有人拿着认为是正常情况。所以才开贴说
本版这些奇怪的论调。
统计和CS的差距,个人体会深刻,但是学生物的,根本不懂,还不听劝,认为自己的臆
测是对的。你的例子估计要被当论据了

【在 M*********r 的大作中提到】
: 这一点我完全赞同你,所以本科牛校+Phd前20项目的人大部分都是想做faculty的,至少
: 我认识的朋友都这样,faculty工资虽然不高,不过等你熬过tenure,很多就自己开
: consulting startup了,另外我认为做faculty的不仅仅是因为钱,而是因为可以做自
: 己感兴趣的课题,同时社会地位与金钱是两码事,不同阶层你所接触到的社会资源完全
: 不一样,教授可谓士大夫,这不可跟码农相提并论。

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M*r
34
我希望也不要误导大家,两个例子都是牛人,本科统计国内top5学校+美国top30 PhD,
同时自己在PhD阶段也很努力,当然目前美国前30统计PhD项目的学生基本都是这个背景,
录取难度远大于CS/数学等PhD。你说的PhD毕业工资仅仅10万出头我身边还真没有,如果
你指的是做Biostatstics或者Statistics Genetics 的PhD比如Michigan的学生,那可
不能归纳在统计PhD里。
之前说了,转行还能转统计PhD的,我认识的基本都是国内本科top学校的学生(北大最多
),这些人本科生物的背景非常好,基本都是本科发了一作IF>5的文章,当年拿的美国
专业排名top15的生物项目,才能跟统计科班的人竞争拿到offer,所以这不适合每一个
转行的人,而且最后转PhD的人大都是有学术情怀的,不仅仅考虑未来多少工资,
要不然读CS master 短平快去了。

【在 m*********t 的大作中提到】
: 等熬到tenure,工资就只有去工业界的三分之一了,能做consulting都是少数。社会地
: 位的确非常好。
: 这个版上的人的问题,主要就是太极端,一边把生物说的一钱不值,沾边就倒霉,一边
: 又把某些东西神话,你写了这2个例子,就会有人拿着认为是正常情况。所以才开贴说
: 本版这些奇怪的论调。
: 统计和CS的差距,个人体会深刻,但是学生物的,根本不懂,还不听劝,认为自己的臆
: 测是对的。你的例子估计要被当论据了

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f*n
35
统计和CS的差距,个人体会深刻
这点我同意。
我所谓的“coding + math无敌” 的意思是,前提是建立在coding上;就是你首先要是
个很厉害的SDE,然后你如果还精通数学,那就无敌了。
单纯的stats,而不会coding,自然比CS差一些,当然比生物要好很多
当然了,有脑瓜读stats PhD的人才,想学个coding也不难吧?

【在 m*********t 的大作中提到】
: 等熬到tenure,工资就只有去工业界的三分之一了,能做consulting都是少数。社会地
: 位的确非常好。
: 这个版上的人的问题,主要就是太极端,一边把生物说的一钱不值,沾边就倒霉,一边
: 又把某些东西神话,你写了这2个例子,就会有人拿着认为是正常情况。所以才开贴说
: 本版这些奇怪的论调。
: 统计和CS的差距,个人体会深刻,但是学生物的,根本不懂,还不听劝,认为自己的臆
: 测是对的。你的例子估计要被当论据了

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