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干货:Data Science专业解析

杨澄丹
2024-01-27 18:01:39
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本篇我主要会focus在院校和项目选择这个维度,给大家介绍一些热门Data Science Program,方便要申请DS的学生能更详细的了解每个项目的优劣势,从而更好的给自己定位。

数据科学Data Science专业解析,为大家从5个维度介绍了数据科学的一些知识:

1.Data Science(数据科学)是什么 ?

2.学Data Science(数据科学)可以干什么 ?

3.Data Science(数据科学)在美国得就业趋势及薪资

4.DS在工作中得应用与技能

5.美国高校DS硕士项目发展史。

1、Data Science(数据科学)从业者的学历背景
在具体介绍项目之前,我们先来看一组数据吧。以下数据来自Kaggle平台就数据科学领域进行的行业调查。

图,就国内而言,硕士学位在总体占比为40.5%,博士仅11.2%,本科学位从业人数39.5%,基本与硕士从业人数持平。而美国,硕士学位有44.5%,博士学位20.7%,本科从业者只有26.5%。

因为这个是两年前的数据,随着DS项目这两年大热,不论是国内还国外,本科从业者的比例实际都会降低,而相对的,研究生从业者的比例则会升高。就美国而言,目前数据科学从业者中,持Master学位的应该至少占了半数。

所以说,从长远的职业发展来看,如果想从事数据科学相关的工作,在本科之上继续攻读硕士或者博士学位还是很有必要的。

2、DS热门项目介绍
申请北美的小伙伴应该都清楚,我们在看学校排名的时候一般都会看US News的排名(不论是综排还是专排),不过目前针对DS、BA这种新兴的项目US News是没有单独的排名的。这也是因为近几年很多学校都在陆续开设新的DS、BA项目,而且新开的项目因为没有足够的毕业生就业数据和雇主评价来进行统一的评估。所以大家在选DS项目的时候更多的是focus在学校的综合排名,以及我们所知道的该项目的口碑。

我在DS专业解析的上篇中给大家发了Data Science和偏理工科的Data Analytics项目从2007到2019年逐年的发展史(也就是说,每年有哪些学校新开了相关的项目),我觉得通过这些看这些发展史你更get到以下几个好处:

1.了解目标专业有哪些program可以申请

2.知道别人可能并不知道的新开项目

3.你们关于发展史的认知也不失为文书的一个好素材

而且通过list,我们也可以清晰的知道:

1.综排前100的学校开设DS相关的项目有56个左右,前50的有32个左右;

2.其中老牌子开设DS项目的学校有:Columbia, NYU, UVA, WPI, GWU, IIT, Minnesota等;新开的项目有Brown ,Harvard,Tufts。Michigan等;

3.而且我还给大家标注了每个项目所属的学院,方便你们初步预判项目的属性:

以USC为例,项目开办在Computer Science学院之下,主要以统计+计算机课程为主,就比较偏tech;而有的项目则适合转专业的学生申请。

下面我给大家介绍一些热门的DS项目,包含项目介绍,招生信息,就业信息,课程设置这几个维度,带着大家快速从0-1建立对DS项目系统化的认知。这样大家自己后续在给自己选校的时间也能更加高效和精准 。

  1. Columbia University
    ►项目名称:Master of Science in Data Science

►所属学院:Data Science Institute

►地点:NYC

►学制:一年半

►项目介绍:

DS项目所属的工程与应用科学学院(The Fu Foundation School of Engineering and Applied Science)被评为全美最佳之一。Engineering下面research中有Multidisciplinary Research Institutes and Centers,其中包含Data Science Institute。最初DS Institute并不是单独的一个学院,而是在其他11个学院中抽调老师,项目时长16个月,分为3个学期和一个实习学期。

哥大算是开DS项目比较早的学校了,2014年第一年招生。该项目课程结合了统计与计算机科学两大项目的课程,着重培养学生们对于统计与编程技巧的实际操作和应用, 主要涉及到的编程语言有R, Python, Shell Scripts,C and Java,在选课方面自由度较高, 这里建议同学们在入学前能够熟练掌握一些编程语言,有利于毕业后找工作。

►项目申请:

项目从14年开始第一届招生,当时是40多人,15年是75人左右,native和international差不多是二八开。19年这届,入学人数在150左右,其中差不多60%是中国学生,20%是印度学生,学生背景的话有学CS的,有science背景的(比如Yf同学就是统计专业),也有其他工程专业的。被录取学生的背景大都是来自排名相对靠前的学校。国内来的中国学生大多毕业于清华大学,复旦大学,南京大学,浙江大学,西安电子科技大学,北京邮电大学等学校。从美本毕业的中国学生大都来自于USC,UCLA,UIUC,华盛顿大学,俄亥俄州立大学等学校。三大硬件成绩:GPA 在3.5-3.9 之间,托福100 +,GRE320+。比较prefer 有理工科背景,扎实掌握着数学、统计、或电脑编程技能的学生。转专业同学需要修过高等数学课程或能熟练掌握统计和编程技能。

►项目就业:

◆配有一名Assistant Director,可以和学生一对一讨论他们的求职需求和职业发展路径

◆地理位置+学校reputation优势:就业率还是很高(暑期实习一定要把握住)

►课程设置:

项目要求学生完成最少30个学分,其中包含21个必修学分和9个选修学分;8月入学,次年12月毕业 (Fall: 12 credits; Spring: 12 credits; Summer: Optional Internship or elective; Fall: final 3 or 6 credits),同学们可以好好利用暑假的时间寻找实习的机会。

Repuirted Course:

STAT W4203 Probability theory

CSOR W4246 Algorithms for data science

STAT W5703 Statistical inference and modeling

COMS W4121 Computer systems for data science

COMS W4776 Machine learning for data science

STAT W4701 Exploratory data analysis and visualization

ENGI E4800 Data science capstone and ethics

学费方面,因为是私立学校,所以费用会相对而言高一些,20 credits约为 $60, 000。学校DS 项目并未对国际学生设立奖学金,但大家还是可以入学后争取其他学院做TA 的机会来自己赚些学费(DS项目据我所知没有TA/ RA机会)。

  1. New York University
    ►项目名称:MS in Data Science

►所属学院:Center for Data Science

►地点:纽约市

►学制:2年

►项目介绍:

纽约大学的MS in Data Science是最早开设的几个数据科学硕士项目之一,也是为数不多的有DS PhD学位的学校。其教育质量和在业界口碑都相当不错,适合有不错的数学、计算机科学或应用统计学背景的学生。项目要求学生完成 36 个学分,其中包含18个必修学分和 18个选修学分。项目长度一般为两年 4 个 semesters,平均每个学期修9 个学分。同学们可以利用好学期中的暑假时间寻找实习机会,为自己积累工作经验。17年开始项目分为多个不同的tracks:

➀Data Science

➁Data Science Big Data

➂Data Science Mathematics and Data

➃Data Science Natural Language Processing

➄Data Science Biology Track

➅Data Science Physics

➆Data Science – Biomedical Informatics(医学院)

不同的track有不同的课程要求,项目特色Capstone:要求学生经历一个工业界解决问题的流程,从收集数据开始到处理真实数据,最后提出解决方案。

►项目申请:

比较看重学生的成绩,特别是数学成绩。如果申请者GRE 数学分数很高(比如满分170)和数学相关的 GPA 很高(比如 3.9 左右),那申请者被录取的几率会大大增加。如果申请者的成绩没有特别突出也可以用相关的实习或工作经历来补足。

三维成绩的话,一般来说GPA在 3.7 左右,托福均100+,GRE325+(QUANT平均分167);Program size:2015年60人(中国20人);2016年80人(中国48人);从17年开始随着申请人数越来越多,program size均在百人以上。

►项目就业:

项目的就业一直是五行好评,具体的就业数据我在上篇文章中有介绍过。一般来说,很多学生在还没有毕业的时候就能拿到全职offer。Employer包含:Facebook, Comcast, Amazon, eBay, Blackrock,JP Morgan, Deloitte;具体title:Data Scientist,software engineer,Machine Learning Engineer,或是金融领域里的 Analyst。这么好的毕业生就业数据除了与 NYU 自身的名校招牌和其所处的极佳地理位置有关以外,还离不开 Career Center 对学生们提供的帮助。NYU Career Center 有先进的找工作系统,配套免费的修改简历与面试培训等服务。在 Welcoming Week 有优秀校友讲座,算是纽约大学最得天独厚和引以为傲的资源之一。

