數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人才在當(dāng)今社會需求量大,具備留學(xué)背景的學(xué)生也成為行業(yè)高需人才,美國的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)算是比較頂尖的,其中NYU和哥大都是以數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)見長,很多中國學(xué)生不知道該如何選擇,接下來為大家介紹:數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)留學(xué)美國NYU和哥大哪個好?從課程難度到就業(yè)情況詳細(xì)介紹
一、學(xué)制及學(xué)分
NYU數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)學(xué)制及學(xué)分與哥大的對比:哥大時長及學(xué)分短于NYU
1.哥倫比亞大學(xué):
哥倫比亞大學(xué)時長為一年半,一共需要修30個學(xué)分,同學(xué)們在畢業(yè)之前不需要寫論文,這些基礎(chǔ)的要求在哥大項目的官網(wǎng)上都是可以很輕松地查到的,所以在這里我就不贅述了,同學(xué)們?nèi)绻信d趣的話可以自己到官網(wǎng)上查找相關(guān)的信息。
2.NYU:
這個項目是隸屬于courant的,courant的應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)排名第一,所以項目的師資力量和學(xué)術(shù)資源是很強大,另外因為courant的影響,項目的名聲和受認(rèn)可程度還是很不錯的。
該項目一般是兩年畢業(yè),同學(xué)需要修滿36個學(xué)分,其中有6門必修課和6門選修課。NYU的數(shù)據(jù)科學(xué)項目課程設(shè)計十分的成熟,其并不是簡單地讓同學(xué)們學(xué)習(xí)統(tǒng)計、CS等領(lǐng)域的知識,而是在按部就班地培養(yǎng)一個data scientist,所以同學(xué)們在平時的學(xué)習(xí)中可以很明顯地體會到自己的成長,更為重要的是在這里學(xué)習(xí)之后我們對于data science的了解會更加的深刻,這對于同學(xué)們畢業(yè)之后的發(fā)展是很有幫助的。
另外NYU的數(shù)據(jù)科學(xué)項目雖然正常是兩年畢業(yè),但是如果同學(xué)們每個學(xué)期多選擇一些課程的話也是可以提前畢業(yè)的,只是這樣平時的學(xué)業(yè)壓力會很大,大家這樣做之前一定要做好準(zhǔn)備。
二、課程設(shè)置
NYU數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)課程與哥大的對比:兩者必修和選修課程在讀難度不大
NYU:
在第一年需要學(xué)習(xí)intro ds、stats、machine learning、big data等課程,這些都是一些基礎(chǔ)課程,課程的難度不是很大,可以幫助那些轉(zhuǎn)專業(yè)申請的同學(xué)完成入門,那些有相關(guān)專業(yè)背景的同學(xué)學(xué)習(xí)這些課程的時候會非常輕松。其中雖然stats和machine learning內(nèi)容很基礎(chǔ),不過課程中學(xué)習(xí)的知識更加偏向理論一些,同學(xué)們在學(xué)習(xí)的過程中還是會有很多收獲的。
在第二年同學(xué)們還要學(xué)習(xí)stats inference這門課,在除此之外還要完成final project。Stats inference這門課的難度比較高,學(xué)習(xí)起來對很多同學(xué)來說會有些吃力,不過大家同樣可以收獲很多。
此外,NYU數(shù)據(jù)科學(xué)的必修課質(zhì)量都是很高的,像machine learning更是大家公認(rèn)的神課,不過big data稍微有些坑,不過無傷大雅。
NYU的選修課在自由度上和哥倫比亞大學(xué)幾乎沒有什么差別,同學(xué)們也可以選擇所有的課程,像stern和CS的課程都是可以選擇的,每個同學(xué)都可以結(jié)合自己的需要去進(jìn)行課程的設(shè)計,非常靈活。而且較之于哥倫比亞大學(xué),NYU在進(jìn)行選修課選擇的時候競爭沒有那么激烈,同學(xué)們基本都可以選到自己心儀的課程,這也是很好的。
選修課建議選擇deep learning和NLP都是很不錯的選擇,這些課程內(nèi)容很硬核,80%的內(nèi)容都是需要同學(xué)們?nèi)プ约簩W(xué)習(xí)的,因此挑戰(zhàn)性很大,不過學(xué)起來也的確很有意思。另外還有一些選修像advance programming和text mining相比之下就有些水了,不過同學(xué)們也可以結(jié)合自己的需要去選擇。
另外NYU數(shù)科學(xué)項目中的同學(xué)是可以申請PhD的,有這個想法的同學(xué)只要平時多和教授交流和溝通就有機會繼續(xù)讀PhD了。因為項目的課程設(shè)計包含的內(nèi)容很多,因此在平時的學(xué)習(xí)過程中我們?nèi)绻l(fā)現(xiàn)自己對某個研究領(lǐng)域比較感興趣,申請讀PhD還是很好的,因為現(xiàn)在企業(yè)對DS相關(guān)人才的要求愈發(fā)嚴(yán)苛,PhD在求職時也會更有競爭力一些,在我看來這也是NYU項目的優(yōu)勢之一。
哥大:
主要由CS與統(tǒng)計兩部分內(nèi)容組成,CS的部分同學(xué)們主要需要學(xué)習(xí)算法和并行計算系統(tǒng)相關(guān)的知識,在統(tǒng)計部分同學(xué)們主要學(xué)習(xí)的則是機器學(xué)習(xí)以及統(tǒng)計推斷的知識。在30個學(xué)分的課程中,必修課有六門。
