【选校信息-DS】纽约大学NYU MSDS Master数据科学硕士课程项目介绍+实习就业+生活就读体验+答疑（2019-2014）
2019Fall NYU MSDS入读初体验+项目课程简介
编辑于2019.09
来纽约第一天解锁闯红灯技能，路上行人过十字路口几乎都是看车不看灯。路面并不是很干净，地铁看起来（确实也是）有点古老。Washington Square并没有想象中的可以课后休息时躺着坐着的大草坪，人很多环境很嘈杂。
NYU主校区好看的小哥哥小姐姐真的好多！不愧是以电影艺术著称的大学！
最喜欢住的公寓（就是太贵了），很干净环境很好，配备的健身房器材很多还不拥挤，有免费的瑜伽课。最不喜欢地铁，感觉没有国内的好，给人的感觉很糟糕，尤其是住在NJ这边上岛必须坐path，只有两条线，可到的范围有限，换乘感觉也没有国内地铁方便。
最近有流传很广的《纽约大学美食图鉴》，论吃NYU应该是纽约最令人羡慕的大学吧。学校附近小饭馆、快餐店很多，还有很多中餐网红店。毕竟地处曼哈顿繁华地段，吃饭购物和交通不会不方便。学校有校车往返Tandon和Manhattan两个校区。
运气很好和同项目的两个同学相约成为室友，是通过微信认识的。大家目标一致在Newport附近找房，其中一位室友找的中介，推荐了几个公寓后就很快确定下来并签了lease。我们找的比较早，大概是4月份，但后面也一直还有看到租房广告，所以应该不难找。
到达时间是早晨五六点，因此参与不了接机活动。第一次是找朋友介绍的华人电召车接的，从JFK到Jersey City 75刀（司机说是因为Holland Tunnel要收15刀费用所以贵一些）。初来乍到坐地铁的话拎着箱子可能会不太方便，建议还是叫车。
刚来的第一天还是有点不太适应，几天后基本的生活场景大概可以了（可能是我比较宅）。听力不太好，上课还是会有部分听不懂的，碰到奇怪口音和不用slides的老师直接崩掉。托福总分104，口语25。
系里课程设置，你满意吗？据你所知，哪些课程比较抢手，很快被注册满？为啥？:
对系里开的课程非常满意，但对于课程与课程之间的顺序安排不太满意。比如说我觉得Machine Learning作为必修课应该开在第一学期，但项目将它安排在第二学期，以致很多新生第一学期先上了NLP这种理论上更 advanced的课程，第二学期再学ML和NLU。事实上因为只能选36学分的课大家都希望上对找工作更有帮助的课程，但这些课程都会要求有一定编程基础或ML知识比较好。整体来说如果自己搭配的好完全没有水课，实用且有挑战性。 第一学期必修课有1001 Intro to DS, 1002 Prob&Stats, 很多人会选择waive1002但也有人愿意去上这门课复习。我去听了第一节课，老师上的很好，要点清晰节奏很快，差不多一节课讲了我本科三四节课的内容，目测后半学期会讲本科内容之外的东西以及一些ML的统计学基础。1001的老师业界经验丰富，会从比较职业的角度来讲Data Science。 选修课中偏基础的课程有Python for DS，Basic ML等适合零基础想慢慢来的同学，但大多数人还是会选择有一定难度的课程，比如Algorithm，Database等，也有很多直接挑战Data Engineering, NLP, CV等课程的，这些都是比较热（硬）门（核）的课程。如果有想走quant道路的朋友也可以选择Time Series以及Courant金数开的一门风险管理课程，stern的某些课也可以选。总而言之，可以根据自己想走的具体方向来搭配课程。
相比BK和上城区某些地方治安算好了，但个人感觉Washington Square并不那么安全。前两天刚接到NYU Safety发的邮件，通报了一起公园边的robbery。每栋楼配备有doorman，进入大楼需要student card。
我本科专业是数理经济与数理金融，最初申请的其实是金融工程，但在美国这边的金工录取结果我不太满意，英国申请的两所倒是都录取了。NYU DS的录取是一个意外的惊喜。最初很担心自己能否适应DS这种比较tech的项目，但在导师和朋友的鼓励下勇敢选择了这对我而言风险更大的一步：成本两倍于一个我很喜欢并且在国内金融界声誉相当好的英国项目，且学习的内容几乎是我从未接触过的。对于一个家境并不算富裕的学生来说，多出的四十多万和不知能否得到的更高回报其实是很大的压力。但走出这一步确实让我看到了金工之外的更广阔的天地，让我有机会认真考虑后再选择是否还要局限于金融行业，毕竟现下DS的工作还是比Quant的工作要好找一些，而我也并不是执迷于Quant。NYU DS这两年扩招很多，人数涨到了150左右，中国学生大约60-70人。虽然人数比一些小规模精品项目要多，但是我觉得系里找实习找工作的氛围非常浓厚。从orientation开始advisor就会把实习挂在嘴边，有一系列interview, site visit, company info pre的活动，日常也会发很多实习信息到邮箱。同学们平时聊天也会交流很多实习、选课、职业规划、刷题方面的内容，每个人都很努力，在这样的环境下真的不容懈怠。
