美研宝藏DS选校/梯队全攻略!(美研DS硕士项目推荐)
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01、DS项目推荐
1. 斯坦福
斯坦福有两个DS项目,一个是ICME底下的DS,一个是统计Stat-DS这两个项目。其实二者课程设置是差不多的,但是统计DS录取会相对简单一点。
斯坦福学校名气特别高,学校在湾区位置也非常好,课程特别硬核,录取人数也比较少,所以它特别难录,基本上是要接近4.0的GPA,有多段的很强的实习或者科研才比较有把握。
除此之外,斯坦福还有一个MS&Engineering,大家选这个项目也可以上偏DS的课。
2. 哈佛
哈佛有两个项目,一个是DS,一个是CSE。两个项目的区别,我感觉就是CSE是Computational Science Engineering,是偏computational math这个方向的,所以说CSE更喜欢偏Math背景的学生。
其实这两个项目录取率也差不多,DS录取的人数会稍微多一点,它录取率也相对低,CSE录取的人少,然后录取率稍微高一点。
哈佛好像是可以去 MIT选课的,加之波士顿也是比较好的一个城市,所以哈佛的项目也是比较难申请的,基本上GPA也得接近4.0,有比较强的科研或者实习才比较稳。
然后哈佛还有两个项目,一个是,一个是Health DS,录取的人很少,也是比较难录的项目,Biostat相对好录一点。这两个项目都是在Public Health公共卫生学院下面。
3. 耶鲁
耶鲁的Stat-DS也是名气非常高。项目比较小,只录20人左右,录取率也比较低,但是这是一个新开设的项目,21fall才开始正式招生。耶鲁的一个缺点在于学校位置不太好,地方有点乱,也不是在什么大城市,虽然说离纽约和波士顿都不算太远,但地位位置一般。然后耶鲁有一个Biostat也相对好录取一点。
4. CMU
CMU的Master of Computational Data Science,也是比较偏CS的一个项目, CMU是CS专业最强的学校,录取率也非常低,人数也不多,但这个项目对陆本非常友好,陆本录取案例比较多。
建议大家要有比较强的科研,因为这个项目是比较看科研的。GPA其实有3.7-3.8左右就能被录取的。
除了MCDS以外的话,CMU还有两个项目,一个是MISM,一个BIDA,这两个项目的就业非常好,录取难度没有很高,也是比较推荐的两个项目。
5. 宾大
宾大的DS顶着藤校和沃顿的光环,选课非常自由,录取率也比较低,人数不是特别多。它的缺点就是地理位置真的很差,费城这个城市挺乱的,大家要根据自己的申请结果进行选择,如果有相对平级的学校,也可以优先考虑其他学校。宾大更偏向于美本以及高GPA的学生,对于实习和科研的话不是看得特别重。
宾大有两个其他的项目,一个比较推荐 SE (Systems Engineering),它这个系统工程其实是比较偏优化方向。但是进了SE之后可以转DS,哪怕你转不了DS,也可以学一个DS双学位,只不过要上16门课,也就是多交一些学费,可能要多延长半年毕业,但是能拿两个学位也挺好。
6. 西北大学
西北大学是在芝加哥北边一点,地方挺好的比较安全,学校名气也很高,项目比较小,录取率很低。这个课程偏Analytics,然后课程是比较固定的,所以如果大家对这个课程设置不是特别满意,那么这个项目可能就不太适合。这个项目也是比较偏好高GPA的学生。
7. NYU
纽约大学的 data science项目应该是开设的最早的一个data science,大三的项目,然后它的地理位置非常好,然后纽约大学的应用数学和这NLP方向很强,缺点就是说这个项目人稍微多点150个人左右,然后纽约大学综合排名相对比其他那些学校相对低一点点,但是也排名也很高,只是比刚才那些学校稍微低一点,偏好也是GPA偏高的学生3.8以上这样。
8. 哥大
