继续读PhD还是转行？（情况稍特殊） - 未名空间MITBBS历史存档

继续读PhD还是转行？（情况稍特殊）# Biology - 生物学

j*l2017-11-19 08:11

1 楼

【以下文字转载自 Hardware 讨论区】
发信人: johninfl (johninfl), 信区: Hardware
标题: 外置备份硬盘寿命多久？
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Feb 12 16:36:51 2013, 美东)
我有个250GB外置备份硬盘，2006年买的，现在还在用。基本上每个月power on一次，
每次3个小时，备份笔记本上的一些数据。
我在想是不是该换一个了，否则哪天data丢失就惨了。

p*l2017-11-19 08:11

2 楼

楼主PhD第三年刚开始，top15的学校，导师是业内大牛，做的是bioinformatics（自己
写代码，但也是很简单的程序，不涉及到machine learning和高深的统计）。最近刚拿
到加拿大枫叶卡。
现在纠结应该是quit转行还是继续读完。
关于现在quit转行：楼主统计学的还不错，编程也有一定基础，去加拿大读一个data
science的MS然后找工作。
关于读完：楼主的老板是业内大牛，不push，也很supportive。之前毕业的学生或
postdoc有不止一个去了不错的公司。读完的话还有至少两年，时间成本不知道是否划
算。
求指点，建议。谢谢。

z*82017-11-19 08:11

3 楼

再次备份硬盘这东西本身就是看运气越大容量质量越烂

p*x2017-11-19 08:11

4 楼

导师不错就读完吧，两年时间也不长，多发两篇文章争取把EB1A搞定，毕业后去公司和
学术都可，看自己兴趣。
想现在找工作的话也没必要再去读个MS然后找Data science的工作。一不说这样也得话
1-2年，二来还不一定有Bioinfo PhD degree 有竞争力。
完全没有必要觉得bioinfo沾了bio好像就避之不及。找工业界的工作看的是skillset,
这是靠你自己充实提高的。Bioinfo跟information也扯的上关系，大公司也不觉得完全
不沾边，尤其是FLAG这一level的。所以自己提升自己的skillset,到时PhD找工作不是
什么大问题。我之所以这样说是根据自己亲身经历来说的，我是烂校BioInfo 的PhD,
FLAG这些公司offer都拿过，没有人对我的Bioinfo 背景有过任何concern.
楼主加油。工作一直都会有，好老板不常有！

【在 p**********l 的大作中提到】

: 楼主PhD第三年刚开始，top15的学校，导师是业内大牛，做的是bioinformatics（自己
: 写代码，但也是很简单的程序，不涉及到machine learning和高深的统计）。最近刚拿
: 到加拿大枫叶卡。
: 现在纠结应该是quit转行还是继续读完。
: 关于现在quit转行：楼主统计学的还不错，编程也有一定基础，去加拿大读一个data
: science的MS然后找工作。
: 关于读完：楼主的老板是业内大牛，不push，也很supportive。之前毕业的学生或
: postdoc有不止一个去了不错的公司。读完的话还有至少两年，时间成本不知道是否划
: 算。
: 求指点，建议。谢谢。

t*z2017-11-19 08:11

5 楼

卧槽，能跟大牛，那当然继续读呗！你在想什么啊？你随便抓10个flag的码农，问问他
们是否愿意跟你易地而处？

【在 p**********l 的大作中提到】

: 楼主PhD第三年刚开始，top15的学校，导师是业内大牛，做的是bioinformatics（自己
: 写代码，但也是很简单的程序，不涉及到machine learning和高深的统计）。最近刚拿
: 到加拿大枫叶卡。
: 现在纠结应该是quit转行还是继续读完。
: 关于现在quit转行：楼主统计学的还不错，编程也有一定基础，去加拿大读一个data
: science的MS然后找工作。
: 关于读完：楼主的老板是业内大牛，不push，也很supportive。之前毕业的学生或
: postdoc有不止一个去了不错的公司。读完的话还有至少两年，时间成本不知道是否划
: 算。
: 求指点，建议。谢谢。

y*s2017-11-19 08:11

6 楼

lz完全没有quit的必要。
说实话，phd的学位对进很多大公司是非常有帮助的。而且你做的绝对算是cs的方向。
很多cs的phd做的其实是数学，只会python写代码，c都写不了几行。他们也没有你强。
而且现在cs水涨船高，不是top20的cs ms，连面试都拿不到几个。你的情况我觉得除了
top4 cs的ms，都不值得你quit现在的phd。

