东南大学Zhao同学
普林斯顿大学机械工程博士全奖
纽约大学（NYU）数据科学硕士校友反馈
发布时间：2017年10月09日 来源：毕达留学
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独得胡歌、五阿哥恩宠的NYU到底有多好？ 下面给大家带来纽约大学数据科学硕士校友的反馈。
校友介绍：曾师兄，本科就读于中山大学-理论与应用力学专业；在毕达帮助下成功入读2016年秋NYU-M.S. in Data Science（设置在Center for Data Science下），2年长度的项目，目前在读。
1. 项目介绍
—— NYU Data Science 项目预计（完成）时间是2年，一共36个学分，每门课3个学分，12门课，平均一学期3门。有同学是一学期读四门课，这样可以一年半毕业。
培养方向主要有三类，深度学习、自然语言处理、数据库。我觉得这个项目适合已经有一个基本职业方向，然后需要数据科学的知识作为辅助和提升的同学。比如学经济的想做一些量化，学计算机的想建数据库这样。
2. 项目难度
—— DS实是一个比较交叉的学科。老师讲课的节奏是比较快，一门课一周需要花费大概15小时的时间，三门课就是45小时。基本上是上课，课程的评分标准包括作业、学期项目、课堂小测、期末考试。
根据本科背景不同，难点会有些不一样，比如商科的同学可能在计算机上有些困难，计算机的同学可能数学上的困难会多过编程。
3. 项目师资
—— 项目的师资力量我觉得可以说是很顶级的，具体成员的名单大家可以Google NYU Center for Data Science （之后简称CDS）的主页，有所有教授的介绍，厉害的教授有很多，看自己有没有能力跟着混了。
不仅是上课很厉害，他们也在业界有着广泛的资源联系，每个星期都有和个别教授的午餐会，也有外面的嘉宾来进行讲座。项目领头人是Yann Le Cun，喜欢人工智能的同学应该知道，他在使用卷积神经网络上是大牛。如果对数据科学已经有些了解同学应该会发现，很多近年重要论文的发表者就是给自己上课的教授，有些书也是他们写的，很多知名企业在数据工作中的职位也与日常能够接触到的人有关联。
NYU在一栋楼里有两层是给CDS专用的，CDS的所有人员基本都在这里进行活动，教授、研究助理、博士后他们有自己的隔间，也有公共开放的区域给大家自习或开设讲座，所以有很多机会可以遇到教授。CDS每周都会请外面的同行来做讲座，让大家了解行业的发展和其他组织、个人在进行的项目，讲座后都有交流的机会。
4. 项目class profile
—— 我这届大概有50-60人，中国学生40左右，没有具体数过。以国际学生为主，欧洲学生不少，还有一部分西语系的学生。
课程配置的话，大家选课的自由度非常高，不仅是DS的课程，NYU很热门的金融数学、Stern这些专业学院的课基本也是可以随便选，如果要选一些和DS相关不大的课程需要提交一份申请，但应该都是会通过，所以想学什么都可以。
DS的课程和预批准的其他选修课程有详细的清单，大家可以查看Google NYU --> Center for Data Science Course Page。里面有详细的介绍。如果想了解的更深入，可以去找往年的课程大纲，例如：NYU Center for Data Science Machine Learning XXXX（年份） Syllabus。每年会稍有不同，但是课程的主要框架还是不会变的。
DS同学的背景很多元化，计算机、数学、统计、经济、金融、精算、工程、机械都有。
5. 项目就业
—— 最终去向和每个人自身原有的职业方向关系较大， Deloitte、Zurich、BlackRock、Amazon、AIG、FaceBook、Citi 这些都有，不过具体在公司里做什么还看个人擅长的方向。
立刻回大陆就业的人数不多，我不太清楚，但我有听说我这届有暑假回阿里巴巴做实习的。
6. 校友资源
—— 校友资源不是很强大，毕竟这个专业也刚开没几年。不过如果算上能够接触到的同行，那就算是十分强大了，项目教授就不用说了，CDS的博士后很多也有在Bloomberg， goldman sachs， two sigma这样公司的任职经历。
7. 为什么选择数据科学专业？
—— 其实我本来本科就想读数学或者物理的，然后研究生做数据，无奈高考分数比较低，就去了力学。我在本科的方向比较偏重流体力学，所以数学和计算的成分非常多，数学课程学的也比较多。但力学确实是一个很难找工作的专业，我记得本科班上60个人，55个人都继续读书了。
数据科学也算是现在热门的，同时我本来就很喜欢机器学习这个方向。在美国找工作的话，我觉得学技术类的学科也会比较容易。数据行业最热门的区域就是纽约和加州，NYU DS这个项目也不错，就申请了。