答疑：
Q：楼主了不了解你们这一届的bar呀，还有就是想问一下楼主感觉这个项目两年读下来要多少钱
A：中国学生中大多数是海本，目前我认识的包括我自己在内只有3个陆本，但录取的肯定不止这些，一些拿到offer的陆本好像去CMU哥大UPenn等的类似项目了 。
海本中来自加州系的很多，陆本据说人大录取了几个。GT没有了解不敢乱说，但没有很偏好GT高分选手。大部分来自统计学／应用数学，经济金融／物理生物有少量，还有极个别语言类转DS案例。个人觉得申请DS有相关科研比较占优势。
两年的项目大约7万美元吧。主要是纽约的生活成本还比较高。。
Q：在NYC读书的同学买车的多吗？
A：不多…NYC地铁还是不错的到哪都可以。除非自己想买车，不然并不是很有必要。
Q：找教授做research 容易吗？还有有没有人之后申请PhD 的？
A：系里会发招RA的邮件，我认识的一个学姐就是通过这个先后做了两份RA。申请本系的Phd还是走正常申请的程序，不过申上了之后可以通过master期间学的课程waive掉一些博士课程。
Credit to gloria_shuang
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NYU MSDS数据科学硕士 2017 fall校友就读体验分享~
编辑于2018.06
[17Fall] MS.AD DataScience/Analytics@NYU
生活的诸多方面，有什么是你一度感觉很不适应、很不习惯的吗？现在适应的如何了？有什么方面是你希望自己能早点知道的，可以提醒新人注意吗？:
刚来感觉比较孤独，而且入学就要找工作，那时候还什么都不会，压力很大……要是我早点知道，我就直接申请CS了吧，哈哈哈。然后越早开始准备找工作越好。
你以前是在哪个国家读的本科？在美国感觉学习负担压力大吗？感觉读本科和读研究生，有哪些不同？:
国内，压力比较大，三门课上出了原来13门课的感觉……因为每个assignment都计分所以从第一周就是final的感觉。
一周需要学习多久才能跟上？你觉得拿A拿B难吗？:
很久吧……之前有同学问我为什么周日还在赶due我竟一时语塞，周末是什么？不存在的。
平常除了上课之外，跟教授们联系多吗？是否有机会跟着做些研究？:
不多，个人对研究不是很感兴趣。
平常除了多跟同胞交流，是否经常跟外国同学party? 一般一起玩什么呢？有什么值得注意的地方可以提醒新人注意的吗？:
party？不存在的
你获取求职信息的主要途径是什么？学校里的career service/job fair多吗？你觉得有用吗？:
论坛吧，还有同学。career fair挺多的，但是质量比较参差不齐，有大公司来，但多半是那个组找人，也有没听过的小公司来，主要还是看运气，看能不能碰到看对眼的position。
美国的学习和生活有什么方面是你特别喜欢的？:
比较硬核吧不像以前在国内混日子。
美国的学习和生活有什么方面是你最不喜欢的？:
没有国内生活丰富，也没有好吃的，大概就是花更多的钱，过更简单的生活吧（虽说纽约还算是很不错了
你来美之前英语水平如何？（比如托福考了多少），你觉得跟美国同学和老师学习和生活上交流有障碍吗？经过一段时间，是否有提高？主要通过什么途径提高？:
都是刚过线的水平，其实申请完了才觉得根本不重要。口语还是会坑坑巴巴，而且平时国人同学太多，没有什么锻炼的机会。只能找各种机会多说咯，不然面试很吃亏。
请介绍你们专业的申请录取和就业情况:
大部分人都能找到实习和工作，下一届听说扩招了，招了两倍的人，上周去career fair 人山人海，吓死我了……
来之前大家都说NYU DS就业率很高，不过感觉还是修行靠个人，有工作经验和美国实习经验的人比较好找一点。最近就业形势也不好，DS的岗基本没有什么new grad岗位，要是早点知道，还是去申CS吧 hhh （不过也有同学表示很乐在其中还是觉得ml比较有意思DS比较新，可以选的课程其实不多，大家上的课都差不多。教学质量还算不错吧，每个学期基本都有一门很超值的课再搭配一门水课这样子……
答疑：
Q：“DS的岗基本没有什么new grad岗位”请问在哪儿都是这样么。。。比如sv和国内也是这样么。
A：美国是这样，国内不知道
Q：17年好像就扩招了……18又扩招了吗
A：17 八九十人 18 140+
Q：录取学生背景大概怎么样的？
A：我们专业基本上是GPA3.8+ 托福100+ GRE 320+吧 美本比较多 陆本985水平
Q：ds最后找工作的话大概都是什么岗位和什么类型的公司呢？
A：全职不太清楚 实习的话都是ds或者da 什么类型公司都有 tech media 医药等等
Q：请问一下NYU 的DS读一年大概是要多少刀，而且扩招之后career service 跟得上么？？今年准备申，不过如果工作极度难找那还是在国内干多两年活...
