2008-11-17 13 views
1

Мне интересно, есть ли у кого-нибудь понимание этого. Я подумываю о том, чтобы пойти в школу градиента, чтобы получить соответствующую степень в области компьютерных наук. Меня всегда заинтриговали люди, которые работают над проблемами с использованием статистических пакетов или моделирования для решения проблем. Что я буду изучать, чтобы получить хорошую информацию об этих вещах? Они попадают в машинное обучение? ThanksСтепень магистра для моделирования/Статистика/Прогноз?

ответ

1

Здесь есть широкий спектр возможных возможностей. Позвольте мне добавить следующие варианты:

  • Физика с упором на сложные сети. Это имеет приложения в области биологии, эпидемиологии, социологии, финансов и информатики.
  • Хорошая программа машинного обучения со статистикой, интеллектуальным анализом данных, анализом текста и теорией вычислительного обучения.
  • Исследования в области промышленного производства/эксплуатации, с имитацией, надежностью и контролем за процессом.

Я был бы рад поговорить об этом, пожалуйста, задавайте вопросы в комментариях.

0

Я бы предположил, что ваша школа предложит некоторые актуальные курсы статистики, возможно, в отделе математики, которые вы могли бы изучить, чтобы узнать все об этом.

2

Моя подруга получает степень по математике с акцентом в области статистики и Operations Research.

Она делает много работы с SAS и другими статистическими программами для максимизации определенных функций и прогнозировать вероятность будущих событий. Это может быть больше математики, чем вам нравится, но вы можете попробовать найти мастеров программ CS с акцентом на Operations Research или Statistics.

0

Изучите много математики, особенно вероятность и статистика. Сейчас у меня есть курс моделирования для выпускников, и мне жаль, что я не знаю больше проблем/характеристик.

0

В Biostatics (в У Миннесоты) мы провели много симуляции в таких областях, как байесовская статистика, генетика и другие. Любая сильная аналитическая программа является хорошим кандидатом для обучения навыкам, которые вы хотите, в том числе: экономикой, эконометрикой, агрономикой, статистической генетикой ... и т. Д. И т. Д. :)

Пока вы ждете, возьмите R, Matlab (Octave - бесплатная реализация), или ваш язык Turing-Complete по выбору, копайте в Википедию и заходите на работу :)

0

Я бы хотел, чтобы вторая рекомендация Грегга Линда задуматься о статистике в биологических науках. Он хорошо финансируется, там много интересной работы (как теоретической, так и прикладной!), И вы можете здорово звучать на вечеринках, потому что каким-то образом вы всегда можете сделать какую-то связь с вашей работой до лечения рака. :)

Серьезно, несмотря на это, в начале 20-го века многие большие статистические работы были сделаны людьми, такими как Холдейн, Фисер и Райт. Более поздняя интересная работа была проведена по анализу или большим наборам данных, множественному тестированию гипотез и прикладному компьютерному обучению. Это супер интересно. Присоединяйся к нам!