1樓：
如果沒有很大的研究熱情，只是為了掙錢和工作，建議去工業界。好一點的大學的tenure track競爭激烈，沒有對學術的熱情支援不下來，或者支援下來了心情不愉快。
統計的phd在工業界很好找工作，加上有cs的碩士，去google，Amazon 這樣的公司找個研發的職位不難。
你如果不確定的話可以去面試幾個大學，我當年我的導師知道我不喜歡研究，建議我去工業界，我還是去面試了乙個學校，過程中很不喜歡這個氣氛，覺得導師是對的，就去了工業界。
2樓：miumiush
司馬懿珠玉在前，我也沒啥好補充的。統計領域那麼大，Ph.D.要去工業界也得看具體的方向，學校的實力，以及自身的能力。這個Variation其實很大。
如果說好一點的工作，我EX去了矽谷好的一線IT公司做DATA SCIENTIST，薪資24萬美元加stipend和bonus，是統計專業最好pay-off的地方了。他算半個碼農，要做很多程式設計，資料探勘的東西。雖然感覺他的工作內容比較有趣，然而討厭程式設計的我還是不能跟隨。
而學術圈，感覺統計中層都是華人青壯年在把持了。頂層也有，從PRINCETON的範到Wharton的蔡。Stanford、Berkeley還有一些做多維的大牛在維護白人的尊嚴。
以後這個領域會跟數學一樣飽和吧，工作並不好找。
3樓：Neal
這個問題很簡單，自己到底是喜不喜歡做research。喜歡你能找到一萬個喜歡的理由去說服自己，不喜歡你也能找到一萬個不喜歡的理由。對我而言學術界有一點很好的是你能做自己喜歡做的工作在tenure 之後。
如果哪天學界也無法自由了，可能我就會去選擇賺錢更多的業界了。
4樓：李好
1.時間自由，工作內容自由。
關於這點，其實網際網路公司也有彈性工作制，也可以在家辦公。
但是學校和這些公司之所以這樣，是因為這些工作本身，還有環境都會驅動著你主動地去努力工作
5樓：
先拿到教職再糾結吧。說得好像真的兩邊有得選一樣。
和另乙個答案說的一樣，有「覺得對research沒有太大熱情，不會自己找方向。」這點就不用考慮學術界了。精神上會很痛苦的，然後想到工資比業界低，心態會更加失衡。
學術界相對的低工資本來就是買相對的做自己東西的自由，你沒這個熱情，那損失的工資差不就浪費了。
6樓：阿貝爾
利弊已經分析的很清楚了。
這種問題最終的答案只有自己決定，兩個維度：第乙個維度是看自己到底對什麼有熱情，如果都沒有那就說沒無論哪個都不會短期有特別的執著，當然不排除未來重新找到熱情的概率。
另乙個維度是別看上限，看最壞的結果自己是否能夠接受。
至於實際情況，時代總是在變化的過程當中，有些因素以後也會發生變化。
另外，如果是女生的話，我還是比較建議做科研的，做的不是很好其實也還好啦，畢竟大部分人都是普通人，想要成為大牛需要太多因素。
7樓：
工業界！工業界！工業界！
千萬別回國，國內加班要人命，忙起來8小時睡眠都不保證的！
比爾蓋茨馬斯克賈伯斯小扎哪位不是工業界出生！學術界算個屁
8樓：凝望
您可以粗略統計下全美去年統計專業畢業的本科生，碩士和博士的數量，其中絕大部分會進入工業界，我猜測這個比例不小於總畢業人數的百分之八十。
每個人的能力是不一樣的，假設大致都可以在工業界找到適合自己的一席之地，然後按部就班發展幾年，不排除個別精英火箭上公升或者某些逗逼半路撂挑子不幹。
大部分人在工業界穩步發展，經驗也有了，工作網路也建立起來了。如果行業整體向上，打比方次貸危機前幾年吧，金融行業處於牛市，每年都需要補充新畢業的統計專業學生，那麼幾年後你PHD畢業了，成為投行或者銀行的一員，新人先要在這些老員工下面幹活，或者乙個team裡做初級的一些工作。您是博士，相對本科或者碩士的工作起點要高一些，公司對你的期望是帶來比本科碩士更大的經濟效益。
所以對你的期望值要高很多，coding不是你要做的工作，演算法和建模設計才符合人盡所用的原則。
你不能保證你的交易模型或者投資公式百分之百有效，當用了你的設計發生損失的時候你能承擔壓力嗎。
或者您設計出乙個比較成功的方案 ，那麼你馬上成為你直接領導(就是先前說的已經畢業幾年，累積了幾年經驗的職場老手)的競爭對手，你的業務能力比他強，下剋上卻不那麼簡單，這就是有人提醒你的辦公室政治。
要是求個簡單輕鬆，您可以表述只想做code, 公司會告訴你他們只要本科生就可以了，沒有必要找博士來做，相信您也不會自降身價去和本科生競爭技術含量相對較低的工作。所以同樣是打工，等待你的工作必然壓力比別人大很多。
再假設遇到次貸危機了，公司開始裁員，在熊市中所有牛市管用的公式方法都會暫時失效，每個公司都儘量減少損失，您要是能保證馬上設計乙個有效的止損的演算法出來，才能使自己免於成為替罪羊的命運。
雖然大勢就是那樣，要是有損失總要有人承擔責任的，技術層面上您可是交易或者投資方案的設計者或者之一。
即便順風順水，每年都有大量博士碩士進入行業，也不敢說哪天又有另一位博士表現比您優異，取代您的位置。