A：两年学费7w+ 生活费看自己了 今年career service水平有上升 如果有工作经验会好找一点
Credit to IceRakka
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NYU MSDS 2017 fall就读体验~
编辑于2017.10
[17Fall] MS.AD DataScience/Analytics@NYU Data Science
生活的诸多方面，有什么是你一度感觉很不适应、很不习惯的吗？现在适应的如何了？有什么方面是你希望自己能早点知道的，可以提醒新人注意吗？:
尽可能快的适应美国生活和纯英文环境吧，没什么不习惯，NYU附近真的很方便。
你以前是在哪个国家读的本科？在美国感觉学习负担压力大吗？感觉读本科和读研究生，有哪些不同？:
国内，一般般，看自己选的课，课难的话压力很大，基础课的话还好
一周需要学习多久才能跟上？你觉得拿A拿B难吗？:
还是看选课吧 整体感觉program难度适中
平常除了上课之外，跟教授们联系多吗？是否有机会跟着做些研究？:
有机会 挺多的 如果想做research
平常除了多跟同胞交流，是否经常跟外国同学party? 一般一起玩什么呢？有什么值得注意的地方可以提醒新人注意的吗？:
不经常...
你获取求职信息的主要途径是什么？学校里的career service/job fair多吗？你觉得有用吗？:
career fair 系里的邮件 NYU career net
还有其他的求职网站比如indeed linkedin
系里的career service感觉挺不错的
各种各样的活动
美国的学习和生活有什么方面是你最不喜欢的？:
吃的 还有 安全问题 还有纽约贵到飞起的物价
你来美之前英语水平如何？（比如托福考了多少），你觉得跟美国同学和老师学习和生活上交流有障碍吗？经过一段时间，是否有提高？主要通过什么途径提高？:
托福口语24 会有提高吧 包括去和native speaker交流 问问题 都可以提升
请介绍你们专业的申请录取和就业情况:
今早收到邮件的邀请，要来分享下入读体验。在申请过程中论坛确实帮了我i很多，所以也借此机会作为回报了～
虽然刚入学一个月，但挺喜欢这个program的，感觉能真正学到很多东西
parttime fulltime一起是最后来了
这届招了九十多人，大概2000人申请，
录取率百分之十几来着忘记了，orientation上提到了一下
Credit to wwrzfr
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2016 fall NYU DS校友就读体验+答疑~
编辑于2017年9月
楼主class 2016Fall
Q：生活的诸多方面，有什么是你一度感觉很不适应、很不习惯的吗？现在适应的如何了？有什么方面是你希望自己能早点知道的，可以提醒新人注意吗？:
A：曼岛几乎啥都有了，不会有什么不适
Q：你以前是在哪个国家读的本科？在美国感觉学习负担压力大吗？感觉读本科和读研究生，有哪些不同？:
A：国内本。第一学期还好，这学期负担比较大，压力就看个人调节了。感觉master实用性更强吧，可能因为之前是纯数本
Q：一周需要学习多久才能跟上？你觉得拿A拿B难吗？:
A：课内范围不难，给分也不差。但自学的部分很多，大概一天8小时？不带上课时间。一周七天。
Q：平常除了上课之外，跟教授们联系多吗？是否有机会跟着做些研究？:
A：我的话不多，但可以很多的。身边很多同学在做研究。可能我太懒了><
Q：平常除了多跟同胞交流，是否经常跟外国同学party? 一般一起玩什么呢？有什么值得注意的地方可以提醒新人注意的吗？:
A：都是同胞吧。。外国人比较少，party就更没有了。
Q：你获取求职信息的主要途径是什么？学校里的career service/job fair多吗？你觉得有用吗？:
A：学校的career fair几乎没用，系里的有点用吧。现在还在找呢><主要就各大求职网站啊，还有学长学姐？
Q：美国的学习和生活有什么方面是你特别喜欢的？:
A：我个人的话是比较充实，然后纽约这边节奏也比较快吧。
Q：美国的学习和生活有什么方面是你最不喜欢的？:
A：唔吃的没有国内好，生活费比较高。
Q：你来美之前英语水平如何？（比如托福考了多少），你觉得跟美国同学和老师学习和生活上交流有障碍吗？经过一段时间，是否有提高？主要通过什么途径提高？:
A： to be honest，英语水平下降了。。听课就还好，但speaking的机会很少，大多跟同胞在一起吧。
Q：您的同学做研究，有ra工资么？
A：我有同学做研究说是有的，但可能具体还要看教授吧。他说税前1000permonth？差不多这个数吧
Q：您那儿的生活费用具体怎样呢？比如房租和饮食费用～
A：房租曼岛上2000左右？Jersey的话1000-1500。饮食看你经常下馆子还是怎样。自己下厨的话月开销可以在1000以下，加上买买买大概1200？外食比较多可能就1500？这个真的看个人了。
Q：所一个月生活费，房租加吃饭得至少2000刀啦
A：差不多吧
Q：请问你们这一届班上有多少中国人？陆本多还是海本多？大概都是什么水平？
A：don't know exactly. 大概是40-50 out of 80. 国人里面陆本海本一半一半吧。陆本top10水平
Q：楼主可以介绍一下就业情况吗 以及跟cs就业哪个比较好呢？
A：今年 反正挺严峻的 就业没有cs好 个人感觉 毕竟码农工作还是好找些吧。
