h********y
发帖数: 43 | 1 大家好，想来想去就只有这个版块偏学术点，如有不妥，请指出。
RT，我最近接到两个postdoc的offer：一个是machine learning，研究里算法/理论和
应用各占一半一半吧。另一个是bioinformatics，研究是用计算模型和machine
learning算法来分析大量且高维的genomic data。
这两个offer的location和学校排名都不相上下，我自己打算走academia最后申教职。
我本身是machine learning背景出身，对bioinformatics从来没接触过。
想在这里请问一下大家，征询下意见：
1. 这两个方向具体未来发展前景怎样？我没做过bioinformatics，对这个领域的发展
不太清楚，请大家不吝赐教。
2. 我自己本身对证machine learning的理论类的有点做烦的感觉（应用类没烦）。但
在这几日看bioinformatics的时候，觉得更偏应用一些，觉得如果纯做应用会不会对未
来发展不大好，大家觉得呢？
谢谢大家！
Update: 我现在主要纠结选哪个方向，请大家指点一二，多谢！ |
r***e
发帖数: 10135 | 2 cs还做啥薄厚
就算想留学校弄个biostatistician职位工资也高得多
【在 h********y 的大作中提到】
: 大家好，想来想去就只有这个版块偏学术点，如有不妥，请指出。
: RT，我最近接到两个postdoc的offer：一个是machine learning，研究里算法/理论和
: 应用各占一半一半吧。另一个是bioinformatics，研究是用计算模型和machine
: learning算法来分析大量且高维的genomic data。
: 这两个offer的location和学校排名都不相上下，我自己打算走academia最后申教职。
: 我本身是machine learning背景出身，对bioinformatics从来没接触过。
: 想在这里请问一下大家，征询下意见：
: 1. 这两个方向具体未来发展前景怎样？我没做过bioinformatics，对这个领域的发展
: 不太清楚，请大家不吝赐教。
: 2. 我自己本身对证machine learning的理论类的有点做烦的感觉（应用类没烦）。但
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h********y
发帖数: 43 | 3 嗯，最后想走academia，还是需要做postdoc的
【在 r***e 的大作中提到】
: cs还做啥薄厚
: 就算想留学校弄个biostatistician职位工资也高得多
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M*P
发帖数: 6456 | 4 bioinfor 没有machine learning 路子宽。
【在 h********y 的大作中提到】
: 大家好，想来想去就只有这个版块偏学术点，如有不妥，请指出。
: RT，我最近接到两个postdoc的offer：一个是machine learning，研究里算法/理论和
: 应用各占一半一半吧。另一个是bioinformatics，研究是用计算模型和machine
: learning算法来分析大量且高维的genomic data。
: 这两个offer的location和学校排名都不相上下，我自己打算走academia最后申教职。
: 我本身是machine learning背景出身，对bioinformatics从来没接触过。
: 想在这里请问一下大家，征询下意见：
: 1. 这两个方向具体未来发展前景怎样？我没做过bioinformatics，对这个领域的发展
: 不太清楚，请大家不吝赐教。
: 2. 我自己本身对证machine learning的理论类的有点做烦的感觉（应用类没烦）。但
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d******e
发帖数: 7844 | 5 看老板手下的学生的placement。
【在 h********y 的大作中提到】
: 大家好，想来想去就只有这个版块偏学术点，如有不妥，请指出。
: RT，我最近接到两个postdoc的offer：一个是machine learning，研究里算法/理论和
: 应用各占一半一半吧。另一个是bioinformatics，研究是用计算模型和machine
: learning算法来分析大量且高维的genomic data。
: 这两个offer的location和学校排名都不相上下，我自己打算走academia最后申教职。
: 我本身是machine learning背景出身，对bioinformatics从来没接触过。
: 想在这里请问一下大家，征询下意见：
: 1. 这两个方向具体未来发展前景怎样？我没做过bioinformatics，对这个领域的发展
: 不太清楚，请大家不吝赐教。
: 2. 我自己本身对证machine learning的理论类的有点做烦的感觉（应用类没烦）。但