【在 p**********l 的大作中提到】

: 楼主PhD第三年刚开始，top15的学校，导师是业内大牛，做的是bioinformatics（自己
: 写代码，但也是很简单的程序，不涉及到machine learning和高深的统计）。最近刚拿
: 到加拿大枫叶卡。
: 现在纠结应该是quit转行还是继续读完。
: 关于现在quit转行：楼主统计学的还不错，编程也有一定基础，去加拿大读一个data
: science的MS然后找工作。
: 关于读完：楼主的老板是业内大牛，不push，也很supportive。之前毕业的学生或
: postdoc有不止一个去了不错的公司。读完的话还有至少两年，时间成本不知道是否划
: 算。
: 求指点，建议。谢谢。

p*l2017-11-19 08:11

7 楼

谢谢楼上各位指点。可能有一点我没说清楚，导致大家有些误解。我现在的专业是
genetics，做的和生物信息相关。导师是genetics领域的大牛，不是CS或者bioinfo的
大牛。
我的焦虑在于，我现在做的，其实都是现成的pipeline，我自己写代码，也只是非常基
础的。根本不涉及任何CS、machine learning或者统计的东西。我也在尝试上统计系的
课来提升自己，但每学期最多也就一两门，也学不到多少。还不如脱产去读个master提
升自己水平。
不知道各位的看法有没有改变？再次谢谢各位指点。

y*s2017-11-19 08:11

8 楼

这看你自己的追求吧。ms很少做ml，大部分得PhD才真能研究这个。但是ML PhD很难申
请而且毕业时间长。见过MS+PhD十年才拿到学位的。当然你数学功底好天赋强5年内也
拿得到。
现在不建议quit是可预期的几年内，cs的就业只会越来越困难。今年和明年毕业的cs一
堆科班出身的也拿不到offer。
你既然导师很牛的话，跟着组多发paper尽早拿绿卡才是王道。那个时候你想转什么压
力都不大。

【在 p**********l 的大作中提到】

: 谢谢楼上各位指点。可能有一点我没说清楚，导致大家有些误解。我现在的专业是
: genetics，做的和生物信息相关。导师是genetics领域的大牛，不是CS或者bioinfo的
: 大牛。
: 我的焦虑在于，我现在做的，其实都是现成的pipeline，我自己写代码，也只是非常基
: 础的。根本不涉及任何CS、machine learning或者统计的东西。我也在尝试上统计系的
: 课来提升自己，但每学期最多也就一两门，也学不到多少。还不如脱产去读个master提
: 升自己水平。
: 不知道各位的看法有没有改变？再次谢谢各位指点。

s*y2017-11-19 08:11

9 楼

实话实说不建议你quit. 我很怀疑你举出那些什么machine learning 啥啥的，其实只是
你道听途说来的热门词而并不是你自己真正喜欢或者在行的东西。
至于说你老板是搞基因的而不是专门搞生信的，这个其实无所谓，因为生信的现状和
近景都肯定是和基因有关的，所以市场上和应用有关的生信职位会更偏向那些搞基因
出身而又懂生信的人。单纯搞生信出身的人反而没有那么吃香。
当然，如果你对生物沾边的东西深恶痛绝，天天在实验室度日如年，那你还是赶快退吧。

【在 p**********l 的大作中提到】

: 谢谢楼上各位指点。可能有一点我没说清楚，导致大家有些误解。我现在的专业是
: genetics，做的和生物信息相关。导师是genetics领域的大牛，不是CS或者bioinfo的
: 大牛。
: 我的焦虑在于，我现在做的，其实都是现成的pipeline，我自己写代码，也只是非常基
: 础的。根本不涉及任何CS、machine learning或者统计的东西。我也在尝试上统计系的
: 课来提升自己，但每学期最多也就一两门，也学不到多少。还不如脱产去读个master提
: 升自己水平。
: 不知道各位的看法有没有改变？再次谢谢各位指点。

s*y2017-11-19 08:11

10 楼

对， machine learning 这个方向存在很久了，其实也就是最近才火起来的，所以大家都
忘了以前这个领域的惨景了。这个方向很难的，想两年就出师几乎不可能。