Q：今年申请了这个项目 请问一下去年大概是什么时候能收到消息呢。。。有点焦急。。还有就是想问一下目前大家实习找到的情况如何呢？是几乎都是找码农的实习吗 还是有一些金融公司的data scientist呢 本科是数学统计的 感觉背景不是很matched。。
A：去年3月14陆本第一轮offer 实习的话to be honest不怎么样……挺难的 现在找到的一半是码农吧 data scientist倒也不限于金融类 金融类我反而不喜欢 很多IT公司都招啊 去big name有点难 数统背景挺合适的 我们这届半数以上是
Q：master可能自己联系教授去实验室做东西吗？会不会给funding？
A：完全可能啊 funding看教授了
Q：就业/实习比较难的原因是什么呢？这方面的职位少？课程设置不合理？career service不给力？项目还不太被人知道？谢谢
A：这方面的职位不算少 这几年也是爆炸式增长 很多公司注意到这方面的重要性 但感觉 真正要做ml和dl还是要求phd吧 而且现在刚学第一年 确实能力也很有限 跟自己的要求也很有关 太low的工作也不想做 如果只报着随便找一个的想法 应该就没这么难了 所以master总有种高不成低不就的感觉 课程设置个人认为有一半好课 两三门神课 课程的实用性也非常强 如果横向跟其它stat OR的项目相比 可以说课程和career serivce都非常不错 项目知名度也还算可以 毕竟location好 总的来说我个人总结找不到实习 一个是自身能力不足 其实牛的项目(ex. NYU金数)有好的output很大程度是因为 招的学生本来就牛 另一个是眼光还太高
Q：认识一个学姐在nyu ds 16年毕业的，最后去了亚麻。她说就业还算可以的吧，如果不是太理想的话估计是地理位置的原因？今年感觉这个项目已经被申爆了…能申上的都是各种大神啊
A：我认识的16年毕业的学长学姐placement都非常好。怎么说呢 一半原因是当时的招生bar比现在高 个人感觉 那届的可牛了 现在扩招有点厉害 另一半是当时data scientist供不应求 现在嘛 物理数学统计cs的phd该转型的都转了 本来这几年这个position也逐渐饱和 所以就是 一年比一年难 我们上一届比上上一届难 但也有100% 今年我觉着 很难有了
Q：确实啊，要涉及到稍微核心点的都得phd，master可能只能打打下手什么的？不知道这个项目有人会继续phd吗？现在cds也开了phd，能转吗？
A：可能大部分还是就业吧 也有转phd的 本系这个其实必修课跟master的几乎一样 所以转的话很多课程可以waive 但好像是要修同等学分其它课 所以从提前毕业的角度来说没什么优势 申请有没有优势就不造了 毕竟刚招的这一批phd没有直接转来的
Q：请问每届会招多少人？谢谢
A：研二这届70-80人 下一届90-100
Q：想问一下这个项目科研机会多吗？ 有没有同学本项目转PhD或者申请别的学校CS/ML/DS的phd的？
A：有不少 科研机会也很多 只要有这个意向基本都能找到
Q：学长，现在tech大公司做ml ds的要求phd，那是不是大多数人 不去金融的话，就去小公司呢
A：能去big name的很少吧 不过在小公司做几年顺利的话再跳到大公司 跟phd的年限也差不多
Q：学长好，为啥fulltime容易一些呢
A：不是一定...找工作本来就是玄学...二年级的时候学的东西更多了吧 而且一般fulltime的headcount maybe 会多些
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NYU MSDS 2016 fall项目课程介绍+实习就业+就读体验~
编辑于2017.04
[16Fall] MS. DataScience/Analytics@NYU
生活的诸多方面，有什么是你一度感觉很不适应、很不习惯的吗？现在适应的如何了？有什么方面是你希望自己能早点知道的，可以提醒新人注意吗？:
额 生活学习无法找到平衡，来大城市纽约基本上每天都是图书馆学院，没浪起来。因人而异吧哈哈
你以前是在哪个国家读的本科？在美国感觉学习负担压力大吗？感觉读本科和读研究生，有哪些不同？:
中国，虽然学习蛮累的，但是学起来很有趣也就不觉得累了。本科上课有点水，研究生真的学到了不少知识。
一周需要学习多久才能跟上？你觉得拿A拿B难吗？:
一周七天 每天在学校十个小时。拿A不难
平常除了上课之外，跟教授们联系多吗？是否有机会跟着做些研究？:
感觉其他学院的机会很多，尤其是stern商学院的RA似乎很好找。自己学院的大牛要求一般比较高，就需要有很强实力想读博的同学，不过只要想找肯定会有。
平常除了多跟同胞交流，是否经常跟外国同学party? 一般一起玩什么呢？有什么值得注意的地方可以提醒新人注意的吗？:
好多中国小伙伴。CDS自己组织的花里胡哨的活动很多，哈哈，跟外国同学基本上是分开的。
你获取求职信息的主要途径是什么？学校里的career service/job fair多吗？你觉得有用吗？:
自己上网投，找内推。
美国的学习和生活有什么方面是你特别喜欢的？:
身边大牛太多，在不断追赶的过程当中也体会到自己的进步吧。
美国的学习和生活有什么方面是你最不喜欢的？:
都很好，有的时候玩不起来，不喜欢。
你来美之前英语水平如何？（比如托福考了多少），你觉得跟美国同学和老师学习和生活上交流有障碍吗？经过一段时间，是否有提高？主要通过什么途径提高？:
托福105 平常不太说英语。。。还要多跟外国人交流啊。这学期我就刻意跟老美一起做项目。
