哥大 MA Statistics 就读体验分享

个人背景 & 申请情况
本科是 普通美本 Finance 专业 + Statistics minor，有绿卡，申请 Columbia MA Stats 项目时拿到了奖学金。
课程体验
第一学期我选了 4 门基础课：
5203 Probability + 5204 Statistical Inference
→ 有两种模式，一种是 半学期 5203 + 半学期 5204，节奏非常快，两三周后就开始 midterm，适合基础很强的同学。
另一种是一整个学期上完一门，节奏相对友好，想打牢基础的同学建议选一整个学期的版本。
内容整体偏基础，主要是照着 PPT 和 textbook 讲，需要自己额外花时间巩固。
5205 Linear Regression
→ 课程内容也偏基础，基本概念讲得比较清楚，但需要自己花时间做 project / assignment 才能学扎实。
5206 Statistical Computing
→ 非常推荐的一门课，内容实用。
不过我那个学期的 考试特别难，平均分非常低，但教授会给出 curve，最终成绩还可以接受。
这门课能帮你打好 Python 基础。
总体感受：
第一学期的 节奏真的快，尤其是如果你选的是半学期组合，压力会比较大。
不过如果你基础很好，也可以像一些同学一样 第一学期直接多选一门甚至两门。


第二学期选了 3 门：
5241 Statistical Machine Learning（Genevera Allen）
→ 强烈推荐！ Allen 教授讲得特别好，内容讲解很有思路、很清晰，对 ML 概念 + 实战理解帮助很大。
课上强度适中，收获巨大。
5243 Applied Data Science（Alex）
→ 没有考试，完全靠 project 打分，比较轻松，适合喜欢动手做 project 的同学。
5293 Topics in Modern Statistics（我选的是 ML in Finance，Lee ）
→ 这门课 非常有意思，更贴近实际应用。
5293 每学期的主题会不一样，有时是 ML in Finance，有时是 ML / AI 其他方向，大家可以根据兴趣挑。


Track 选择：
第二学期中间通知可以选择 track，我选课基本上和 Advanced ML Track 对齐了，表格提交了，结果还没出。


求职资源
GSAS 有一些 career service，去过一次，能和其他专业的同学 connect，但整体对我帮助不大。
项目本身会有一些 简历修改 / mock interview 机会，不过我没有亲自去过。
整体来说职业支持有限，更多还是靠自己主动去找机会。


总体体验 & 建议
很多人说这个项目水，实际上强度挺高的，自己认真学绝对能学到很多。
第一学期节奏会快一些，适应期比较短，第二学期整体就平稳很多。
如果是第一次来纽约，建议提前安排好租房、生活适应，前期这些事儿会占不少精力。
课程里好的课和好的老师还是很多的，建议多问问学长学姐建议，提前选课。