【在 y*****s 的大作中提到】

: 这看你自己的追求吧。ms很少做ml，大部分得PhD才真能研究这个。但是ML PhD很难申
: 请而且毕业时间长。见过MS+PhD十年才拿到学位的。当然你数学功底好天赋强5年内也
: 拿得到。
: 现在不建议quit是可预期的几年内，cs的就业只会越来越困难。今年和明年毕业的cs一
: 堆科班出身的也拿不到offer。
: 你既然导师很牛的话，跟着组多发paper尽早拿绿卡才是王道。那个时候你想转什么压
: 力都不大。

y*s2017-11-19 08:11

11 楼

哎，是的。
人其实是谎言说过1000就当真的生物。真的有自由意志存在么？
lz真对ML DL感兴趣，就去找本deep learning book来读读。生信用DL理所当然，或者
更主动一点找cs系做ML的老师合作，看看能不能把DL用在自己的领域。这样等你毕业的
时候，你对ML DL的理解应该比大部分CS ms强很多。。

只是
吧。

【在 s******y 的大作中提到】

:
: 对， machine learning 这个方向存在很久了，其实也就是最近才火起来的，所以大家都
: 忘了以前这个领域的惨景了。这个方向很难的，想两年就出师几乎不可能。

f*n2017-11-19 08:11

12 楼

“我的焦虑在于，我现在做的，其实都是现成的pipeline，我自己写代码，也只是非常基
础的。根本不涉及任何CS、machine learning或者统计的东西”
我简直觉得这是我自己写的帖子
我的情况跟LZ一模一样，或许跑一跑pipeline是目前90%bioinfor从业者的现状
但我跟你不同的是，我老板不管学生前途，逼迫我做benchwork，一再拖着加实验不让
我毕业；各种unpredictable，今天说的话明天就忘记了或者变卦了，所以我忍无可忍。
看到我老板那张脸我就诅咒他赶紧去死，所以我为了身心健康必须quit。
所以，你甚至连什么去genomics大公司都不用care，你只用care一条：
你老板可以保证让你顺利毕业，而不是到时候用各种理由拖着你不毕业，甚至逼迫
你做实验
只要满足这一条，你就一定要拿到PhD，同时赶紧趁着大好时光狂刷题找SDE工作，你甚
至可以申请做SDE intern。
但如果你看出半点老板变态的端倪(你lab之前的PhD多少年毕业，比如)，就要做好quit
的准备

【在 p**********l 的大作中提到】

: 谢谢楼上各位指点。可能有一点我没说清楚，导致大家有些误解。我现在的专业是
: genetics，做的和生物信息相关。导师是genetics领域的大牛，不是CS或者bioinfo的
: 大牛。
: 我的焦虑在于，我现在做的，其实都是现成的pipeline，我自己写代码，也只是非常基
: 础的。根本不涉及任何CS、machine learning或者统计的东西。我也在尝试上统计系的
: 课来提升自己，但每学期最多也就一两门，也学不到多少。还不如脱产去读个master提
: 升自己水平。
: 不知道各位的看法有没有改变？再次谢谢各位指点。

l*32017-11-19 08:11

13 楼

继续读完吧，而且中间可以在本校继续修个CS的master吧

【在 p**********l 的大作中提到】

: 楼主PhD第三年刚开始，top15的学校，导师是业内大牛，做的是bioinformatics（自己
: 写代码，但也是很简单的程序，不涉及到machine learning和高深的统计）。最近刚拿
: 到加拿大枫叶卡。
: 现在纠结应该是quit转行还是继续读完。
: 关于现在quit转行：楼主统计学的还不错，编程也有一定基础，去加拿大读一个data
: science的MS然后找工作。
: 关于读完：楼主的老板是业内大牛，不push，也很supportive。之前毕业的学生或
: postdoc有不止一个去了不错的公司。读完的话还有至少两年，时间成本不知道是否划
: 算。
: 求指点，建议。谢谢。