请介绍你们专业的申请录取和就业情况:
在我之前的帖子下面有很多同学留言希望我介绍一下NYU DS，正值今年我们专业的录取结果迟迟不出来，大家等待的相当焦灼。希望介绍一下我们专业，相信你们的等待都是值得的！时间过的很快，转眼间在CDS已经度过了两个学期了。说起来感觉每一天都过的很充实忙碌，一转眼新的一年的录取马上就要发了。想到当时自己在CMU与NYU DS之间的选择，只能庆幸我选择了一条很适合自己的道路，而且NYU DS真的是让我得到了很大提升。介绍的话就从课程，同学， 就业，其他几个方面来写把。
课程方面，CDS的选课是极度自由的，有六门必修和六门选修(CS, stern 全校的课基本上都可以选，不过不知道下一届分track会怎么样)。我觉得课程上NYU DS通过几年的摸索，已经形成了自己的一套完整的体系。必修第一学期主要是intro和统计课，intro 在我看来是一门非常好的课，虽然有的大神说过于简单，但是这节课会给大家一个对于machine learning总体的感受。上课留的作业是日后处理公司面试case study的神器，只要按照套路走一遍，基本上问题不大。统计课(厉害的大神选择waive)也是神课，虽然作业巨难，但是真的给统计巨水的我补了很大一口血。第二学期必修有machine learning和big data, machine learning 不用多说，零差评的课，老师是Bloomberg CTO office的，非常敬业，作业超级多。连很多读美本的同学都表示是他们来美国以来老师教的最好的一门课。big data的会学一些hadoop, spark等等大数据工具，实验课和作业蛮好。可以看到课程的设置是非常合理的，循序渐进，CDS专业自己的选修课还有Yann Lecun大牛的Deep Learning 和 NLP 未来大牛cho老师的NLP，都是很值得期待的。总之每个人都可以通过选课来决定自己的发展方向，无论是想搞deep learning, NLP还是想去学金融，总有一款适合你。
同学方面，我们级大多数都是中国同学。实力不必多提，有放弃two sigma高薪工作励志投身科研的小哥，还有来自MS, GOOGLE等公司或全职或兼职的同学。大家的背景五花八门，有学统计，数学，计算机，金融等等等等。无论来自什么样的背景，大家都非常努力，整个专业的氛围非常不错。这些年随着Data Science的逐渐升温，学院的录取要求也是水涨船高，所以来nyu data science。你会为身边有这么一群强者感到开心。
其他，CDS本专业的各种活动和环境也是非常良心的。我们专业在12街有属于自己的两层楼，环境非常好，目前地方还是很宽敞的。来得早可以抢到属于自己的玻璃屋。基本上可以保证每周三邀请大牛来做讲座，每周一个公司的info session。同时，各种活动也是很多，比如说与教授共进午餐，参观公司（IBM）, 学期末学期初的party等等。可见在办这个专业的时候是非常用心的。感觉真的是一个良心项目。
就业方面，这可能是目前大家最关心的问题。CDS 每学期会举办属于自己的几次career fair，邀请公司过来招人。同时各种帮助同学修改简历，准备面试的活动也有很多很多。前些年的就业非常不错。但是，不得不说，现在公司对所招的data scientist要求很高，甚至起步就要求是博士。这就意味着data science master出来是有一些尴尬的，今年的实习并不是很好找，有一些同学找到了SDE 的实习。当然也有实力很强的拿到facebook的实习，大部分的同学现在都有好多面试，目测offer也不远了。总之如果你对于data science没有特别的喜爱，只是想找一份工作的话，那么至少目前来看可能去一个CS专业会更好一些。不过我认为就目前的情况来看，只要是努力找，找到一份data science的全职工作是不成问题的。最重要的是，要思考自己未来的发展方向，选择一条最适合自己的道路。也有好多同学准备读博士，CDS今年新开了自己的博士项目，感觉我们专业对于想读博士的同学是非常适合的，RA只要想找基本上都可以找到。
这大半年的时间，真的感觉自己学到了很多，收获了很多。两年的时间，也可以静下心来，真正的思考一下自己未来的方向。最后我给这个项目打个9分，还有1分怕她骄傲。希望快点发录取，相信大家的等待都是值得的！
补充内容 (2017-4-13 07:42):
给大家更新一下这一届同学的实习的情况吧。目前FB一个，Amazon 两个，Trip Advisors machine learning 两个，IBM data scientist intern 两个。金融方面 投行，PE，Hedge fund 若干。还有很多拿了startup的offer。
补充内容 (2017-4-13 07:49):
而且学长学姐们的帮助也很大，好多机会是学长学姐直接提供的，比如Blackrock, AIG 等等。信息都是直接发到群里的。当然，也有很多同学放弃了实习offer，去跟教授做项目准备申请PHD。以上信息只是我周围的知道的
Credit to人卓卓
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2015 fall 校友就读体验分享
编辑于于 2015-9-16