8. 被录取的关键？
—— 我们进来之后有和教授聊过当时以什么标准来录取我们。教授的原话是：“首先是你们都很优秀，你们以往的履历要让我们能看的出你热爱这个方向，并且为之付出过努力。另一点是，为什么你需要来读这个专业呢？这个专业在你的发展道路上是什么样的角色？热情和规划是两个关键词。”
9. 优秀的履历如何打造？
—— 时间上，其实我在上大学选专业的时候就已经大概想好了，那时候还没有数据科学这样单独的专业，当时想的就是在力学学好数学，然后读数学、统计学或者计算机。我的托福和GRE都是在大三开始考的，整个大学我跟着教授的研究项目都注重在计算上。
软性背景上，美国数模、国内数模都可以参加一下，此外还有Kaggle、Zillow之类的网站都有机器学习的比赛，计算机方面的比赛有一些编程马拉松，我记得之前支付宝也办过预测类的比赛，可以参加、了解一下。实习我有在公司里做过数据分析，职位是Data Analyst。
10. 文书如何体现？
—— 我的文书主要的逻辑是，数学学的多------对这个专业有热情------NYU CDS有哪些好地方能帮助我达成怎样的目标。
11. 选校建议
—— 我觉得以提升个人实力为主，毕竟DS这样的技术类专业，找工作基本都有code test，企业发几道题给你做一下就知道水平了，还有很多在现场面试的时候，会有一两个人看着你的屏幕让你现场做半个或一个小时的编程题，所以有没有水平一般假不了。推荐大家还是要先了解课程配置和课程内容，选择对自己最合适的。
12. 找机构还是DIY？
—— 我有犹豫过，不过看到毕达名声不错，价钱也不算贵，就想出国钱都要花的，也不差这一点了。后来我的老师十分负责，给了我很多以前完全没想到的思路，资料也帮我审查的很仔细，文书我记得我还整个逻辑推翻重写过一次，又改了N次。后来我推荐给我一个低一级的朋友，她也说很好。（真的没有违心打广告）
13. 给你们的建议
—— 我觉得是要对出国和自己选择的专业有明确的认识，为什么要出国，为什么想读这个，为什么选择这个学校和专业，以后想怎样发展。近几年Data Science异常的火热，但是不要因为热潮就去读。最后推荐一本书，《Data Science for Business》，作者是NYU的一个教授。如果有同学日后来读NYU DS这个专业，这个书也将是一门必修课的必读书，这个书可以让大家初步了解一下Data Science的基本概念，看看自己是不是真的感兴趣里面的内容。
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校友介绍：曾师兄，本科就读于中山大学-理论与应用力学专业；在毕达帮助下成功入读2016年秋NYU-M.S. in Data Science（设置在Center for Data Science下），2年长度的项目，目前在读。
1. 项目介绍
—— NYU Data Science 项目预计（完成）时间是2年，一共36个学分，每门课3个学分，12门课，平均一学期3门。有同学是一学期读四门课，这样可以一年半毕业。
培养方向主要有三类，深度学习、自然语言处理、数据库。我觉得这个项目适合已经有一个基本职业方向，然后需要数据科学的知识作为辅助和提升的同学。比如学经济的想做一些量化，学计算机的想建数据库这样。
2. 项目难度
—— DS实是一个比较交叉的学科。老师讲课的节奏是比较快，一门课一周需要花费大概15小时的时间，三门课就是45小时。基本上是上课，课程的评分标准包括作业、学期项目、课堂小测、期末考试。
根据本科背景不同，难点会有些不一样，比如商科的同学可能在计算机上有些困难，计算机的同学可能数学上的困难会多过编程。
3. 项目师资
—— 项目的师资力量我觉得可以说是很顶级的，具体成员的名单大家可以Google NYU Center for Data Science （之后简称CDS）的主页，有所有教授的介绍，厉害的教授有很多，看自己有没有能力跟着混了。
不仅是上课很厉害，他们也在业界有着广泛的资源联系，每个星期都有和个别教授的午餐会，也有外面的嘉宾来进行讲座。项目领头人是Yann Le Cun，喜欢人工智能的同学应该知道，他在使用卷积神经网络上是大牛。如果对数据科学已经有些了解同学应该会发现，很多近年重要论文的发表者就是给自己上课的教授，有些书也是他们写的，很多知名企业在数据工作中的职位也与日常能够接触到的人有关联。
NYU在一栋楼里有两层是给CDS专用的，CDS的所有人员基本都在这里进行活动，教授、研究助理、博士后他们有自己的隔间，也有公共开放的区域给大家自习或开设讲座，所以有很多机会可以遇到教授。CDS每周都会请外面的同行来做讲座，让大家了解行业的发展和其他组织、个人在进行的项目，讲座后都有交流的机会。
4. 项目class profile
