转专业ECE/BME PhD研究方向选择: Analog/RFIC还是Machine learning

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本科国内某211化工本科,现于某专业排名top5 BME读MS。MS中途对bioinstrumentation design (化工/BME与ECE的交叉方向)感兴趣,希望以后能读这个方向PhD。前几个月套磁时收到两个导师回信,一个是UCLA Analog/RFIC方向某冲锋期教授,研究方向是RFIC在neural recording/electrochemical sensing方向的应用;另一个是JHU BME某大牛教授,研究方向是signal processing和machine learning在BMI(脑机接口),motor control方向应用,两个导师感觉都很想收我(发Email秒回,还都看了我之前发的paper)

我现在在MS期间是做板级电路,PhD毕业后打算去医疗器械行业industry做研发,不走学术界(学术界感觉真心不合适...)。之前本来是想转analog IC,不过后来在学了一些machine learning/signal processing相关的课之后,开始对这两个方向都很感兴趣,所以不清楚(如果两个教授都给offers话)选哪个方向。由于是交叉学科+0基础转专业,我主要是考虑到一是哪个方向可能会更加凸显出我的优势、二是如果PhD工业界哪个方向更容易找到工作、薪水更高。对于Analog/RFIC,我感觉这个方向对基本功要求特别高。我本科不是学ECE,模电数电什么的都没学过,前个学期选的一些advance的电路课像analog IC design, power conversion circuit之类,由于没有本科模电数电基础,学起来感觉挺吃力的(并且我问过教授主要也是看中了我的交叉背景才想收我)。现在看paper时很大程度也只能重复前人的设计,而远没能达到说看一个电路就分析出它为什么要这么设计(设计思路、pros and cons)。但是由于我是因为没有本科的基础,因此无法确定我现在学习上的困难是因为缺乏基础还是我本身就不擅长电路设计... 而对于machine learning方向,可能是这个方向相对入门比较友好,因此学起来感觉没那么困难,并且起码我现在在做一些machine learning projects,看相关paper时起码是可以分析出它algorithm的思路。不过据说这个方向如果深挖对数学要求很高,因此也不能确定我是否就相比Analog IC更擅长machine learning... 其次就是PHD工业界就业哪个方向可能更容易找工作、薪水更高,analog IC designer还是data scientist?

有没有哪位前辈是对这两个方向有所了解的,能帮小弟分析一下呢?(另外不考虑转码......我感觉如果把coding作为工具可以接受,但码农真心当不了。。。)

第一次发帖,还请多多包涵...