今天算是开学以后比较清闲的一天，正好选课的各种焦头烂额的事情也告一段落，也就抽个时间来响应一下w大的号召，介绍一下columbia data science今年的项目情况。因为是入学才两个礼拜不到，只能是初步讲一下，大概是项目简介、学生、选课、就业（实习机会等）这么几块来说。 哥大这个项目是属于工学院下的。 从专业的主页上看，是结合了统计、cs等其他专业的资源开的这样一个系。项目长度一年半，一共30个学分，non-thesis。这个从dsi的主页上也可以看的，我就不做过多介绍 data science今年算是正式第一年开，当然去年也招了学生，去年大概是40人左右（不确定，听说的数字）今年的master人数在75人左右，其中native和international差不多是4 6开，international里中国人和印度人各占了三分之一左右（这个数字有些模糊，可能中国人略多一些）。相比哥大的其他项目算是中小专业了。背景的话，其实也不都是学cs的，也有一些science背景的，比如物理、数学，以及其他engineering转来的，native里很多都是已经工作的。 课程设置上，我们的核心课程包括cs和统计两部分，cs核心是算法以及并行计算系统，stat上是统计推断、机器学习，其余还有exploratory data analysis 和 visualization。 然后就是从最近两个礼拜焦头烂额的选课开始谈起了。 这学期我们有三门必修课：algorithms for data science, statistical inference and modeling, probability。这三门在专业主页上都是能看到的，名字我只是凭印象，可能会有些误差，anyway。。。首先算法这门课从大纲上来看包含了算法、数据结构的大部分内容，用的教材是《introduction to algorithms》第三版，Clifford Stein等编写的。内容是很丰富。代码都是用python写。由于大家基础参差不齐，所以上课的进度还是较慢的，有些担心这学期能不能上完大纲的内容。如果是缺乏编程、算法和数据结构基础的，这门课是很好的入门课。 统计推断和建模：一半讲数理统计、假设检验、参数估计等等等等，一半讲机器学习入门。分别用hogg的introduction to mathematical statistics和Hastie的intro to statistical learning。作业有理论题和用r写基本机器学习算法。这课要求有概率论和线性代数的背景，并且要求会介于类似国内工科专业数学和数学系专业课之间，老师上课思路有点不是很连贯。 不过下学期还有一门machine learning for data science，所以这方面的基础是够了的。 概率论：很多国内本科的同学都上过概率论与数理统计，两门课太相似，这门课一大多都waive了，本人也在其中。waive操作起来很简单。 选修：data science可以选修其他所有专业的课程，只要advisor批准即可。这看上去是给了我们很大的自由，但是在哥大，人特别多，好课的wl是很长很长很长的。。。director of operation原先在邮件中说过会让我们提前注册，也就是可以提早选课，但是这件事迟迟没有确定下来，最后我们不仅错过了cs的提前选课，也比stat的选课时间晚，最后开放选课的时候已经没有其他课程了。这可能是第一届，大家没有协调好的缘故。因此希望选修很多其他专业，特别是cs、统计一些非本专业核心课的同学需要略留心一下，可以发邮件问下小米下一届究竟会如何操作。我们算是小白鼠吧。 但还是有很多不错的课可以选修。work load总体来说核心课适中，节奏适合没有什么cs基础、但是有较好数学基础的同学，如果想挑战一些较难的课程、或者仅仅水一下，你都可以选到合适的课程。 如果你是有很好的cs基础、或者是数学系本科，想选择哥大的data science，我还是建议多比较其他项目、多听大家的意见。 就业机会：学校的cpt是在full-time enroll满一年（9个月好像是）之后才能使用的，所以第一年除了on-campus的工作和一些unpaid的工作（unpaid off-campus能不能找我没太搞清楚）其他都不行。此外，在纽约，就业机会非常多，这方面，学校和学院都会给我们提供很多资源。既有学校的招聘网站，也有院系advisor推送的招聘邮件。重要的是，需要把专业的核心课程都学扎实，这样找工作就不会难。据说面试data scientist还是最看重machine learning的理论和实践掌握得如何，其次有一些mapreduce的知识，懂得算法和数据结构等等。 我们专业上一届的summer找得据说小的startup里做data scientist的比较多，也有在投行等领域的big name找到工作的，据说都是对machine learning这一块要求非常高的，很多人在面试的时候因为没有学过或者掌握得不扎实（多半都是三四月面试，spring的machine learning还没学完、学得不扎实）被刷下来的。所以，其实现在的课程设置还是贴近industry的要求的，只要认真掌握，机会有很多，从big name到startup应有尽有，毕竟这是nyc。 总体感觉下来，哥大是一个有着很丰富资源的地方，data science专业第一年正式运行，有不完美，但是哥大也是一个很需要你自觉的地方，想成为什么样的人都可以，这个学校都会为你准备好足够的资源和机会，就看你是否把握了。 作为一个fresh grad我也大概只能说到我所听到的这一点和我现在上课两周的感受了，写得不全，也可能有的地方会有偏差，以后有更多的信息也会和大家分享。先就说这么多，也希望同专业的其他小伙伴可以分享自己的信息，来帮助更多的人。