首先是algorithms for data science這門課,這門課的主要內(nèi)容是算法,課程中寫代碼用到的是python。這門課中包含了很多的內(nèi)容,但是上課的節(jié)奏是很慢的,這主要是因為哥大的數(shù)據(jù)科學(xué)項目在招生時對于專業(yè)背景的要求并不是很嚴(yán)格,其中很多同學(xué)算法的基礎(chǔ)比較差,減緩課程進(jìn)度可以讓所有的同學(xué)都能完成項目的學(xué)習(xí)。因此這門課對那些算法、編程基礎(chǔ)薄弱的同學(xué)來說是一個入門的好選擇。
下一門課是統(tǒng)計推斷和建模,這節(jié)課的內(nèi)容相較之下就要高階很多了,課程主要也是分為兩個部分,一般重點是數(shù)理統(tǒng)計、假設(shè)檢驗等內(nèi)容,剩余的部分主要講的是機器學(xué)習(xí)的入門知識。這門課的作業(yè)有理論題,同時也會要求同學(xué)們用r去寫基本機器學(xué)習(xí)的算法。而且這門課需要同學(xué)們擁有一定的概率論及線性代數(shù)基礎(chǔ),同學(xué)們在國內(nèi)上過數(shù)學(xué)系的相關(guān)專業(yè)課或是工科專業(yè)的數(shù)學(xué)基本就滿足學(xué)習(xí)的需要了。
Machine learning這門課的內(nèi)容同樣非常的基礎(chǔ),主要就是為同學(xué)們后續(xù)學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)方面的課程做好鋪墊,也是一門入門性質(zhì)的課程。還有概率論這門必修課的內(nèi)容設(shè)計同樣很基礎(chǔ),因為國內(nèi)很多同學(xué)在本科期間會學(xué)習(xí)很多概率論相關(guān)的知識,不少同學(xué)會選擇waive掉這門課。
因為在選修課部分同學(xué)們選課是沒有限制的,大家可以結(jié)合自己的需要去選擇哥大中的所有課程,這樣的話同學(xué)們可以充分利用哥大的教育資源來滿足自己未來發(fā)展的需要。不過需要注意的是哥大很多熱門的課程申請的人數(shù)是很多的,一些課程的waitlist長度讓人嘆為觀止,所以大家在選課之前一定要做好規(guī)劃,同時和advisor溝通好。
整體來看哥大數(shù)據(jù)科學(xué)項目中的核心課程難度不是很大,學(xué)習(xí)的量比較適中,這個項目適合那些基礎(chǔ)比較薄弱但是數(shù)理背景比較好的同學(xué)來選擇。不過不要因此覺得這個項目水,因為項目中選修課是很自由的,同學(xué)們完全可以選擇一些很硬核的課程來完成專業(yè)知識的學(xué)習(xí),所以這個項目可以滿足不同同學(xué)的學(xué)習(xí)需要。
三、就業(yè)情況
NYU數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)與哥大就業(yè)對比:兩者都有充足的實習(xí)培訓(xùn)資源
NYU:
數(shù)據(jù)科學(xué)項目的就業(yè)情況,也是很用心的,學(xué)院基本每個星期都會請企業(yè)來做info session,另外系里也經(jīng)常會有career fair,雖然來到這里的企業(yè)規(guī)模參差不齊,不過至少可以為同學(xué)們提供更多的就業(yè)機會。另外career center在平時也會為同學(xué)們提供很多求職方面的服務(wù),老師會幫助同學(xué)們修改自己的簡歷,同時也會有模擬的求職面試,這些對于求職的幫助都很大。另外NYU的校友資源也是很豐富的,同學(xué)們利用networking也是可以找到很多不錯的工作機會的。
哥大:
是有CPT的,不過同學(xué)只有在入學(xué)9個月之后才能使用,之前同學(xué)們只能做一些校內(nèi)的工作。過同學(xué)們也不用著急,因為在紐約是不愁沒有實習(xí)和就業(yè)機會的,另外學(xué)校和學(xué)院也會為同學(xué)們提供很多的資源,同學(xué)們可以在學(xué)校的網(wǎng)站上看到很多招聘的信息,同時advisor也會經(jīng)常推送招聘相關(guān)的郵件給同學(xué),這方面還是很讓人滿意的。
所以最首要的任務(wù)就是學(xué)好項目中的核心專業(yè)課程,并提升自己的能力。因為高校和項目在求職的時候只是為我們提供一個平臺,讓我們可以通過簡歷的篩選,要想要最終找到心儀的工作,自身的實力才是關(guān)鍵,當(dāng)我們本身實力過硬之后,找工作就水到渠成了。
項目中大多的同學(xué)都是在小的startup做data scientist,不過也會有有些同學(xué)進(jìn)入投行領(lǐng)域的big name工作,但是那樣的工作對于machine learning的要求是很高的,所以建議同學(xué)們在就業(yè)之前一定要打好machine learning方面的基礎(chǔ),這可以大大提升在就業(yè)過程中的競爭力。
以上就是小編整理的美國名校數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)對比的相關(guān)信息。希望對你有所幫助。如果你想申請出國留學(xué),歡迎聯(lián)系IDP資深顧問。IDP資深顧問將用最專業(yè)的知識和多年一線留學(xué)服務(wù)經(jīng)歷,幫你量身打造留學(xué)規(guī)劃:從專業(yè)的選擇,到院校的確定,從PS指導(dǎo),到CV精修,一切留學(xué)相關(guān)問題統(tǒng)統(tǒng)幫你找到最佳解決方案。IDP祝所有準(zhǔn)留學(xué)生都能夢想成真!
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