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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