f*n2017-11-19 08:11

14 楼

还有，需要注意的是
不知道你所在的program是单独的bioinformatics项目，还是那种BBS大项目。
或者说你最后的degree是bioinformatics，还是biomedical science呢？
如果是后者的话，可能OPT extension的时候，以及未来H1B申请的时候，不知道会不会
有问题。我觉得你要好好问一下你们的ISSO，比如CMU的biology就很恶心：他们的学生
如果做码农，那么ISSO的bitch们戏比较多，会加一句说这个人是biology出来的，不推
荐做SDE。。。当然，这种情况比较罕见，但不能不防。另外，我知道今年H1B RFE的人
很多，导致有好些人居然没通过，而他们故意给你设置障碍的理由之一就是你的degree
major和工作内容不一致

【在 p**********l 的大作中提到】

: 楼主PhD第三年刚开始，top15的学校，导师是业内大牛，做的是bioinformatics（自己
: 写代码，但也是很简单的程序，不涉及到machine learning和高深的统计）。最近刚拿
: 到加拿大枫叶卡。
: 现在纠结应该是quit转行还是继续读完。
: 关于现在quit转行：楼主统计学的还不错，编程也有一定基础，去加拿大读一个data
: science的MS然后找工作。
: 关于读完：楼主的老板是业内大牛，不push，也很supportive。之前毕业的学生或
: postdoc有不止一个去了不错的公司。读完的话还有至少两年，时间成本不知道是否划
: 算。
: 求指点，建议。谢谢。

f*n2017-11-19 08:11

15 楼

"今年和明年毕业的cs一堆科班出身的也拿不到offer。"
说实在话，虽然不知道会不会如你描述的这么艰难；但对于new grad工作越来越难是肯
定的；因为转行的人越来越多，不仅中国人，更可怕的是美国人也都知道SDE好找工作
，大家都来转了。没办法，这个时代造就的。
但是，senior SDE的职位还是很多的，而且缺口很大，因为一方面很多企业点名要
experienced SDE，另外我认识不少senior SDE，被lay off后马上可以拿到好几家FLAG
offer，工作完全不愁
所以我们熬过头两年，以后的日子会好过很多。

【在 y*****s 的大作中提到】

: 这看你自己的追求吧。ms很少做ml，大部分得PhD才真能研究这个。但是ML PhD很难申
: 请而且毕业时间长。见过MS+PhD十年才拿到学位的。当然你数学功底好天赋强5年内也
: 拿得到。
: 现在不建议quit是可预期的几年内，cs的就业只会越来越困难。今年和明年毕业的cs一
: 堆科班出身的也拿不到offer。
: 你既然导师很牛的话，跟着组多发paper尽早拿绿卡才是王道。那个时候你想转什么压
: 力都不大。

t*y2017-11-19 08:11

16 楼

牛人这个回帖看得通透！

只是
吧。

【在 s******y 的大作中提到】

:
: 对， machine learning 这个方向存在很久了，其实也就是最近才火起来的，所以大家都
: 忘了以前这个领域的惨景了。这个方向很难的，想两年就出师几乎不可能。

t*z2017-11-19 08:11

17 楼

赞同。我一个朋友研究微生物生理学，自学DL，用在他的研究中，给代谢物的循环建模。

【在 y*****s 的大作中提到】

: 哎，是的。
: 人其实是谎言说过1000就当真的生物。真的有自由意志存在么？
: lz真对ML DL感兴趣，就去找本deep learning book来读读。生信用DL理所当然，或者
: 更主动一点找cs系做ML的老师合作，看看能不能把DL用在自己的领域。这样等你毕业的
: 时候，你对ML DL的理解应该比大部分CS ms强很多。。
:
: 只是
: 吧。