学校春秋季都会举办的很多大型的Career Fai,且Data Science 还有自己的小型 Career Fair。这些小型的 DS Career Fair 大概每学期会有3-4次,为学生们创造了许多难得的机会。另一大绝对优势是 DS 项目里的很多教授,他们都和业界联系很多,自备强大的人际关系网。例如 Program Director 同时也是 Facebook AI 实验室的 Director; Machine Learning 课的教授是 Bloomberg 的 CTO 等等,同学们如果在课上表现出色会有很多意想不到的机会。

►课程设置:

6门必修课:

1.DS-GA 1001 Introduction to Data Science

2.DS-GA 1002 Probability and Statistics for Data Science

3.DS-GA 1003 Machine Learning

4.DS-GA 1004 Big Data

5.DS-GA 1006 Capstone Project and Presentation

6.One Data Science Elective (choose 1 from list below)

⁕DS-GA 1005 Inference and Representation

⁕DS-GA 1008 Deep Learning

⁕DS-GA 1011 Natural Language Processing with Representation Learning

⁕DS-GA 1012 Natural Language Understanding and Computational Semantics

⁕DS-GA 1013 Optimization-Based Data Analysis

⁕Optimization and Computational Linear Algebra

不同track的其他必修选修课程我这里就不一一列举了,大家可以去官网查询。

  1. Georgia Institute of Technology
    ➤项目名称:MS in Analytics

➤所属学院:Colleges of Engineering, Business and Computing

➤地点:亚特兰大

➤学制:1年

➤项目介绍:

Georgia Tech(Galtech)没有有单独的DS或者BA项目,但是MS in Analytics下面有三个不同的tracks,分别是Analytical Tools Track,Business Analytics Track和 Computational Data Analytics Track。三个track的区别如下:

◆ Analytical Tools track:更多重心放在建模上,用统计分析模型并做simulation

◆ Business Analytics track:更多偏向于用分析的知识解决不同行业如Marketing,Finance, IT,HR, accounting等的问题,会做不同的projects来锻炼能力

◆ Computational Data Analytics track:更注重“大数据”的获取,储存,处理和分析

和哥大一样,Galtech的Analytics是2014年开设的,算是老牌子的项目。从课程设置来看,该项目非常tech,基本和其他学校的DS项目差不多,课程主要涵盖CS,DS,Stat的知识。

➤招生数据:

2014年第一年招生,45人,其中60&以上的都是有相关工作经验的。2015年招生数据和14年类似。从2016年开始,随着申请人数越来越多,招生人数也有所增加,但总的来说program size还是不大的。16和17年都是69人,18年和2019年都是85人,其中国际学生占比在50%左右(19年这届中国学生有10人)。虽然从2016年之后该项目对申请者工作经验的要求放宽了很多,但每年没有工作经验的只占25%-35%.。学生学术背景的话,最多的是CS和工科背景(半数),然后是商科,数学(统计),其他理科等背景。三维成绩的话,建议GPA 3.6+,托福100+,GRE320+。

➤项目就业:

夏季学生可以自己去找实习,学校会尽量帮忙,最终没找到或者不想做实习的学生,学校会提供一个企业给学校的on-campus analytics project给学生做来获取学分。春季秋季一般都有专属的career fair,通常会来20家左右的公司,以亚特兰大当地公司为主,包括有NCR、Home Depot、Delta等知名公司;此外还有Opex案例大赛:每年春季学期第一周为由Opex Analytics(业内知名的供应链咨询公司)赞助的案例大赛,表现优异的团队可以直接获得实习机会,也是一个很好的丰富简历的机会。What's more,还有职业发展基金:每个人在项目期间有1500刀的职业发展基金,用于大家参加行业会议或者参加职业培训的费用报销,大家通常会用来作为参加行业会议的旅费。

 

学生毕业后做data scientist,data analyst, consultant 和Data/Systems Engineer 的都有,出路还是很多的。大部分本国的学生会选择就在亚特兰大工作,不过国际学生选择去加州的也不少,毕业生的平均薪资是$94,000。

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