除了 CS，其他专业做机器学习的 PhD 就业情况如何？
先说研究方式的区别，这点是最大的区别。 -----------------做研究的方式的区别----------------- ECE里有一部分人做的ML跟CS是没什么区别的。还有一部分，是把signal processing和information theory重新包装成ML，跟CS的ML有一定的距离，但是相距不算太远。统计里的ML，有很多跟CS的ML差距比较大。所以最核心的问题还是要看你要做哪种ML。 CS的ML目前因为深度学习的原因，导致应用占“绝对”主导地位，经常是empirical performance说话。不过CS的ML覆盖范围很大，包容性也比较好，所以从理论到应用一应俱全。ECE的SP和IT则和应用会有一定的距离。统计/IEOR的和真正意义上的ML应用，距离还较远。 CS这种大环境，会导致很多东西不太严谨。但是充满活力，也更接地气，条条框框比较小。 ------------------就业---------------- 先说学术圈以外的就业，就业容不容易，完全取决于你选择了哪种style，总体来说CS Style>ECE Style>统计/IEOR Style。原因很简单，CS更接地气。就算是CS的学生整天做理论，证bound，对于大部分人来说，coding的能力还都是有的，所以CS style无疑是就业最容易的。而ECE和统计/IEOR则差别很大，很多时候动手比较少，所以这方面能力欠缺，当然这个可以克服。不过话说回来，如果你在CS里找了个统计style的，那最后就业也很难说。 学术圈就比较tricky了，CS和ECE互相找工作其实还ok。IEOR在ECE找也马马虎虎。但是IEOR/统计很难在CS找到教职。CS和ECE过去在统计/IEOR找教职也还算ok，但现在比较难了。我个人觉得领域之间的冲突在不断加剧，CS这种非常aggressive/invasive的research方式，令统计/IEOR感觉受到了威胁。我觉得未来的一段时间，各个方向在学术圈招人，可能更希望于泾渭分明，虽然说学科融合是大势所趋。 ------------------选专业---------------- 最后说一下，去了统计和IEOR做ML，和ECE/CS有什么差别。其实差别都是源自做研究的方式的差别。这个差别直接导致研究的问题差别非常大。比如，统计和IEOR就很少有研究深度学习的，更是很少接触CV和NLP这种应用。其次，统计和IEOR的大部分faculty收到的training都不是ML相关的training，所以观念上的差别也非常大，对于很多ML的文章都会更保守。还有就是发表文章的区别，统计和IEOR鲜有以发NIPS/ICML为目标的，更不要说CVPR/ICCV/ACL/EMNLP了。 ------------------特例---------------- 统计里的特例有一些，比如朱松纯老师，专注于计算机视觉。IEOR里的特例，比如我自己，还有西北大学的汪昭然，Cornell ORIE的Andrew Wilson等等。但总的来说，特例比较少，很多时候能不能遇到，真的是看缘分了。