C*l2017-11-19 08:11

18 楼

挖坑的吧？真觉得上一两年课就能学会ML？
CS那些工作一直在那，一个好导师能给你PHD可是很多人可遇不可求的事情。

f*n2017-11-19 08:11

19 楼

一个垃圾导师，也可以毁了你
好导师数量《《《《《垃圾PI

【在 C*****l 的大作中提到】

: 挖坑的吧？真觉得上一两年课就能学会ML？
: CS那些工作一直在那，一个好导师能给你PHD可是很多人可遇不可求的事情。

p*l2017-11-19 08:11

20 楼

谢谢胖老师指点！

只是
吧。

【在 s******y 的大作中提到】

:
: 对， machine learning 这个方向存在很久了，其实也就是最近才火起来的，所以大家都
: 忘了以前这个领域的惨景了。这个方向很难的，想两年就出师几乎不可能。

p*l2017-11-19 08:11

21 楼

谢谢指点和建议！

degree

【在 f*****n 的大作中提到】

: 还有，需要注意的是
: 不知道你所在的program是单独的bioinformatics项目，还是那种BBS大项目。
: 或者说你最后的degree是bioinformatics，还是biomedical science呢？
: 如果是后者的话，可能OPT extension的时候，以及未来H1B申请的时候，不知道会不会
: 有问题。我觉得你要好好问一下你们的ISSO，比如CMU的biology就很恶心：他们的学生
: 如果做码农，那么ISSO的bitch们戏比较多，会加一句说这个人是biology出来的，不推
: 荐做SDE。。。当然，这种情况比较罕见，但不能不防。另外，我知道今年H1B RFE的人
: 很多，导致有好些人居然没通过，而他们故意给你设置障碍的理由之一就是你的degree
: major和工作内容不一致

y*s2017-11-19 08:11

22 楼

我说句话你可能不爱听，但是我觉得你真的有点迫害妄想了。
你的导师的表现就是一个正常做研究的PI的表现。感觉在你眼中，只有学生不做研究就
白送PhD才算好导师，但是这显然是不可能的。
说实话，我也没从你的帖子里看出来你对cs是多么爱，但是单纯的对生物深恶痛绝是真
的。只是这个年头cs真不是你想的那么轻松，看样子你是高年级quit phd读cs ms。我
也能理解你希望合理化自己选择的决心。天道轮回，这世界上不存在免费午餐，便宜的
午餐也几乎不存在。

【在 f*****n 的大作中提到】

: 一个垃圾导师，也可以毁了你
: 好导师数量《《《《《垃圾PI

b*s2017-11-19 08:11

23 楼

2年时间，肯定是读完。没必要一峰窝去搞编程，30年河东30年河西。2000年互联网泡
沫，当时也有一大堆人转行去学编程。
再多说一句，其实在华尔街看来，生物和IT，只是拿来炒作、圈钱的概念，或者说道具
而已。只要今天生物领域出现一点他们觉得有炒作价值的成绩，呵呵呵。。。

【在 p**********l 的大作中提到】

: 楼主PhD第三年刚开始，top15的学校，导师是业内大牛，做的是bioinformatics（自己
: 写代码，但也是很简单的程序，不涉及到machine learning和高深的统计）。最近刚拿
: 到加拿大枫叶卡。
: 现在纠结应该是quit转行还是继续读完。
: 关于现在quit转行：楼主统计学的还不错，编程也有一定基础，去加拿大读一个data
: science的MS然后找工作。
: 关于读完：楼主的老板是业内大牛，不push，也很supportive。之前毕业的学生或
: postdoc有不止一个去了不错的公司。读完的话还有至少两年，时间成本不知道是否划
: 算。
: 求指点，建议。谢谢。

f*n2017-11-19 08:11

24 楼

我想请教，你有多了解我的老板？又多了解我的情况呢？
我的PI，从来不管学生，没有任何指导，说话出尔反尔，unpredictable，拖着不毕业
，实验室里没有一个人毕业。。等等太多了。。。我想请问，这叫做一个“正常的PI”？
我什么时候说过“学生不做研究白送PhD才是好老师”？我自己又做计算又做实验，有
原创性的发现。
另外，我自己做生物信息，coding经验不少了，题也刷了300道了。我爱人是码农，
所以非常清楚CS这行的状况。我自己琢磨转行也挺久了，从来不是冲动转行；
也从来没认为，也没说过"转行CS是很轻松的"；我都做好了找unpaid intern的准备。
我自己心态也做好了准备，找比我小很多岁的SDE内推，称呼人家一声"前辈"，
大丈夫能屈能伸，入行晚了，自然要付出更多努力。但不管再难，也是值得的；
因为CS肯定比生物有前途。未来我就算是回国，做计算机也比生物有前途。
至少，我做coding比做实验开心的多的多的多的多。
还有，谁说要一辈子做码农了？
不过，还是非常感谢你的提醒。我深知现在对于new grad找工作非常困难；所以
我需要更加努力找intern；还要请各位前辈多多帮忙