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NYU MSDS 2015fall就读体验~
编辑于2015.09
[15Fall] MS.AD DataScience/Analytics@nyu
生活的诸多方面，有什么是你一度感觉很不适应、很不习惯的吗？现在适应的如何了？有什么方面是你希望自己能早点知道的，可以提醒新人注意吗？:
生活方面没什么不习惯的，感觉纽约的生活很爽什么都有，有点像北京，要是新生来了一定要先参加nyu ocr用那个找工作很方便然后就是多参加系里组织的info session
你以前是在哪个国家读的本科？在美国感觉学习负担压力大吗？感觉读本科和读研究生，有哪些不同？:
在国内读的本科，学的cs，感觉压力还有点大，什么都要学。在美国这边才开始上了一节课，感觉不出来，不过听学长说workload还是很重的，各位不是cs本科的同学来这边肯定会有点吃力，因为编程任务会很多
一周需要学习多久才能跟上？你觉得拿A拿B难吗？:
这个暂时还不了解
平常除了上课之外，跟教授们联系多吗？是否有机会跟着做些研究？:
学长说是可以随便联系的，cds，courant，stern的教授你都可以去找，只要你有能力，他们很乐意带着你做东西，我也收到很多项目的邮件啊什么的，总之机会很多
平常除了多跟同胞交流，是否经常跟外国同学party? 一般一起玩什么呢？有什么值得注意的地方可以提醒新人注意的吗？:
学长学姐带我们去过一次酒吧，就是研一研二的所有同学在一起聊天喝酒，认识了不少外国人，有在高盛工作过几年来读的，也有harvard本科过来的学姐，长见识了
你获取求职信息的主要途径是什么？学校里的career service/job fair多吗？你觉得有用吗？:
nyu ocr，nyu careernet，career fair以及每周都有的center for data science的info session
美国的学习和生活有什么方面是你特别喜欢的？:
人和人都比较友善，生活学习都无比自由，你想干啥都可以！环境我也很喜欢。哈哈，都爱上这边了！
美国的学习和生活有什么方面是你最不喜欢的？:
没有，都很喜欢。
你来美之前英语水平如何？（比如托福考了多少），你觉得跟美国同学和老师学习和生活上交流有障碍吗？经过一段时间，是否有提高？主要通过什么途径提高？:
托福105，口音严重，不过来这边后我脸皮比较厚喜欢跟别人说，老美的口语辨识能力很强的，口音根本就不是事，敢说就行，感觉英语提高很快，毕竟在纽约networking机会很多！
请介绍你们专业的申请录取和就业情况:
来了这里你不会后悔的，哈哈
nyu Data Science项目今年招了快60人，25个中国人，30几个外国人，来自18个国家（这个diversity我也是醉了，orientation时我那桌4个人来自不同的国家）。60人中35个是有工作经验的，25个是本科或者研究生phd后过来直接读的，中国人大多数是本科过来直接读的。中国人主要是数学统计和计算机背景，中国人美本有ucb，usc，ucla，ucsb,columbia，大陆本科有清华，北大，复旦2个，南大，浙大，武大，吉大，基本每个学校一个。 给我感觉只要本科数学成绩好（数学平均分90左右或者排名靠前），做过machine learning相关项目和实习，托福ok，gre数学尽量满分就和这个项目很匹配了。这个项目networking机会特别特别多，每周都会有3到4个公司来开info session和圆桌会议，学长学姐还会请我们去酒吧喝酒互相认识，做学术的话机会也很多，这边cds和courant cs，stern的老师还是很欢迎学生和他们合作的，感觉棒棒的！学弟学妹快到碗里来。另外求大米啊，楼主正在找实习，有最新的情况会给大家更新的！选课由于太自由了（几乎每门课都可以waive），每个同学发展都不一样所以不好介绍，还可以过来做independent study，就是直接找教授做项目抵3学分。
PS: 上一届的学长学姐基本都找到Data Science相关的实习了，也有几个套到大牛正在做research的。
答疑：
Q：请问下，这个项目是什么性质的？是研究生课程吗？时间是多久？怎么同时有PhD，本科，研究生一起参加的？
A：是一个master项目，在nyu courant 下面，我的意思是有人读完本科再申请的master，有些人已经有一个master学位了再申请的这个，还有些人有phd学位了再申请的这个master
补充内容 (2015-9-14 08:04):
项目时间是两年，项目官网可以看cds.nyu.edu
Credit to liuzewei007
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NYU DS 2014 fall校友就读体验
编辑于2018.11
[14Fall] MS.AD DataScience/Analytics@NYU
生活的诸多方面，有什么是你一度感觉很不适应、很不习惯的吗？现在适应的如何了？有什么方面是你希望自己能早点知道的，可以提醒新人注意吗？:
录取的是NYU Data Science program, 最不适应的当属在纽约的生活，生活费很高，房租很高而且住房质量差，要多人share一个一室一厅或者两室两厅而且客厅也要住人。而且纽约的生活节奏很快，刚来的时候感觉非常跟不上节奏。
你以前是在哪个国家读的本科？在美国感觉学习负担压力大吗？感觉读本科和读研究生，有哪些不同？:
国内
一周需要学习多久才能跟上？你觉得拿A拿B难吗？:
除上可以外每周至少要20-25个小时学习，NYU的GPA压的很低，拿A很难
平常除了上课之外，跟教授们联系多吗？是否有机会跟着做些研究？:
联系多，教授中在Machine Learning和统计方面都有比较牛的教授，手底下也有项目可以跟着做
平常除了多跟同胞交流，是否经常跟外国同学party? 一般一起玩什么呢？有什么值得注意的地方可以提醒新人注意的吗？:
还是挺多的，学校里边外国人和ABC都很多。本人不是特别喜欢party，但如果想的话还有可以一起玩的
你获取求职信息的主要途径是什么？学校里的career service/job fair多吗？你觉得有用吗？:
学校的career fair非常给力，这也是NYU最给力的方面之一。虽然学校的排名不是特别top，但学校在career services上面的投入是非常大，比很多的常春藤top名校都要高。
美国的学习和生活有什么方面是你特别喜欢的？:
学习和作业量都很大，hands-on的作业很多，对于data science专业的找工作来说非常有帮助了
美国的学习和生活有什么方面是你最不喜欢的？:
你来美之前英语水平如何？（比如托福考了多少），你觉得跟美国同学和老师学习和生活上交流有障碍吗？经过一段时间，是否有提高？主要通过什么途径提高？:
英语只能算average吧，T109，口语比较一般。
在纽约就是每天会见到各式各样的人
请介绍你们专业的申请录取和就业情况:
录取比例大概在六分之一到十分之一之间吧。就业情况包含金融、tech等各个industry，有去FLAG的学长学姐，也有去top fund比如2sigma的学长学姐。
个人觉得NYU的Data Science是一个很好的专业，虽然还比较新，不过这也是所有开data science专业的学校的共同点。这个专业在设立之初就是帮助学生来找工作的，而且设置的课程里边有大部分都是和PhD program相重叠的，差不多三分之二都是PhD一起上的课程。坦白来讲课程本身比较academic，挺hardcore的。涵盖的方面也非常广，像是Machine Learning，Deep Learning, NLP等data science的hardcore课程都是有的，除此以外学生还可以选择金融方面、统计方面的多领域的选修课。课程设置的是比较难的，如果是跨行业转专业尤其是非CS或者编程背景的学生想要转专业的话建议三四。毕竟作业做起来还是挺费劲的。
NYU是特别务实的一所学校，学校career services对学生的就业非常重视，每年的career fair都有很多公司来参加，会在很大的礼堂里边举行。这一点和NYU的其他专业都是一样的。有一点很有意思的是在美国人的心目中NYU的名声是很高的一所学校，基本上问到的美国人都觉得在纽约 NYU和哥大是一样好的学校。坦白讲刚开始的时候也觉得不可思议，不过真的很多人都这么认为。过去两年的就业情况都很不错，有很多学长学姐拿到了很好的offer
有一点一定要提的就是NYU的妹子的颜值实在是太高了，楼主敢说绝对是全美top 1. 学校里经常见到各种网红主播之类的。还有很多颜值很高的国际友人，咳咳。
还有就是纽约的networking机会非常多，除了学校的events以外，如果本人很积极的话还可以参加很多meetup认识不同的人。即使是组一个狼人杀的局，里边的人也有很多在高盛、摩根斯坦利、Google的人，所以认识人方面非常有优势。
总之NYU的data science在楼主看来是非常好的一个专业，学习的知识很深入，就业也好，在纽约得天独厚的networking机会，可能缺点就是名气还没有很大，还有就是贵、以及非常贵。
答疑：
Q：楼主你是14fall入学的吗？贴子里的有些信息现在来看不太准确：1：PhD program 除了research rotation之外没有自己独立的课，应该说是PhD和MS一起上才对。2：你说的三门hardcore的课里Deep Learning一点也不hardcore，相反是著名的坑课，剩下俩倒是可以。3：NYU的general career fair对DS基本毫无帮助，或者说对stem基本没帮助，Courant反而经常需要蹭Tandon的CF，CDS自己的CF最近在好转，但是毕竟项目里人也很多. 4：DS这个项目已经非常统计了，会写点基本的Python就可以来了，对coding要求其实非常低。其他的再补充
A：看了下回复的几个点，大体上也是认同的，只不过我认为：technical或者hardcore与否其实挺看个人的，每个人的背景不同在对program和课程的设置的感受肯定也是不一样的。Data Science 本身也是包含多个track的，ML是一个，统计也是一个，甚至Analytics也是一个track。G家偏统计的QA岗一直都是data science领域最难进的岗位之一我们也不能就说它不够hardcore。如果要是和Stanford或者CMU比确实在Machine Learning方面不够hardcore 但综合考虑我觉得这个专业已经设置的算不错了，课程也不算水
Credit to Otto32ForFun
蟹老板背景：布朗大学计算机系2010届校友，自2009年起创办留学咨询工作室，累计top 30全程服务案例100人以上
主申方向：CS/DS/BA/MIS/美国本科TOP 50学校
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