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h********y
发帖数: 43 | 6 请问能展开说下吗？我对bioinfo领域不是太懂。。。
【在 M*P 的大作中提到】
: bioinfor 没有machine learning 路子宽。
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h********y
发帖数: 43 | 7 两个其实都是AP，还没有学生毕业。。。
【在 d******e 的大作中提到】
: 看老板手下的学生的placement。
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r***e
发帖数: 10135 | 8 cs找教职做过postdoc是个减分项
会给人很挫找不到正式工作的感觉
没法跟名门应届新鲜博士比 也不如微软等大公司研究院出来的
除非是理论计算机等方向的
【在 h********y 的大作中提到】
: 嗯，最后想走academia，还是需要做postdoc的
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c*********7
发帖数: 19373 | 9 Postdoc 主要是积攒文章和科研经历，fresh phd 要想拿grant还是有难度
【在 r***e 的大作中提到】
: cs找教职做过postdoc是个减分项
: 会给人很挫找不到正式工作的感觉
: 没法跟名门应届新鲜博士比 也不如微软等大公司研究院出来的
: 除非是理论计算机等方向的
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d***k
发帖数: 3225 | 10 现在cs也有很多postdoc了
主要是要去牛人组里 跟新人的话有风险
而且最好能搞到funding
很多学校就看你有没有钱 |
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h********y
发帖数: 43 | 11 没有啊，我知道的进学术界的人基本都去做过postdoc
【在 r***e 的大作中提到】
: cs找教职做过postdoc是个减分项
: 会给人很挫找不到正式工作的感觉
: 没法跟名门应届新鲜博士比 也不如微软等大公司研究院出来的
: 除非是理论计算机等方向的
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c*********7
发帖数: 19373 | 12 有些招人广告就写了要2年postdoc 经历
【在 h********y 的大作中提到】
: 没有啊，我知道的进学术界的人基本都去做过postdoc
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r***e
发帖数: 10135 | 13 nsf口才多少经费 比起生物连零头的零头都不算
名校ap=大公司研究院》名公司码农》一般学校ap
收入也差不多这么排
基本上看出身就定了以后的发展 cs口学艺讲究门派和天分 不是刷postdoc资历能解决的
去个midwest州立 也就6-8万撑死了 学生也不好 成天发些理论文章 summer没钱还得回
国求国内的学校打工
本来大好的钱途搞得自己跟数学老师似的
【在 d***k 的大作中提到】
: 现在cs也有很多postdoc了
: 主要是要去牛人组里 跟新人的话有风险
: 而且最好能搞到funding
: 很多学校就看你有没有钱
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d******e
发帖数: 7844 | 14 主要是现在行情足够好，牛的没必要做了postdoc再找教职。
基本都是反着来，先找到教职再做postdoc。
------分割线------
但做过postdoc绝对不是什么减分项！
只要postdoc期间做出好的工作，都是大大的加分项。
【在 r***e 的大作中提到】
: cs找教职做过postdoc是个减分项
: 会给人很挫找不到正式工作的感觉
: 没法跟名门应届新鲜博士比 也不如微软等大公司研究院出来的
: 除非是理论计算机等方向的
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h********y
发帖数: 43 | 15 谢谢大家讨论，我现在主要纠结在于选哪个。
对于machine learing 和bioinformatics这两个领域，大家有没有谁能指点一二的，多
谢！ |
j*****u
发帖数: 22 | 16
如果你定位走学术，这两个AP组不建议你去，除非是顶级TOP2之类的学校里的组。
建议你推翻继续找，这两都不是最佳选择。
【在 h********y 的大作中提到】
: 谢谢大家讨论，我现在主要纠结在于选哪个。
: 对于machine learing 和bioinformatics这两个领域，大家有没有谁能指点一二的，多
: 谢！
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s******g
