시뮬레이션/통계/예측을위한 대학원 수준 학위?
https://stackoverflow.com/questions/296513
-
08-07-2019 - |
italiano
english
français
española
中国
日本の
العربية
Deutsch
한국어
Português
Russian문제
누군가가 이것에 대한 통찰력을 가지고 있는지 궁금합니다. 컴퓨터 과학 관련 학위를 받기 위해 대학원에 갈 생각입니다. 나는 통계 패키지 나 시뮬레이션을 사용하여 문제를 해결하기 위해 문제를 해결하는 사람들에게 항상 흥미를 느꼈습니다. 이런 것들에 대한 좋은 지식을 얻기 위해 무엇을 공부할 것인가? 그들은 기계 학습에 빠지나요? 감사
해결책
여기에는 다양한 기회가 있습니다. 다음 선택을 추가하겠습니다.
- 복잡한 네트워크에 중점을 둔 물리. 여기에는 생물학, 역학, 사회학, 금융 및 컴퓨터 과학에 응용 프로그램이 있습니다.
- 통계, 데이터 마이닝, 텍스트 분석 및 계산 학습 이론이 포함 된 좋은 기계 학습 프로그램.
- 시뮬레이션, 신뢰성 및 프로세스 제어 기능을 갖춘 산업 공학/운영 연구.
나는 이것에 대해 더 이야기하게되어 기쁩니다. 의견에 질문을하십시오.
다른 팁
내 여자 친구는 통계에 중점을 둔 수학 학위를 받고 있습니다. 운영 연구.
그녀는 SAS 및 기타 통계 소프트웨어와 많은 작업을 수행하여 특정 기능을 최대화하고 향후 이벤트의 가능성을 예측합니다. 당신이 좋아하는 수학이 더 많을 수도 있지만, 운영 연구 또는 통계에 중점을 둔 CS 프로그램 마스터를 찾으려고 노력할 수 있습니다.
나는 당신의 학교가 아마도 수학 부서에서 실제 통계 과정을 제공 할 것이라고 가정합니다.
많은 수학, 특히 확률 및 통계를 연구하십시오. 지금은 대학원 시뮬레이션 과정이 있고 더 많은 프로브/통계를 알고 싶습니다.
Biostatics (미네소타 U의 U)에서는 베이지안 통계, 유전학 및 기타 영역에서 많은 시뮬레이션을 수행했습니다. 강력한 분석 프로그램은 Econ, Econometrics, Agromicics, Statistical Genetics 등 등을 포함하여 원하는 기술을 가르치기위한 좋은 후보입니다. :)
기다리고있는 동안 R, Matlab (Octave는 무료 구현입니다) 또는 선택한 튜링-완성 언어, Wikipedia를 파고 일을 시작하십시오 :)
생물학적 과학의 통계에 대한 Gregg Lind의 추천을 두 번째로하고 싶습니다. 그것은 잘 자금을 지원하고, 흥미로운 일이 많이 진행되고 있습니다 (이론적이고 적용됩니다!), 파티에서 정말 시원하게 들릴 수 있습니다. 어쨌든, 어쨌든 당신은 항상 당신의 작업에서 암 치료에 어떤 종류의 연결을 만들 수 있기 때문입니다. :)
진지하게, 20 세기 초에 Haldane, Fiscer 및 Wright와 같은 사람들이 20 세기 초에 많은 훌륭한 통계 작업을 수행했습니다. 보다 최근의 흥미로운 작업은 분석 또는 대규모 데이터 세트, 다중 가설 테스트 및 응용 기계 학습에 대해 수행되었습니다. 매우 흥미 롭습니다. 같이하자!
