求过来人建议，入学前这半年统计MS做什么准备最合适？

关注，，也要准备起来了

数据科学这个范围很大很大，比如银行，保险，销售，互联网，医药，healthcare，其他科学研究等等。楼主你具体想去哪个领域呢~？
我在UF读的生统Master，基本是和统计系的人一起上课，Casella Berger的Statistical_Inference是我们的教材，写的非常好，能熟读肯定是很好的。
R 是我们平时写作业用的语言，很容易上手，不用太担心。
你所提及的网课，编程和阅读英文教材，这些都是学习方面的事情，出国以后学习的时间很多，可以慢慢学。
但是，作为统计硕士，除了学习能力，工作能力也是很重要的，毕竟统计是一门应用学科。如果有比较好的实习经历，真正利用上统计知识，在上面提及的其中一个领域有所发挥，那这个经历将会给你带来很大的竞争优势，特别是在暑假找实习或者毕业留美找工作的时候。
以上~

学好R和python，那些课只能算是introduction，有空多实践才行，一个好的方法是打各种data science相关的比赛，比如Kaggle那里的

有机会找份数据分析相关的实习吧！

猪的海 发表于 2016-4-8 23:37
数据科学这个范围很大很大，比如银行，保险，销售，互联网，医药，healthcare，其他科学研究等等。楼主你具 ...

我也知道找份实习非常重要 但是之前在国内只有一份相关的实习，这样在美帝没有内推的话不知道应该如何找？感觉自己简历太苍白感觉没公司要。。。

R, Python
课本我觉得倒是不用担心吧，学校教的足够好了

多考虑考虑如何解决实际问题
把business problem抽象和转化成数据可以解决的问题

kingrobin6 发表于 2016-4-15 00:06
我也知道找份实习非常重要 但是之前在国内只有一份相关的实习，这样在美帝没有内推的话不知道应 ...

还有一个暑假才出国吧，努力找找~
在美国的话，可以在学校里找RA，或者暑假找intern啥的，有些公司还会给return offer~

建议在国内找互联网公司的数据分析类实习。

统计知识在学校里一样可以学，但是很多场景下的dirty tricks以及工程化的问题在实际中层出不穷，书本知识很难完全覆盖。

好处：
1、锻炼搬砖技能，能完成工程化的代码构建。
2、见识市面，知道现在推广一个app一个产品需要用多少成本带来一个客户，之后的流失率怎样。相信我，这种第一手的信息很宝贵。
3、商业模式，互联网产品是怎么挣钱的。
4、了解发展状况。通过身边的同事，知道什么人什么经验什么技能大概值多少钱，对比拉勾心中有数。

以上。

马克～～～～