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NYU DS就读半年体验
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[2018Fall] MS.自费AD DataScience/Analytics@New York University 系里就业的报告官网上有，median大概是$10,0000吧，跟USF的MSDS ￥12，0000还是有差距，跟哥大DS差不多吧。找实习的情况主要看人，大牛上学期一般都找到了，也了解到很多同学DS的背景不是很强，所以上学期都在准备蓄力，从寒假开始才找实习的。系里会有piazza专门推送实习信息，一些有内部渠道的申请起来有面试的概率会大些，其他没内部渠道的公司推的实习信息不多，所以主要还是要自己网上找。因为当初在NYU DS跟哥大DS之间纠结了挺久，现在读了半年讲讲我自己的想法吧：（哥大我是从学长和同学那边了解的，如果不全面请谅解） NYU的优势： 1. 系里DS氛围比较浓厚，哥大录取计算机背景的多，所以还是有相当一部分转码农，氛围没有NYU好 2. 课程后大多会有project的要求, 比如必修的1001 Introduction to data science结束时会有team project, NLP，Time Series，Introduction to Programming这些课也都要做期末project。这些project大家一般都会认真做写到简历上，对没什么经历的同学来说还是能提升下简历的。楼主一共做了三个project但因为没提前开始做最后只有一个比较成功的，但现在就在靠这个project在面试里吹牛皮，面试官反响都挺好的。哥大听我同学说选了4门课，没一门要做project, 竟然连data pipeline这种课也不做project, 楼主也是很懵逼。 3. 第一学期课程比较简单，有比较多时间可以自己掌握。哥大同学说4门课的workload让她平时都没什么精力去找工作了，而且课程难度大，不过难度大也算哥大的优点。 4. 2年的时间找工作可以相对悠着点，适合背景本身不是很强的同学慢慢学习。 Columbia的优势： 1. Columbia和NYU在纽约的名气差不多吧，但哥大DS背靠工学院在NY外的名气响点。每年有engineering的career fair, 有许多大的科技公司来招人，楼主一脸星星眼。系里的career fair听说也有很多大公司来招。申请加州的公司感觉得到面试的机会也多点吧。 2. 课程设置比较好，Columbia统计，算法都是干货课，对面试挺有帮助的。NYU Intro to Data Science也是好课，帮理科生培养business sense, 顺便了解整个pipeline。统计课感觉比较简单，楼主waive掉了。算法和CS合上，DS去上的也不多，难度有点过大。 3. Columbia系里的就业辅导比较给力。暑假一上来就培训一礼拜就业技能，比如写简历，基本面试技巧。反观自己系当时宣传有很多就业辅导，结果改简历的项目只有12个人有机会跟two sigma的recruiter聊，还靠先到先得……其他说要组织一些提升就业技能的活动也没有，哎！ 最后想说一点，来美国后发现地理位置影响就业这句话真的是很有道理。NY的DS岗相对来说集中在金融，媒体行业，tech相对来说不是很多，所以想要去tech做DS的同学如果有加州的学校同时录取你的话选择加州的吧，凭借NYU的名声去加州tech拿到面试还是有一定几率的，不过跟本土学生比应该还是有差距。而且NYU DS的学长姐在加州工作的也是少数。想做金融方向DS的话NYU是个不错的选择！ 楼主还在找实习的路上，很缺米，希望大家多多加米！ 评分
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