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什么样的人申请数据科学大方向会被教授喜欢?

随着数据科学专业方向的越来越火,同学们对其的关注度和喜爱度大大提升,成为很多同学心中理想的专业。但理想很丰满,现实很骨感,究竟什么样的背景才能申请Data Science呢?要申请Data Science 需要做哪些准备呢?大家还是很困扰的。

为此,我们邀请了哥大DS方向教授Professor Chen为同学们做了线上分享,我们把讲座中优质的内容进行了总结和整理。后续我们也会陆续做教授视角的申请分享,欢迎大家关注!

与Data Science 相关的专业信息以及专业申请情况

Statistics/Computer Science /Operation

在大家申请的专业里,目前最火的是数据科学Date Science,它由Statistics和Computer Science两个热门专业交叉演变而成,主要是为了适应现在工业的发展。因为数据市场很广,这方面的需求量也大,所以Data Science现在很火。在申请中,一般申请Date Science的Machine Learning Program会比申请Statistics或Operations Research要难。

在Operations Research和Statistics方面,其中生物统计也是一个非常好的专业,而且目前竞争没有那么激烈。生物统计和统计没太大区别,学的课程基本一样,技能也大致相同。如果学生物统计,将来大部分会在药厂工作。药厂每年对生物统计的毕业生需求非常大,行业薪资很高,工作也比较轻松。

学Data Science可以干什么

学完Data Science可以进很多行业,可以进大的Tech公司像谷歌,可以进药厂,还可以去Finance and Banking,很多知名大银行,都需要可以做模型、分析数据、处理数据的专业人士,像Risk Management就是做模型的一个职业。

随着数据科学专业方向的越来越火,同学们对其的关注度和喜爱度大大提升,成为很多同学心中理想的专业。但理想很丰满,现实很骨感,究竟什么样的背景才能申请Data Science呢?要申请Data Science 需要做哪些准备呢?大家还是很困扰的。

为此,我们邀请了哥大DS方向教授Professor Chen为同学们做了线上分享,我们把讲座中优质的内容进行了总结和整理。后续我们也会陆续做教授视角的申请分享,欢迎大家关注!

与Data Science 相关的专业信息以及专业申请情况

Statistics/Computer Science /Operation

在大家申请的专业里,目前最火的是数据科学Date Science,它由Statistics和Computer Science两个热门专业交叉演变而成,主要是为了适应现在工业的发展。因为数据市场很广,这方面的需求量也大,所以Data Science现在很火。在申请中,一般申请Date Science的Machine Learning Program会比申请Statistics或Operations Research要难。在Operations Research和Statistics方面,其中生物统计也是一个非常好的专业,而且目前竞争没有那么激烈。生物统计和统计没太大区别,学的课程基本一样,技能也大致相同。如果学生物统计,将来大部分会在药厂工作。药厂每年对生物统计的毕业生需求非常大,行业薪资很高,工作也比较轻松。

学Data Science可以干什么

学完Data Science可以进很多行业,可以进大的Tech公司像谷歌,可以进药厂,还可以去Finance and Banking,很多知名大银行,都需要可以做模型、分析数据、处理数据的专业人士,像Risk Management就是做模型的一个职业。

此外还有很多小公司或者Start-up,也有很多需要DS相关技能的工作。例如Business Intelligence,去分析某公司市场定位,和其他公司相比有怎样的优势劣势;还可以做销售和市场,分析客户行为;可以做社交媒体上的数据分析等等。即使你在比较小的公司工作,也可以有很好的发展。此外,如果真的愿意继续深造的话,你也可以继续学Ph.D.。

什么背景的人适合申请Data Science

量化量化量化!

任何背景的人都可以申请Data Science,只要你对数据感兴趣。但如果想要确保申请成功,就一定要有量化的背景!

从专业角度看,常推荐的本科专业比如Engineering或者Mathmatics, Statistics和Computer Science比较合适。但如果是其他专业想转到Data Science,就务必要突出自己有很强的量化背景了,尤其是在写CV和PS这两项非常重要的申请材料的时候。如果直接硬转,而在材料里面没有量化方面的体现的话,想转成功就十分困难。

统计相关技能的重要性

如果是申请统计方向,教授会希望能看到学生学过Calculus微积分,线性代数,还有概率论,最好还学过一些统计。像Regression/Machine Learning/Bayesian statistics/Multivariate Statistics/Time Series等,这些是你将来会在Master Program里面要学的,所以如果学生已经提前学过一些的话,那就会在这个领域变得更强,学起来更加轻松。但是如果说这前面三项(Calculus/Linear Algebra/Probability)都没有上过,那就需要提前抓紧时间去学习了。

哪些实操技能和课程学习最有用?

