밑에 댓글 단 사람이고, 미국 탑5 박사 재학 중입니다. 저는 high-dim, non/semiparametrics, causal inference하고 있습니다. 제 주변에 보면 biostat (genetics, omics, epidemiology, clinical trials 등등 크게 묶어서)이 많고, ML, 베이지언, FDA 하는 사람들도 많고 다양합니다. CS department와 연계해서 하는 학생들도 꽤나 있더군요. 그 분들은 알고리즘이나 최적화 쪽 연구하는 것 같습니다.
통갤러 1(112.154)2023-12-22 01:46
답글
전 causal 끝날줄 알았는데 미국 나와보니 아직도 핫하더라고요. 몇년 갈거라고 보시나요??
익명(131.212)2023-12-22 02:13
답글
저는 아직 한 분야의 전망에 대해 말할 수 있을 정도의 수준이 아니라서 답변을 드리기 망설여진다만, 인과 관계에 대한 추론은 자연 과학과 사회 과학이 존재하는 한 없어질 수는 없기 때문에 새로운 방법론을 사용하여 (예를 들면 현재 causal ML) 분야를 발달시키는 방향으로 항상 큰 불길의 '핫함'은 아니더라도 모닥불처럼 은은하게 계속 이어질 것 같습니다. 예측과는 다른 중요성과 목적을 가지고 있는 통계학의 핵심 주제니까요.
밑에 댓글 단 사람이고, 미국 탑5 박사 재학 중입니다. 저는 high-dim, non/semiparametrics, causal inference하고 있습니다. 제 주변에 보면 biostat (genetics, omics, epidemiology, clinical trials 등등 크게 묶어서)이 많고, ML, 베이지언, FDA 하는 사람들도 많고 다양합니다. CS department와 연계해서 하는 학생들도 꽤나 있더군요. 그 분들은 알고리즘이나 최적화 쪽 연구하는 것 같습니다.
전 causal 끝날줄 알았는데 미국 나와보니 아직도 핫하더라고요. 몇년 갈거라고 보시나요??
저는 아직 한 분야의 전망에 대해 말할 수 있을 정도의 수준이 아니라서 답변을 드리기 망설여진다만, 인과 관계에 대한 추론은 자연 과학과 사회 과학이 존재하는 한 없어질 수는 없기 때문에 새로운 방법론을 사용하여 (예를 들면 현재 causal ML) 분야를 발달시키는 방향으로 항상 큰 불길의 '핫함'은 아니더라도 모닥불처럼 은은하게 계속 이어질 것 같습니다. 예측과는 다른 중요성과 목적을 가지고 있는 통계학의 핵심 주제니까요.
와 좋은 댓글 달아주셔서 감사합니다