VH讲座文字回顾 斯坦福统计博士对统计学进行拆解式科普：不同项目对比和选择,基础课程,申请注意事项以及未来职业发展方向

主讲人：Z学长


斯坦福统计博士
在申请中横扫Princeton, Harvard, UCB, Chicago 等
众多名校统计项目offer
曾在Yale做过暑期科研


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统计PhD项目介绍



统计学是相对年轻的学科，发展历史短，但是十分迅速，统计学现在和许多其他领域都有密切的结合，例如金融领域、计算机领域、机器学习、生物领域等。

统计学的方法发展也十分迅速，例如现在热门方向是高维统计学，当变量的个数远远多于样本数的时候，如何从中挖掘有效的信息。

这些统计理论上的发展，跟业界的许多问题都有密切关联，例如生物医药领域，如何根据基因确定患病的风险。统计学在业界的影响非常大，统计PhD也是非常火的项目，就业面很宽。

统计PhD与本科阶段的差异：

1、课程：相对本科的课程有所加深，课程的很多问题是统计学研究领域里面比较深入的问题，对于未来的学术发展和业界发展都非常重要。

2、科研：可能很多人在本科阶段已经接触过科研，但是在PhD阶段，研究会更加深入，要在学科前沿做出一定的探索。

3、导师：导师可以影响你未来的眼界，以及你未来的研究方向，因此会产生一定的影响。

4、Qualifying exams：PhD需要通过这样的考试

5、Dissertation：论文答辩过程，通常由几位导师组成的委员会，需要展现自己的研究成果，让导师确信你的能力，最终才能取得PhD的学位。




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   不同项目的对比


统计学项目排名建议查看US NEWS上面的排名，相对有一定的可信度，大概的排名是斯坦福、伯克利、哈佛等。不同学校的统计学PhD项目差别挺大的，在研究方向上面差异较大。

统计学相关的研究主要有两个方向，一个是偏理论的，在统计方法上面的研究，另一个方向是偏应用的，例如生物统计方向、金融统计等。接下来介绍一下不同领域有哪些项目是相关的。

斯坦福项目和理论统计比较相关，伯克利在理论统计方面也非常强悍，宾大沃顿商学院和耶鲁的统计学项目也非常偏理论。生物统计的研究哈佛和华盛顿大学比较擅长，有很多非常强悍的教授专门研究生统。用统计学方法研究机器学习相关的问题，包括斯坦福、伯克利和CMU，这几个学校的CS和统计都非常厉害，在这个统计学方向的研究非常突出。
  
统计里面分为频率学派和贝叶斯学派，很多学校的研究都偏向于频率学派，而哈佛和杜克是研究贝叶斯比较强的，汇聚了世界上大多数贝叶斯大牛，如果对贝叶斯学派感兴趣的话可以考虑这两个项目。
  
大家如果对不同院校的项目侧重点不是很了解的话，建议大家看一看统计学系官网上关于教授的介绍，通常教授的研究兴趣能够反映这个项目的一些导向。




03

如何申请PhD及注意事项

统计PhD申请是一个非常漫长的过程，中间有许多细节需要注意。

首先在留学申请过工程中，语言这一关必须过，成绩好坏虽然不能决定你是否成功录取，但是必须要达到一定的要求。比如托福和GRE，一般每个学校都会在它们的项目上写明对于语言成绩的明确要求。对于语言这一关，建议大家尽早开始准备，尽量在暑研之前把语言搞定，要不然在申请季会非常应接不暇。

网申过程中有几个最重要的点是PS，即个人陈述，CV简历、成绩单、推荐信，这几个内容是非常重要的。此外还有你的一些基本信息，需要你去填写。

在网申的过程中，特别需要注意的是，要搞清楚没一个学校的deadline，对此我建议大家在申请期间做一个表格，把你需要申请的每一个项目的deadline都整理清楚。

推荐信需要尽早向教授说明和获取，提前一个多月的时间，防止教授的拖延症。
  
申请里面最重要的环节是课程成绩和科研准备。这两个方面是教授录取你时最看重的两个方面，一般来说申请统计学PhD需要的课程准备包括：

数学基础（数学分析、高等代数、实分析）
概率论基础（初等概率论、高等概率论、随机过程）
统计学理论（数理统计、时间序列分析、多元统计分析）
统计学前沿（高维统计、因果推断、统计学习）

其中统计学前沿不是必须的，学了以后会有一定的加分，教授会觉得你有一定的眼界，以后做研究会比较有优势。数学基础是本科的基本数学课，偏分析的课程会更重要。概率论基础对于统计学的研究有很大的助力。在统计学理论的课程会使教授了解到你对于统计学概念的认知。
  