【在 y*****s 的大作中提到】

: 我说句话你可能不爱听，但是我觉得你真的有点迫害妄想了。
: 你的导师的表现就是一个正常做研究的PI的表现。感觉在你眼中，只有学生不做研究就
: 白送PhD才算好导师，但是这显然是不可能的。
: 说实话，我也没从你的帖子里看出来你对cs是多么爱，但是单纯的对生物深恶痛绝是真
: 的。只是这个年头cs真不是你想的那么轻松，看样子你是高年级quit phd读cs ms。我
: 也能理解你希望合理化自己选择的决心。天道轮回，这世界上不存在免费午餐，便宜的
: 午餐也几乎不存在。

u*n2017-11-19 08:11

25 楼

美国这种规定真限制留学生的发展。

degree

【在 f*****n 的大作中提到】

: 还有，需要注意的是
: 不知道你所在的program是单独的bioinformatics项目，还是那种BBS大项目。
: 或者说你最后的degree是bioinformatics，还是biomedical science呢？
: 如果是后者的话，可能OPT extension的时候，以及未来H1B申请的时候，不知道会不会
: 有问题。我觉得你要好好问一下你们的ISSO，比如CMU的biology就很恶心：他们的学生
: 如果做码农，那么ISSO的bitch们戏比较多，会加一句说这个人是biology出来的，不推
: 荐做SDE。。。当然，这种情况比较罕见，但不能不防。另外，我知道今年H1B RFE的人
: 很多，导致有好些人居然没通过，而他们故意给你设置障碍的理由之一就是你的degree
: major和工作内容不一致

e*22017-11-19 08:11

26 楼

有机会尽快转，生物就是一团屎

【在 p**********l 的大作中提到】

: 楼主PhD第三年刚开始，top15的学校，导师是业内大牛，做的是bioinformatics（自己
: 写代码，但也是很简单的程序，不涉及到machine learning和高深的统计）。最近刚拿
: 到加拿大枫叶卡。
: 现在纠结应该是quit转行还是继续读完。
: 关于现在quit转行：楼主统计学的还不错，编程也有一定基础，去加拿大读一个data
: science的MS然后找工作。
: 关于读完：楼主的老板是业内大牛，不push，也很supportive。之前毕业的学生或
: postdoc有不止一个去了不错的公司。读完的话还有至少两年，时间成本不知道是否划
: 算。
: 求指点，建议。谢谢。

D*a2017-11-19 08:11

27 楼

拿了ML娘家的枫叶卡为什么不试试申请ML娘家的ML？
当然如果楼主真的有意ML的话，一个phd是必须要的，时间耗不起的话还是CS吧

D*a2017-11-19 08:11

28 楼

要不你也可以自己学学算法搞点不太一样的bioinfo，你不愿跑pipeline，那你能提出
什么新方法？

y*s2017-11-19 08:11

29 楼

隔着屏幕我都能感受到浓浓的戾气。。。。
我只是提醒你做人不能戾气太重，不然好运很难来。。

”？

【在 f*****n 的大作中提到】

: 我想请教，你有多了解我的老板？又多了解我的情况呢？
: 我的PI，从来不管学生，没有任何指导，说话出尔反尔，unpredictable，拖着不毕业
: ，实验室里没有一个人毕业。。等等太多了。。。我想请问，这叫做一个“正常的PI”？
: 我什么时候说过“学生不做研究白送PhD才是好老师”？我自己又做计算又做实验，有
: 原创性的发现。
: 另外，我自己做生物信息，coding经验不少了，题也刷了300道了。我爱人是码农，
: 所以非常清楚CS这行的状况。我自己琢磨转行也挺久了，从来不是冲动转行；
: 也从来没认为，也没说过"转行CS是很轻松的"；我都做好了找unpaid intern的准备。
: 我自己心态也做好了准备，找比我小很多岁的SDE内推，称呼人家一声"前辈"，
: 大丈夫能屈能伸，入行晚了，自然要付出更多努力。但不管再难，也是值得的；