从技能方面,现在最火的就是Python, R。如果在Resume里面出现这些字眼,或者上过相关课程,或者是拿它做过Project,那么整体背景会增添不少亮点。不能只是宽泛的说我会什么语言,不够有信服力。

申请数据科学时,学过以上这些课会有很大的帮助,但这些确实也不是必须的。但最基本的你应该学过Basic Programming。

最好上过一些Training、Data Science Program、Computer Science Program和Data Science等领域的相关课程,因为这些课程是你将来要学习的。还有一些课例如System Administration和Linux系统,你要思考自己会不会管理,会不会编软件。另外数据库算法数据结构和云计算等这些课程你将来都要去学习。如果申请时有一定储备的话会是优势。

Consulting技能是加分项

将来去公司工作,本质上还应该能够通过数据来解决实际业务问题。一般来说比较好的Data Science Program都有样一门课。所以如果你能体现出自己在consulting方面是有潜力的,也会比较有优势。

招生内幕

Committee筛选

很多情况是,美国学校院系里面工作人员非常少,基本全都是教授。所以每年到招生季,任务一般分给院系里的几位教授,组成一个招生Committee,这几位教授负责今年的招生活动,Master和Ph.D.都有各自的Committee。Committee首先要筛选学生。

由于现在竞争非常激烈,会有多轮筛选。在第一轮筛选时,一般看托福、GRE这种硬指标。在一些顶尖大学,他们就会只看几个同等级顶尖大学的学生。一般来讲,如果申请的人特别多,尤其是中国学生都特别喜欢的那几个学校,他们就必须要做第一轮筛选,即使你其他方面特别强,如果你不能达到这些硬指标,就没法进入第二轮。

当达到硬指标进入到第二轮,Committee members会坐在一个屋里面,看你的CV/Resume/PS等材料,开始了解你的其他方面。

在大部分的Ph.D.项目里,都会有面试这个环节。因为教授要跟你亲密接触四到五年时间,他希望你各方面都能让他满意。首先要确定你这个人是真实存在的,其次要看是不是你真的很符合他的需求,能和大家和睦相处,愉快学习。Master Program是否有面试取决于他们的Program大小。

理想的申请人

那我们理想中的申请者一般是什么样的呢?

足够优秀以及对口

首先我们当然希望挑到整体优秀的学生,比如托福成绩、GRE成绩优秀,学校顶尖成绩好等,如果学生做过一些相关的项目和研究,或者是有一些相关的实习经验,那是最好的。

但同样重要的一点是:要对口。很多时候,尤其是在美国,并不是每一个项目都会去挑最优秀的学生。有的时候招生官可能会放弃一个纸面上比较优秀的学生,选择他们认为更加对口的学生。每个项目的研究方向都是不一样的,要挑选和自己背景最为匹配的项目来进行申请。

展示出自己明确的规划

对于每个教授来说,他们期待你毕业以后也可以有成就。所以如果你能够有比较明确的学业计划和职业计划,并把这些规划通过CV和PS体现出来,那就更容易受教授喜欢。从我个人角度,之前我跟学生谈的时候,我可以感觉到有的学生目标很明确,一直来都是有准备的,那我就会更倾向于这些学生。

能够有效的展示自己也是非常重要的。例如同样的两个申请人,A不如B,但是A更会展示自己,那么在第三方的眼里面,他只能从这三四页纸里面了解B,他可能就会更喜欢A。

学校

关于985/211学校,如果学校教授经验比较足的话,可能会知道985高校的地位,但更多的其实是不了解的,所以最好还是介绍一下学校,如果国内有较好排名的话,可以把排名放上去,如果排名一般的话,你可以介绍一下985专业是教育部指定的,或者是其他具体的情况,但是不能说一些虚假的信息。

所以整体对于申请人的要求,不仅仅综合优秀,还要考虑自己的目标到底有没有找准,是不是了解自己,懂得展示自己,把自己包装成这样一个理想的人。选校和包装都是个技术活,大家还是要多花时间!

做什么样的背景提升项目对申请比较有帮助?

大方向要跟你想申请的方向有关才是最好的,比如你想申请Tech相关的Program,你就做一个跟Tech的有关实习或者项目。而如果你是生物方向但是想转申请DS,花了一个暑假在实验室研究细胞,没有增加任何量化背景,那这段经历在申请中就没有太大用处。

选择这些背景提升的项目时,一定要问自己:我为什么会选择这个项目?我的建议是,选一个既感兴趣又跟专业相关的,或者选择一些你认为招生官也会比较感兴趣的项目。这样将来在写PS的时候,可以把整个项目当做一个很好的故事来讲。

在做这些背景提升项目的过程中,也要不断思考你运用了什么样的技术,中途解决了什么样的问题,最后有什么样比较好的结果。核心是这些项目有过程,有产出,匹配性好,以及有认可度。这样才能真正帮助你申请。

福 利 时 间

看完这篇文章之后,希望大家对于数据科学方向的招生选拔标准有了更清晰的认知。最近正好有两个福利给到大家:

1)想申请DS方向但是缺乏量化背景的同学,申请方留学超级有特色的Kaggle项目9月要上线啦,目前只有几个名额了,这个项目已经证实了在学生申请中非常加分,需要的同学不要错过了!大家可以戳这里了解!