再說說學術道路，本來博士能留在高校的就少，而每個能拿到offer的博士都在自己的研究領域有特長。很少聽說哪個學校聘請兩個同類問題專家在同乙個學院任教的，所以天然的您在您的學校沒有任何學術競爭對手。
學校也不會命題給你，要研究什麼怎麼樣的工作流程方法都是自己定。
教授兼職之類的錢其實不少，因為和你競爭這些機會的教授少呀 ，特別涉及到你自己的研究領域可能全世界都沒幾個人可以和你爭這些外快機會。
工業界來找您諮詢或者做專案，您作為平等的合作夥伴關係，出了差錯也不必擔心影響學校工作，這工作壓力豈能和給工業界大佬打工相提並論。
插個題外話，業務關係遇到過乙個某企業中層人士，說起來我就讀過的學校某導師，他說和他當年是同學。
這兩人當下身份和社會地位，導師秒到他這位老同學不知道哪去了。導師是國際問題專家，所在研究領域全世界學術界都知道有他那麼一號人物，每年都有幾次國際會議，是行業裡幾家大公司的顧問。
他的老同學當然也不算太差，只是當年畢業後不想搞學術，考了個含金量特高的證就進入職場了，行業裡競爭激烈，類似他這樣的人物可能全市就有上百個。
所以多和行業裡的人聊聊吧，很多東西要自己體會。
9樓：像鳥的青蛙
統計的乙個特性我發現很有意思。先是印度人然後是中中國人統治。
老闆和我分析過。統計火，中中國人多，需要輸數學好的。但是歐美數學好的一般都是去搞理論物理或者搞數學去了，不願意做統計。
從純學術而言其實統計的學術性沒有數學物理強的，當然也有很多很多很有意思的事情。但是作為一門實踐學科，太多的Routine的理論其實沒有什麼太大意思或者意義。但是大家也都做不出來更新的東西所以就變成了灌水。
當然如果你可以解決很大的問題還是很好的，比如Bound乙個神經網路CNN之類的，Bound的好的話還是可以引起不小轟動的，開闢了乙個學科方向
10樓：
統計係對拉funding要求還好，top10的ap還是蠻自由的以搞自己感興趣的research為主。最大的問題被另乙個匿名使用者指出來了。。。
11樓：黃昊
看題主的人設特別像我在Yale讀Biostatistics（Ph.D.）的表妹…不過至少在上次聊天中，她已經堅定了去industry的想法了…
言歸正傳，在你的意向選擇分析中，能夠看出你還是傾向industry的，但是「快被老闆說動了」，我覺得還是勸你冷靜下來再考慮考慮～
（一）老闆的個人發展（歷史的與現實的）情境與你將來所要面臨的情況可能完全不同。換句話說，你可能要付出更多，才能夠有可能達到他目前所取得的成就地位回報等；
（二）老闆對自身的學術界職業選擇很認可（否則就不可能成為你的老闆了），因此在與你進行對話時可能存在倖存者偏差問題。你奔著「學術界滿滿的粉色的甜蜜回憶」卻發現卻是孑然一身黯然神傷的日日夜夜豈不很痛苦…；
（三）無論你現在對業界憧憬還是對學術界神盼，都不妨再進一步調研的基礎上做一下兩者的競爭性（rival）分析，不僅僅要看它們好的一面，它們不好的一面你是否也能接受？如果能，你將來選它的可能性就hin大了～
最後，為你有這樣一位為你個人前途著想的好老闆感到高興～
12樓：顥卿
學界求名，業界求利。說到底還是難逃名利二字，雖然有時候也可以相互轉換，說到底方寸取捨還是在乎個人，而不是其他人的意見了。
PS：另外在學界也好業界也好，成功都並非如你老闆畫餅一般說得簡簡單單，都離不開天時地利人和。正如@司馬懿所說，學界並非輕鬆，說句題外話，除了學術能力之外。
學術圈人際交往上亦多豺狼虎豹，對於乙個中中國人在國外來說也並非易事。而業界也不是說你進去就一定多少多少錢，很多時候也是看天吃飯，6年前我畢業時候我們學校（一屆也就100來個人）大資料方向都是最差的人去讀，工資也不算高，最好的學生都去讀finance，普通的學生去讀econ。僅僅四年後讀finance的越來越難找工作，現在整個歐洲都幾乎不招trader，反而大資料混得風生水起，很多人工資都超過了投行。
所以很多事情都無絕對。
最後你也只能自己對自己負責，老闆的話也好，別人的話也好都只是一種參考，而並非決定因素。堅定自己的內心也是phd修行的一種，祝你成功。
13樓：
學術界好不好我不知道。反正我知道，把學術界的習慣帶到工業界來的人都非常討厭。以管窺豹。所以我目前對「學術界」是敬而遠之的。
14樓：
毫不誇張地說，統計就是一潭死水。做上了faculty也就是混吃等死的狀態。2023年，Annals上百分之四十的文章都有Associate Editor是Author。
完全是爛到根了。最後跟你個職業建議：混統計就一條路，抱大腿！
抱上大腿，無所謂水平高低，文章都能發得出來！
15樓：周晟
我很理解題主的想法，但是對於快畢業的我現在來看，其實這樣的想法難免有點太糾結而沒必要。
然後重要的只是把這些projects做好，同時keep an eye on job markets。
當然選擇projects的時候，還需要了解一點：如果做的projects很理論，以後還是容易選擇偏應用的工作；但是如果projects都很應用，可能以後轉做理論的則更難。
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