哥大的DS,当然这个学校大家肯定是听过各种各样的评价,这个学校确实master招生比较多,但是不得不说 DS这个项目还是可以的,它的地理位置并没有NYU好,因为哥大位置偏北那片治安相对差一点的地方,学生也比较多大概150~200人,录取的标准就是3.7~3.8这样。
9. 多伦多大学
我再推荐一个加拿大的多伦多大学的master of science in applied computer底下的DS为什么推荐这个?因为它有8个月的实习,现在在master项目里是很少见的。
这8个月实习不是让你自己去找实习,而是在学校的合作机构里选择一些岗位进行申请,这样成功率也会高很多。如果成功找到实习的话,我觉得将来拿个实习证明或者光是有这段经历,再去找其他工作都比较容易,对于拿加拿大的移民也相对轻松一点。
所以如果大家不是非美国不去的话,也可以考虑一下这个项目,对于加拿大本科来说录取率相对高一些,可能对于其他美本或者是陆本稍微有点难,也是得GPA3.8以上。
10. 滑铁卢大学
最后给大家介绍一下滑铁卢大学的MMath-DS和DSAI(coop)这两个项目。
滑铁卢大学的数学和CS声誉非常高,北美很多大厂里的核心成员都是滑铁卢毕业的。它的DS是一个研究性的项目, DSAI是一个就业型的项目,它也是有coop,合作了英特尔的实习。
学费很便宜是滑铁卢大学的一个优势。它的DS是8000加币(4万人民币左右)一学期,DSAI是18,000加币(9万人民币)一学期,这个真的是比美国便宜特别多。滑铁卢大学的奖学金也相对比较好拿,尤其是 DS研究性项目很容易拿奖学金。
滑铁卢大学的缺点在于排名不太好,只有100+,对于想回国发展的同学来说会是一个问题。然后城市也比较村,可能没有纽约芝加哥等等这种城市生活方便,然后学校比较偏好有科研经历的学生。
02、DS项目分布梯度划分
首先T0是斯坦福、哈佛、CMU,还有MITBA项目(偏好于有商科这种实习)。
T1:耶鲁、宾大、西北、NYU和哥大。
T2:有布朗大学也是藤校。康奈尔大学也是藤校,康奈尔有两个校区,一个是本校,还有一个是在纽约,这个项目好像第二年也可以去纽约这个校区的。杜克大学在美国也是人文认可度比较高的一个学校;
伯克利大学没有开正统的DS项目,他开了一个analytics的项目,Berkeley也是在湾区,找工作比较方便,声誉也比较好。
T3:UMich是一个比较好的学校,它的教育质量很高,但是这个学校的问题就是它地位太村了。然后它的DS开在了文理学院下,并没有开在工院下,也就是说它这个课程设置里统计的占比相对多一些,如果大家想学特别多CS课程的话,可能是有一些限制。
乔治亚理工大学也是理工科非常强的一个学校;芝加哥大学排名很高,它的的Applied Data Science这个项目有一点偏这种就业型,他之前有很多课都是在晚上开,当然芝加哥这个项目是在市中心的校区,并不是在特别危险的主校区,所以大家可以放心的去。
JHU也是排名很高的一个学校,但是DS并不是他的强项,数学统计这些不是特别好。
CMU这两个项目刚才讲过;然后UCLA的Meng-DS项目,UCLA学校还挺好,但是这个项目它设置的课程有点少,然后不够硬核,所以并不是一个特别好的选择。当然如果大家没有申到更好的学校,这个项目肯定是可以去的。
T4:莱斯大学是在休斯顿,UWashington是在西雅图,UCSD是在圣地亚哥,USC是在LA…这些学校都是地理位置比较好,我觉得到如果去不了那种DS专业特别好或者说那种名气特别大的学校,剩下的这些学校里,可能大家更多的是选一些地理位置比较好的学校和项目,这样会更方便就业。
关于具体的项目咱们介绍地有限,如果想更详细地了解,一定要去官网查看所有的相关信息,比如咱们之前讲的前置课程的要求、申请截止日期的要求、推荐信的数量、学费、以及学位的时长,如果是一年的项目的话还是挺赶的,不过现在基本上绝大多数一年的项目都可以延长到一年半了。
还有课程设置也是非常重要;有的学校会贴出录取率、录取人数以及就业的一些数据。如果你有美研申请的想法和问题,欢迎咨询北京口碑最好的留学机构智友留学哦~