22Fall机构学员Stuart学长为大家分享他眼中的哥大DS项目,以及在学校的学习和生活体验……
学员介绍
本科:国内985大学
专业:数学
GPA:3.7+
TOEFL/IELTS:110+
GRE/GMAT:330+
学长怎么说?
因为疫情的原因,2022fall注定是一个不同寻常的申请季,很多项目都比往年有更多的申请者。
我理解的哥大DS录取偏好
在我这一届的中国同学中,陆本和海本人数相当,陆本的同学基本90%都来自于985高校,包括不少清北复交这些顶尖学校,非985同学也来自一些非常好的211,比如北邮,北京工业大学。
海本的同学有来自UC系、CMU、Cornell、Umich、UToronto……也都是一些很厉害的学校。
哥大DS不像一些项目,完全不看本科出身,更重视三维(比如USC BA/Analytics),还有一些对海本有强烈的偏好的项目(比如西北Analytics,NYU DS)。申请的时候,就可以有选择性的找符合自己条件的。
哥大DS项目大部分同学都有DS/DA相关背景,有的是科班出身,本科就是DS/数学/CS的,不是科班出身的,也会有很多DS相关经历。
科研项目在做什么?
开学的前几周学校有一个Research Fair,工程院的教授如果有研究想找RA的话,就会在上面发自己的研究信息和找人的要求,之后自己联系教授就可以了!
想拿MS项目做跳板之后申请PhD的同学,就很方便可以找到自己感兴趣的研究领域。我就是通过这个渠道跟一个CS教授做DL方向科研。
另外工程院下面也有开那种三学分的科研课程,所以可以用科研当自己的选修课!然后是学校也会时不时推一些新的科研项目,有时候还和别的学院合办。
哥大DS课程真实体验
整个学年一共30学分,也就是10门3学分的课程。其中7门是必修,3门选修,包括一门Capstone。必修课涵盖了算法,机器学习,电脑系统,统计,数据可视化等等。选修课则可以从DS/CS/OS/Stats跨专业选课。
说几个我上过的课程,5702 Exploratory Data Analysis and Visualization,大部分时间在讲用R画图,画图时要注意什么。还有一节课可以避坑!5703 Statistical Inference and Modeling,这节课给我的感觉是上课拧螺丝,作业造火箭,很多知识其实并不是DS所必须的,更多是博士或者研究性岗位所需要的。
哥大工程院就业服务
项目的名气非常好,因此拿到大厂面试的机会很多。身边大多数同学都相继拿到了来自不同行业的大厂面试,比如微软,元,麦肯锡等等。
DSI每周都会发含有实习/全职工作/科研信息的邮件来,也有一些是在校的工作可以给还没有CPT的小伙伴们做。实习信息还都挺全面的,都是大公司岗位,很对专业方向。
工学院还有一些公司的讲座,非常频繁,讲座上各个行业都有,但是主要是以介绍公司和岗位为主,不一定有DS岗位,也不一定提供投递链接。一场讲座大概一个小时左右。
哥大DS介绍
哥伦比亚大学的数据科学(MSDS)项目开设在专设的Data Science Institute下,由文理学院的统计系、应用科学学院计算机科学系,和工业工程与运筹学系联合开设。
项目的学制为1.5年,共有3个学期,需修读30学分的课程。
课程领域主要以计算机科学、工程和统计学为主,核心课程包括数据科学机器学习、概率与统计、统计推断和建模等。
课程的安排既能帮助编程基础不足的学生补齐短板,又能提高我们在数据科学方面的应用技能。
选修课也涵盖了众多数据相关领域。由于项目与计算机学院有所交叉,所以很多DS学院里的老师都同时是CS的授课老师。
相对应的,DS项目课程的代码训练量也远高于哥大的其他类似数据专业。
从就业方面来看,哥大的地理位置优越,“世界之都”纽约拥有大量的金融、数据、科技类公司提供着相关的就业岗位。
此外,哥大DS项目本身是配有CPT的,但要全日制读满一年之后才可以用。
根据官网给出的数据可知,虽然哥大DS也只开设了短短几年的时间,但雇主资源已经相当丰富。
亚马逊、德勤、苹果、字节跳动、阿里巴巴等国内外大厂都是哥大DS毕业生的优质去处。
总结下来,学长在哥大DS的日子里,尽管忙碌,但也很充实。
不仅认识了五湖四海的大神们,还有来自国内顶尖院校的朋友。
和大家一起学习、交流分享经历是非常愉悦的事了。