2)最近我们推出了限时免费的规划专家1对1咨询服务,领域大牛帮你做选校定位诊断规划,发愁自己选校的同学们,不要错过这个福利啦!

不管你对以上哪个福利感兴趣,都欢迎添加小助手来预约噢!

申请季,一起加油!

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什么背景的人适合申请Data Science

量化量化量化!

任何背景的人都可以申请Data Science,只要你对数据感兴趣。但如果想要确保申请成功,就一定要有量化的背景!

从专业角度看,常推荐的本科专业比如Engineering或者Mathmatics, Statistics和Computer Science比较合适。但如果是其他专业想转到Data Science,就务必要突出自己有很强的量化背景了,尤其是在写CV和PS这两项非常重要的申请材料的时候。如果直接硬转,而在材料里面没有量化方面的体现的话,想转成功就十分困难。

统计相关技能的重要性

如果是申请统计方向,教授会希望能看到学生学过Calculus微积分,线性代数,还有概率论,最好还学过一些统计。像Regression/Machine Learning/Bayesian statistics/Multivariate Statistics/Time Series等,这些是你将来会在Master Program里面要学的,所以如果学生已经提前学过一些的话,那就会在这个领域变得更强,学起来更加轻松。

但是如果说这前面三项(Calculus/Linear Algebra/Probability)都没有上过,那就需要提前抓紧时间去学习了。

哪些实操技能和课程学习最有用?

从技能方面,现在最火的就是Python, R。如果在Resume里面出现这些字眼,或者上过相关课程,或者是拿它做过Project,那么整体背景会增添不少亮点。不能只是宽泛的说我会什么语言,不够有信服力。

申请数据科学时,学过以上这些课会有很大的帮助,但这些确实也不是必须的。但最基本的你应该学过Basic Programming。

最好上过一些Training、Data Science Program、Computer Science Program和Data Science等领域的相关课程,因为这些课程是你将来要学习的。还有一些课例如System Administration和Linux系统,你要思考自己会不会管理,会不会编软件。另外数据库算法数据结构和云计算等这些课程你将来都要去学习。如果申请时有一定储备的话会是优势。

Consulting技能是加分项

将来去公司工作,本质上还应该能够通过数据来解决实际业务问题。一般来说比较好的Data Science Program都有样一门课。所以如果你能体现出自己在consulting方面是有潜力的,也会比较有优势。

招生内幕

Committee筛选

很多情况是,美国学校院系里面工作人员非常少,基本全都是教授。所以每年到招生季,任务一般分给院系里的几位教授,组成一个招生Committee,这几位教授负责今年的招生活动,Master和Ph.D.都有各自的Committee。Committee首先要筛选学生。

由于现在竞争非常激烈,会有多轮筛选。在第一轮筛选时,一般看托福、GRE这种硬指标。在一些顶尖大学,他们就会只看几个同等级顶尖大学的学生。一般来讲,如果申请的人特别多,尤其是中国学生都特别喜欢的那几个学校,他们就必须要做第一轮筛选,即使你其他方面特别强,如果你不能达到这些硬指标,就没法进入第二轮。

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理想的申请人

那我们理想中的申请者一般是什么样的呢?

足够优秀以及对口

首先我们当然希望挑到整体优秀的学生,比如托福成绩、GRE成绩优秀,学校顶尖成绩好等,如果学生做过一些相关的项目和研究,或者是有一些相关的实习经验,那是最好的。

但同样重要的一点是:要对口。很多时候,尤其是在美国,并不是每一个项目都会去挑最优秀的学生。有的时候招生官可能会放弃一个纸面上比较优秀的学生,选择他们认为更加对口的学生。每个项目的研究方向都是不一样的,要挑选和自己背景最为匹配的项目来进行申请。

展示出自己明确的规划

对于每个教授来说,他们期待你毕业以后也可以有成就。所以如果你能够有比较明确的学业计划和职业计划,并把这些规划通过CV和PS体现出来,那就更容易受教授喜欢。从我个人角度,之前我跟学生谈的时候,我可以感觉到有的学生目标很明确,一直来都是有准备的,那我就会更倾向于这些学生。

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学校

关于985/211学校,如果学校教授经验比较足的话,可能会知道985高校的地位,但更多的其实是不了解的,所以最好还是介绍一下学校,如果国内有较好排名的话,可以把排名放上去,如果排名一般的话,你可以介绍一下985专业是教育部指定的,或者是其他具体的情况,但是不能说一些虚假的信息。

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