发帖数: 3841 | 17 我们这里来面试的很多都是做过博士后的，rinse兄可能消息很久没更新了
【在 d******e 的大作中提到】
: 主要是现在行情足够好，牛的没必要做了postdoc再找教职。
: 基本都是反着来，先找到教职再做postdoc。
: ------分割线------
: 但做过postdoc绝对不是什么减分项！
: 只要postdoc期间做出好的工作，都是大大的加分项。
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s******g
发帖数: 3841 | 18 midwest州立R1学校的cs ap我还没听说低于9万五的，你这大概是十年前的行情？
决的
【在 r***e 的大作中提到】
: nsf口才多少经费 比起生物连零头的零头都不算
: 名校ap=大公司研究院》名公司码农》一般学校ap
: 收入也差不多这么排
: 基本上看出身就定了以后的发展 cs口学艺讲究门派和天分 不是刷postdoc资历能解决的
: 去个midwest州立 也就6-8万撑死了 学生也不好 成天发些理论文章 summer没钱还得回
: 国求国内的学校打工
: 本来大好的钱途搞得自己跟数学老师似的
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r***e
发帖数: 10135 | |
y****6
发帖数: 218 | 20 做博后跟AP一定要谨慎再谨慎，除非你自己很牛只需要一个临时缓冲的时间，否则几乎
没啥加分项。很多AP才20多岁30出头，连做人都没学会呢，怎么mentor你？？ |
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c*********7
发帖数: 19373 | 21 当然去牛组攒经历
【在 y****6 的大作中提到】
: 做博后跟AP一定要谨慎再谨慎，除非你自己很牛只需要一个临时缓冲的时间，否则几乎
: 没啥加分项。很多AP才20多岁30出头，连做人都没学会呢，怎么mentor你？？
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g******t
发帖数: 11249 | 22 cs的后狗挺难找的吧，有点像数学专业了
牛校老板不缺聪明的phd学生，博后还是贵好多
而且也没有特别的比高年级phd学生强到到哪里去
【在 c*********7 的大作中提到】
: 当然去牛组攒经历
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d***k
发帖数: 3225 | 23 牛组里可以帮着带phd
一起跟牛老板申funding
拿到AP走的时候还能带一部分到新学校去
我见到的还是有不错的
【在 g******t 的大作中提到】
: cs的后狗挺难找的吧，有点像数学专业了
: 牛校老板不缺聪明的phd学生，博后还是贵好多
: 而且也没有特别的比高年级phd学生强到到哪里去
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h********y
发帖数: 43 | 24 谢谢！另外 请问对方向上的选择有没有什么建议呢？
【在 j*****u 的大作中提到】
:
: 如果你定位走学术，这两个AP组不建议你去，除非是顶级TOP2之类的学校里的组。
: 建议你推翻继续找，这两都不是最佳选择。
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h********y
发帖数: 43 | 25 谢谢！ 我也好好在这方面考虑下
【在 y****6 的大作中提到】
: 做博后跟AP一定要谨慎再谨慎，除非你自己很牛只需要一个临时缓冲的时间，否则几乎
: 没啥加分项。很多AP才20多岁30出头，连做人都没学会呢，怎么mentor你？？
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h********y
发帖数: 43 | 26 我找的经历也是这个感觉。。。
【在 g******t 的大作中提到】
: cs的后狗挺难找的吧，有点像数学专业了
: 牛校老板不缺聪明的phd学生，博后还是贵好多
: 而且也没有特别的比高年级phd学生强到到哪里去
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g******t
发帖数: 11249 | 27 cs funding小啊 （非横向项目）
AP拿个2，30万都可以上校报
生物口的根本不屑一顾
【在 d***k 的大作中提到】
: 牛组里可以帮着带phd
: 一起跟牛老板申funding
: 拿到AP走的时候还能带一部分到新学校去
: 我见到的还是有不错的
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s******g
发帖数: 3841 | |
d******e
发帖数: 7844 | 29 你以为他不想去找senior的大佬么.....