—— 我这届大概有50-60人，中国学生40左右，没有具体数过。以国际学生为主，欧洲学生不少，还有一部分西语系的学生。
课程配置的话，大家选课的自由度非常高，不仅是DS的课程，NYU很热门的金融数学、Stern这些专业学院的课基本也是可以随便选，如果要选一些和DS相关不大的课程需要提交一份申请，但应该都是会通过，所以想学什么都可以。
DS的课程和预批准的其他选修课程有详细的清单，大家可以查看Google NYU --> Center for Data Science Course Page。里面有详细的介绍。如果想了解的更深入，可以去找往年的课程大纲，例如：NYU Center for Data Science Machine Learning XXXX（年份） Syllabus。每年会稍有不同，但是课程的主要框架还是不会变的。
DS同学的背景很多元化，计算机、数学、统计、经济、金融、精算、工程、机械都有。
5. 项目就业
—— 最终去向和每个人自身原有的职业方向关系较大， Deloitte、Zurich、BlackRock、Amazon、AIG、FaceBook、Citi 这些都有，不过具体在公司里做什么还看个人擅长的方向。
立刻回大陆就业的人数不多，我不太清楚，但我有听说我这届有暑假回阿里巴巴做实习的。
6. 校友资源
—— 校友资源不是很强大，毕竟这个专业也刚开没几年。不过如果算上能够接触到的同行，那就算是十分强大了，项目教授就不用说了，CDS的博士后很多也有在Bloomberg， goldman sachs， two sigma这样公司的任职经历。
7. 为什么选择数据科学专业？
—— 其实我本来本科就想读数学或者物理的，然后研究生做数据，无奈高考分数比较低，就去了力学。我在本科的方向比较偏重流体力学，所以数学和计算的成分非常多，数学课程学的也比较多。但力学确实是一个很难找工作的专业，我记得本科班上60个人，55个人都继续读书了。
数据科学也算是现在热门的，同时我本来就很喜欢机器学习这个方向。在美国找工作的话，我觉得学技术类的学科也会比较容易。数据行业最热门的区域就是纽约和加州，NYU DS这个项目也不错，就申请了。
8. 被录取的关键？
—— 我们进来之后有和教授聊过当时以什么标准来录取我们。教授的原话是：“首先是你们都很优秀，你们以往的履历要让我们能看的出你热爱这个方向，并且为之付出过努力。另一点是，为什么你需要来读这个专业呢？这个专业在你的发展道路上是什么样的角色？热情和规划是两个关键词。”
9. 优秀的履历如何打造？
—— 时间上，其实我在上大学选专业的时候就已经大概想好了，那时候还没有数据科学这样单独的专业，当时想的就是在力学学好数学，然后读数学、统计学或者计算机。我的托福和GRE都是在大三开始考的，整个大学我跟着教授的研究项目都注重在计算上。
软性背景上，美国数模、国内数模都可以参加一下，此外还有Kaggle、Zillow之类的网站都有机器学习的比赛，计算机方面的比赛有一些编程马拉松，我记得之前支付宝也办过预测类的比赛，可以参加、了解一下。实习我有在公司里做过数据分析，职位是Data Analyst。
10. 文书如何体现？
—— 我的文书主要的逻辑是，数学学的多------对这个专业有热情------NYU CDS有哪些好地方能帮助我达成怎样的目标。
11. 选校建议
—— 我觉得以提升个人实力为主，毕竟DS这样的技术类专业，找工作基本都有code test，企业发几道题给你做一下就知道水平了，还有很多在现场面试的时候，会有一两个人看着你的屏幕让你现场做半个或一个小时的编程题，所以有没有水平一般假不了。推荐大家还是要先了解课程配置和课程内容，选择对自己最合适的。
12. 找机构还是DIY？
—— 我有犹豫过，不过看到毕达名声不错，价钱也不算贵，就想出国钱都要花的，也不差这一点了。后来我的老师十分负责，给了我很多以前完全没想到的思路，资料也帮我审查的很仔细，文书我记得我还整个逻辑推翻重写过一次，又改了N次。后来我推荐给我一个低一级的朋友，她也说很好。（真的没有违心打广告）
13. 给你们的建议
—— 我觉得是要对出国和自己选择的专业有明确的认识，为什么要出国，为什么想读这个，为什么选择这个学校和专业，以后想怎样发展。近几年Data Science异常的火热，但是不要因为热潮就去读。最后推荐一本书，《Data Science for Business》，作者是NYU的一个教授。如果有同学日后来读NYU DS这个专业，这个书也将是一门必修课的必读书，这个书可以让大家初步了解一下Data Science的基本概念，看看自己是不是真的感兴趣里面的内容。
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