H*E2017-11-19 08:11

30 楼

DS ML行业很看重博士学位，不过理工科的博士是比较吃香的。DS master虽然可以帮助
你就业，但是如果你想做有趣或者前沿的项目，基本上没有博士学位不太可能。只有
一个硕士学位，就要同时做马公的活也或许可以收入较高。做马公的话有没有博士无所
谓，重点是看你喜不喜欢，会不会花时间钻研。而且老了容易被淘汰。不管怎样，有
个博士学位在ds行业还是像一块金字招牌的，尤其是你的学位和数学或者编程搭边。

h*x2017-11-19 08:11

31 楼

有时候偏激一点并不是坏事，在选对方向的前提下，偏激的人更容易成功。每个人的情
况只有自己最清楚，与生物相比较，cs对大部分人来说是正确的方向。

: 隔着屏幕我都能感受到浓浓的戾气。。。。

: 我只是提醒你做人不能戾气太重，不然好运很难来。。

: ”？

【在 y*****s 的大作中提到】

: 隔着屏幕我都能感受到浓浓的戾气。。。。
: 我只是提醒你做人不能戾气太重，不然好运很难来。。
:
: ”？

h*i2017-11-19 08:11

32 楼

显然是读博士，继续做基因相关，machine learning那些自学就好了，基因相关的
domain knowledge才是宝贵，外行人学不会。读完phd去面google或者一些热门的做类
似的start up

s*82017-11-19 08:11

33 楼

你的情况，接触到data了，bioinfo/computational bio如果毕业直接进业界，工作薪
水会不错的。不要quit，前提是：
1. 你确定你的导师是个好导师
2. 你对bioinfo还有兴趣
如果这两者成立，你可以跟导师好好沟通，希望修data science/ CS 课加强背景，更
有利于在研究中有新发现。如果你导师支持，是最好的了。你同时可以琢磨是否对这
个domain 保持兴趣，还可以慢慢转型。
好导师一生难求。要好好辨别。不是那种表面nice，说些空话的。好的老师能因材施教
，真正给学生资源，帮助学生成长和拓展自己的领域。好导师还会相对公平（有些老板
对美国人和中国人的要求绝对不同！）
很可惜，生物这行业竞争太厉害，mean的老板或表面好笑里藏刀的不少，把学生当工具
的太多了。好的导师太少了，
CS/Machine learning都是tool, 除非到了博士。当然，就是一份普通CS engineer 工
作，也比做生物bench work 高很多而且稳定。
如果在行业立足后要往上走，还是靠domain knowledge. 很多MD PI 统计和实验都懂得
很少，发paper还得拉上他们。他们绝对高高在上于PhD. 为什么？因为他们的clinical
domain knowledge 值钱。
Flareon 给大家分享了很多，是个好人，他纠结了很多才作出quit的选择有他的道理和
个人的处境。人聪明其实转什么都问题不大的。就是年纪越大机会成本越大。一个力求
上进没有什么错的学生碰上一个不合适的老板，就是灾难。

【在 p**********l 的大作中提到】

: 楼主PhD第三年刚开始，top15的学校，导师是业内大牛，做的是bioinformatics（自己
: 写代码，但也是很简单的程序，不涉及到machine learning和高深的统计）。最近刚拿
: 到加拿大枫叶卡。
: 现在纠结应该是quit转行还是继续读完。
: 关于现在quit转行：楼主统计学的还不错，编程也有一定基础，去加拿大读一个data
: science的MS然后找工作。
: 关于读完：楼主的老板是业内大牛，不push，也很supportive。之前毕业的学生或
: postdoc有不止一个去了不错的公司。读完的话还有至少两年，时间成本不知道是否划
: 算。
: 求指点，建议。谢谢。

s*y2017-11-19 08:11

34 楼

genetics就算了，牛不牛和你没关系，除非你能当上PI否则屁都不是。当然目测一下毕
业之前或者毕业两年内能不能搞到EB1A如果不能，也没有5成的把握做到PI（这个可以估
算，比如实验室毕业十个人，有几个PI，你在实验室的水准自测），如果这样都算不出
50%的胜算，退了，没啥留恋的