也得找得到啊
【在 y****6 的大作中提到】
: 做博后跟AP一定要谨慎再谨慎，除非你自己很牛只需要一个临时缓冲的时间，否则几乎
: 没啥加分项。很多AP才20多岁30出头，连做人都没学会呢，怎么mentor你？？
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d******e
发帖数: 7844 | 30 牛组的postdoc有相当大一部分是靠人际关系。
尤其是大佬之间，都是看面子互相送自己的学生去做postdoc。
【在 d***k 的大作中提到】
: 牛组里可以帮着带phd
: 一起跟牛老板申funding
: 拿到AP走的时候还能带一部分到新学校去
: 我见到的还是有不错的
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r***r
发帖数: 153 | 31 没有足够多其他信息的情况下，machine learning更好。
理由：machine learning 机会更多，不只academia，还有很多的industry机会，这样
给自己留更宽的后路。
从academia角度出发，跟application（biomedical）更紧密一点，比较容易拿funding
，但是做ML的也能做的跟application很紧密，取决于你怎么做。
【在 h********y 的大作中提到】
: 大家好，想来想去就只有这个版块偏学术点，如有不妥，请指出。
: RT，我最近接到两个postdoc的offer：一个是machine learning，研究里算法/理论和
: 应用各占一半一半吧。另一个是bioinformatics，研究是用计算模型和machine
: learning算法来分析大量且高维的genomic data。
: 这两个offer的location和学校排名都不相上下，我自己打算走academia最后申教职。
: 我本身是machine learning背景出身，对bioinformatics从来没接触过。
: 想在这里请问一下大家，征询下意见：
: 1. 这两个方向具体未来发展前景怎样？我没做过bioinformatics，对这个领域的发展
: 不太清楚，请大家不吝赐教。
: 2. 我自己本身对证machine learning的理论类的有点做烦的感觉（应用类没烦）。但
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c*********7
发帖数: 19373 | |
h********y
发帖数: 43 | 33 谢谢您的分析和建议！
funding
【在 r***r 的大作中提到】
: 没有足够多其他信息的情况下，machine learning更好。
: 理由：machine learning 机会更多，不只academia，还有很多的industry机会，这样
: 给自己留更宽的后路。
: 从academia角度出发，跟application（biomedical）更紧密一点，比较容易拿funding
: ，但是做ML的也能做的跟application很紧密，取决于你怎么做。
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h********y
发帖数: 43 | 34 嗯，单从grant来说的话似乎bioinformatics一般更容易些吧，当然跟具体项目有关
【在 c*********7 的大作中提到】
: 看将来那个容易申请grant
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J*****o
发帖数: 29 | 35 bioinformatics 新AP一般也是10万上下吧。 bioinformatics 特别是 high dimension
genomic data用到machine learning挺多的，但是如果你的结论对biologist来说不
make sense，那就不make sense，他们不买账，你就没辙。 话虽如此，
bioinformatics ＋machine learning ＋genomics，再弄个几篇好文章还是比较容易找
教职的。话虽如此要我还是觉得biostats的faculty日子过得滋润多得多了。 |
h********y
发帖数: 43 | 36 谢谢您的建议哈！
dimension
【在 J*****o 的大作中提到】
: bioinformatics 新AP一般也是10万上下吧。 bioinformatics 特别是 high dimension
: genomic data用到machine learning挺多的，但是如果你的结论对biologist来说不
: make sense，那就不make sense，他们不买账，你就没辙。 话虽如此，
: bioinformatics ＋machine learning ＋genomics，再弄个几篇好文章还是比较容易找
: 教职的。话虽如此要我还是觉得biostats的faculty日子过得滋润多得多了。
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l***y
发帖数: 4671 | 37 别碰沾bio的东西，尤其别碰genomics。
【在 h********y 的大作中提到】
: 大家好，想来想去就只有这个版块偏学术点，如有不妥，请指出。
: RT，我最近接到两个postdoc的offer：一个是machine learning，研究里算法/理论和
: 应用各占一半一半吧。另一个是bioinformatics，研究是用计算模型和machine
: learning算法来分析大量且高维的genomic data。
: 这两个offer的location和学校排名都不相上下，我自己打算走academia最后申教职。
: 我本身是machine learning背景出身，对bioinformatics从来没接触过。
: 想在这里请问一下大家，征询下意见：
: 1. 这两个方向具体未来发展前景怎样？我没做过bioinformatics，对这个领域的发展
: 不太清楚，请大家不吝赐教。
: 2. 我自己本身对证machine learning的理论类的有点做烦的感觉（应用类没烦）。但
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