科研：一般申请统计学PhD需要两段左右的科研，一段是本校的科研，另一段是暑期科研。

本校科研建议大家大二下或者大三上学期开始，等你有一定的统计学知识点储备，可以先听一下老师的组会，询问一下看是否有项目可以参与。

暑期科研一般是大三暑假到美国的一些学校做科研，这个时候你的知识储备已经比较完善，这段科研可以做得比较出彩，因此更加重要。
  
PS和CV：PS需要详细体现你的科研和课程的心路历程，以及你对统计学的理解。CV着重体现你个人的亮点，让教授一下看到。

关于PS在行文中要体现对统计学的理解，如何看待统计学的研究方法，怎样看待统计学理论在实际问题中的作用，以及如何看待理论问题。

PS还有很重要的一点是展现你课程和科研的准备，及你科研和课程中的收获对你未来的学术研究有哪些帮助，你修过哪些课程，学到的只是怎样促进你的科研。这些体验性内容非常重要，展示你对未来的规划。同时也要展现你的研究兴趣，比如你为什么对目标院校的项目感兴趣，你自己的研究兴趣和教授的研究兴趣match的点在哪里。

CV需要简明扼要，要把最突出的要点展现出来，你获得过哪些奖项，论文出版，成绩如何，做过什么科研，选修过哪些课程，这些内容需要突出，注意排版问题。在CV需要花较长的篇幅来展现你的科研经历，有哪些出彩的东西。



  
04

  关于科研和暑研

一般来说在学习一些基础课程，概率论、实分析、统计理论、随机过程等课程后，就可以开始做一些简单的科研。

找科研的一般是给教授发邮件，教授会让你先听听他的组会，在组会上会讨论他们的问题和paper。接下来需要找教授要一下科研项目。

在做科研项目课程中有几个要点需要注意，一是需要积极查找相关文献，了解这个问题的前沿；二是多与老师进行交流沟通，在研究过程中遇到哪些困难，寻求老师的建议；三是要对自己有信心，相信自己是能够完成这个项目的，积极探索，持之以恒，如果完成较好，老师会给你写推荐信，对你的申请有很大的帮助。
  
暑期科研是在美国的学校，导师也是非常有名的教授，他的推荐信是非常有含金量的，你的申请和暑研的关联十分密切。

暑研的申请有几个途径，一是学校官方途径，这个竞争会很激烈；二是通过本校科研老师推荐，他们可能认识国外的教授，他们会推荐你过去，成功率较高；三是通过自己申请，大多数都是通过这个途径，给美国的教授发邮件，在申请时要突出自己的亮点，成绩、排名和课程学习情况等。

暑研申请过程要了解教授的paper和科研，有所准备，能让教授觉得你对他项目的重视，也更能做出成果。

暑期科研过程本身是和本校科研是比较类似的，但暑研只有短短的三个月，在这期间和教授的交流很重要，通过交流让教授来了解你的想法，这样教授的推荐信也可以给你一个很好的评价。暑研过程中压力会比较大，要有持之以恒的精神，通过种种方法克服困难。
  
在暑研结束后要整理出自己的研究成果，不一定要发表paper，但是要有一些总结性的研究报告，和教授进行讨论，能够更加明确你的研究到底做了什么。

同时建议大家多多拜访不同学校的教授，跟他们交流一下你对统计学的想法，教授也会给你一些启发。这样的交流机会值得把握。推荐信建议科研结束时就向老师询问一下是否可以获得推荐信。




05

  未来的职业发展

学界：一开始就要把重心放在科研和论文上，最后一年通常要做job talk，在不同的学校做一些talk，如果你的talk比较好，paper完成度较高的话，就有可能申请到教职。

业界：学统计在业界的发展也是非常宽泛的，其中跟计算机结合的话就有机器学习，向Google和Facebook等都非常重视机器学习、深度学习方面的研究。斯坦福统计系去这些企业工作的人还是挺多的。统计学和金融也有很密切的关系，因为金融也需要一些统计学的方法来研究怎样对金融数据进行建模，要进入金融领域，东部的学校更有优势一点。最后统计学本身就有很热门的生物医药领域，即生统领域，也可以做一些生统方向的研究，和药厂建立合作，这也是一个很好的发展方向。

如果要往业界发展，你在PhD时期的工作方向跟你未来的发展方向要有所联系，如果考虑生物医药方面的话，需要生统方面的研究基础。



祝愿所有申请学员都能收获美好！

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