【在 p**********l 的大作中提到】

: 谢谢楼上各位指点。可能有一点我没说清楚，导致大家有些误解。我现在的专业是
: genetics，做的和生物信息相关。导师是genetics领域的大牛，不是CS或者bioinfo的
: 大牛。
: 我的焦虑在于，我现在做的，其实都是现成的pipeline，我自己写代码，也只是非常基
: 础的。根本不涉及任何CS、machine learning或者统计的东西。我也在尝试上统计系的
: 课来提升自己，但每学期最多也就一两门，也学不到多少。还不如脱产去读个master提
: 升自己水平。
: 不知道各位的看法有没有改变？再次谢谢各位指点。

f*n2017-11-19 08:11

35 楼

military版那才叫戾气~~
我承认我现在比较emotional；但总比过去几年浑浑噩噩，晕晕的，稀里糊涂的要好。

【在 y*****s 的大作中提到】

: 隔着屏幕我都能感受到浓浓的戾气。。。。
: 我只是提醒你做人不能戾气太重，不然好运很难来。。
:
: ”？

f*n2017-11-19 08:11

36 楼

基因相关的domain knowledge才是宝贵
对于DS来说，真的是这样。domain knowledge才是未来致胜的法宝
所以，我的想法是，何不增强我们在金融和互联网方面的domain knowledge呢？这方面
的数据才是大肥肉

【在 h*******i 的大作中提到】

: 显然是读博士，继续做基因相关，machine learning那些自学就好了，基因相关的
: domain knowledge才是宝贵，外行人学不会。读完phd去面google或者一些热门的做类
: 似的start up

N*e2017-11-19 08:11

37 楼

学统计没用，除非你以后还去搞研发方向，不然PhD没用
我是药厂的principal sci，公司招人看到是PhD就overqualified，毕竟sr sci和pri
sci不需要那么多
有几个phd来做entry scientist的活，眼高手低，后来不是被开了就是跳了
你想好以后要干什么，继续研发的话就不要跳，拿下PhD
如果不想搞研发想靠CS，那么要么拿下PhD和绿卡再转，要么现在就转

【在 p**********l 的大作中提到】

: 楼主PhD第三年刚开始，top15的学校，导师是业内大牛，做的是bioinformatics（自己
: 写代码，但也是很简单的程序，不涉及到machine learning和高深的统计）。最近刚拿
: 到加拿大枫叶卡。
: 现在纠结应该是quit转行还是继续读完。
: 关于现在quit转行：楼主统计学的还不错，编程也有一定基础，去加拿大读一个data
: science的MS然后找工作。
: 关于读完：楼主的老板是业内大牛，不push，也很supportive。之前毕业的学生或
: postdoc有不止一个去了不错的公司。读完的话还有至少两年，时间成本不知道是否划
: 算。
: 求指点，建议。谢谢。

s*82017-11-19 08:11

38 楼

人的精力和时间是有限的。
如果你又要做wet lab实验，又要写代码分析数据，wet lab周期长又这么
unpredictable, 就算你足够努力，博士阶段80%的结果可能就是会跑跑pipeline了。如
果是这样，我可以理解为什么你博士三年级了一个学期只能到外系修1-2门统计/CS课。
如果你导师足够支持，你可以要求只做分析数据的，或者跟wet lab合作，但你不做实
验。这样你才有时间集中精力攻读统计数学建模的各种精华。
一个好导师真是太重要了。

【在 p**********l 的大作中提到】

: 谢谢楼上各位指点。可能有一点我没说清楚，导致大家有些误解。我现在的专业是
: genetics，做的和生物信息相关。导师是genetics领域的大牛，不是CS或者bioinfo的
: 大牛。
: 我的焦虑在于，我现在做的，其实都是现成的pipeline，我自己写代码，也只是非常基
: 础的。根本不涉及任何CS、machine learning或者统计的东西。我也在尝试上统计系的
: 课来提升自己，但每学期最多也就一两门，也学不到多少。还不如脱产去读个master提
: 升自己水平。
: 不知道各位的看法有没有改变？再次谢谢各位指点。