芝加哥大学数据科学硕士项目解读
芝加哥大学（University of Chicago,简称 UChicago或Chicago）成立于1890年，位于美国中西部的伊利诺伊州芝加哥市，该市是美国仅次于纽约市和洛杉矶的第三大都会区，地处北美大陆的中心地带，为美国最重要的铁路、航空枢纽，同时也是美国主要的金融，文化，制造业，期货和商品交易中心之一，其常见的别名有：“第二城”、“风城”、“芝城”等。
项目信息
应用数据科学硕士
由分析学硕士（MSc in analysis）更名，目前官方名称为MS in Applied Data Science（应用数据科学硕士），提供了线下面对面教学（in-person）与线上教学（online）两种选择，只有线下教学可以获得OPT。（下文主要讨论线下教学）
全日制项目时长为一年到一年半，入学时间为秋季，学生将有机会接触到具有行业专业知识的专家教师和讲师、提供全方位服务的学生事务团队以及无与伦比的全球校友网络。
同学背景
文化背景上，全日制里面来自中国的国际生加起来大概占到60-70。剩下的是各个国家的国际生和美国本土学生。
从学科背景来看，同学背景多元，有CS/DS/Stats/Math/Engineering；也有很多学Econ/Accounting/Bio这种比较不那么硬核的。
就业支持
学校每一年会有两次大型的招聘会，一次是面向所有芝大研究生的招聘会，在Hyde Park Campus，另一次是专门面向项目学生的招聘会，开放的职位也是非常有针对性，一般都是和专业直接相关的。
学校也有专门的faculty定期分享求职资源，比如组织线上线下的求职会，开设专门的求职课程等。项目的Capstone是和公司直接合作，很多人在做完项目后会直接收到客户公司的offer。
项目就业率接近90%，多为美国科技大厂的offer，如Amazon, Netflix, Google, BCG, McKinsey, Meta等。留美概率高，回国的也都是去阿里、腾讯等。
芝大的MSADS项目优点在于芝大的品牌，机构的地理位置和充分的课余时间。
芝大的品牌能提升简历过关的可能性。并且芝加哥本地有很多公司，地理位置对求职有优势。
其次，和许多硬核的DS项目相比，MsADS没有考试，课程以Project为主，给学生更多准备面试的时间。
课程设置
-应用数据科学硕士-
（参考课表）
MSADS课程设置上分为基础非学分课程、核心课程、选修课程、 Capstone Project，其中，只有核心、选修以及项目是算学分的，学生需要分别完成7门核心、三门选修以及一个项目才能毕业。
基础非学分课程更类似于先修课程，主要是为刚入学的同学打下DS学习的基础，所以对于该类课程的安排是比较自由的，同时对成绩的判定也只有通过与否。
必修课有七门⬇️
这七门必修课属于实打实的数据相关课程，也是相当直接地教授学生如何收集筛选并分析数据，以及在此过程中会用到的方法与工具。在课程安排上，这些学科基础性质的必修课也集中在学业的前中段完成，方便后续的实习等实践研究开展。
选修课
（摘录部分选修课）
选修课其实学分和修习时间占比是偏少的，但提供给同学们的选择还是较为丰富的，比如数据在商业，医学，工程，AI，物流等行业的运用，都有相应的选修课提供，三门选修课机会也增加了学生的试错成本。
申请要求
-应用数据科学硕士-
两封推荐信：一封必须来自工作或实习领导/主管，以此证明申请者的工作技能与经验。
简历：注意，在简历中不需要标注GPA
所有的成绩单
PS：要求如下
不要重述你的简历。
解释为什么芝加哥大学的应用数据科学硕士课程适合您（见以下示例）：
解决课程问题。
浏览我们的教师简介，写下你想和谁一起工作，以及为什么。
详细说明您对应用数据科学硕士课程的短期和长期计划。
该计划将帮助您实现哪些职业目标？
描述您将为该计划带来的独特视角。
您为该计划带来了哪些教育和/或专业经验？
您的陈述不应超过 750 字。
编程能力补充：需要提交以R或者Python完成的工作的PDF文件，展示申请者当前掌握的编程技能，这一环节要求同学们必须掌握一门编程语言，但你可以不必精通。这些代码中可以包括下面的这些部分：
视频展示：在提交在线申请的过程中会被要求录制，其中一个是必需的，另一个则是可选的；每个视频长度为一分半，主要是介绍自己以及概述为什么适合MSADS课程。
申请费：$90
申请难度
国际生比例偏低，爱给Waitlist，但班级规模扩招到120-150人了，录取学生average应该在3.75左右，24Fall难度又提高了。
这个项目可能对学生录取有比较独特的偏好。不是我们认为的背景越好，越有可能被录，它只录取它认可的学生。
申请这个项目的话，简历里最好有关于数据分析/数据科学相关的工作经历/实习经历/非全职的实践经历等，而且最好有数学/统计和编程（Python, R等）的基础。
ADS一直以来是就业为导向的，适合有工作经验的申请者就读后转换职业方向的项目，录取标准也比较偏好实习或工作经验丰富的同学，项目往届就业率也相当高，但可能是因为芝加哥的招牌，这些年应届生的比例一直在上升。
就读体验
可以说这个项目非常符合我的要求和预期。因为我们接触到的几乎全是十分符合现在工业界需求的热点课程，无论是实用性还是专业性都很高。
课程方面详细来说，必修课包括：统计分析、线性及非线性模型、大数据平台、数据工程平台、机械学习、数据挖掘等。
选修课包括：自然语言处理、数据可视化、高级机械和AI、实时智能系统等。我最感兴趣的是data mining，这门课非常全面，介绍了数据分析和建模的方方面面，老师也会在作业和项目上给我很大的自由度。
相比于杜克大学的定量管理硕士项目和南加利福尼亚大学之类的商业分析和数据科学，我们的项目涵盖面更广，我个人觉得如果你对这个专业有兴趣的话，芝大真的是个很值得的选择。
但有一点要注意的是，由于内容非常广，全靠老师指导是不太可能的，所以还是要自己主动努力，在课下多花时间学习。
上课方面的话，我们每节课都是小班，最多20-30人。教授非常友善，有问题下课可以随时找他。有好几次我都是拉着教授问了一个多小时的问题，教授也都很耐心的解答。
不过有一点是我们教授没有公共的解答时间，一般你只能通过邮件或上下课问问题。但总的来说，这些时间是够用的，所以不用担心和教授交流的问题。
我们的课业压力还算是比较大的，因为有时候作业会非常难，但是我们项目有一个很好的地方是：没有考试。理念就是学生学东西要真是因为有兴趣和想了解，而不是被考试推着学。因此我们项目非常适合想主动学习知识并且足够自律，但对考试有恐惧的同学。
在学校资源方面，芝大老师可以帮忙参考和介绍工作，而且也可以找兼职同学帮忙介绍。学校还有一些模拟面试和简历修改的服务，我们项目上一届的就业率是100% ，所以找工作这点大可不必担心。
在学术方面，芝大一般是会举办很多讲座、一些工业界的案例展示等等。非学术方面的话，芝大还是很注重学生多样性的，会经常举办一些针对国际生的聚会、晚宴之类的，有兴趣可以多参加，也能认识不少的朋友和资源，对生活、学业还是未来职业发展都是非常好的。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
