查看: 7900| 回复: 9
收起左侧

Columbia University MSDS 就读体验

    |只看干货
khwoeiurh | 显示全部楼层 |阅读模式
本楼: 👍   100% (8)
 
 
0% (0)   👎
全局: 👍   100% (9)
 
 
0% (0)    👎
院系评价
综合评价: ★★☆☆☆
入学年度: 2020
入学学期: Fall
学校名称: Columbia University
专业: Stat/Biostat
学位: MS
具体项目名称: Data Science
你对目前就读的学校和项目,有哪些很满意的地方?: 有些课挺有用, 感觉系统地打了一下stats/ml的基础
你对目前就读的学校和项目,有哪些不满意的地方?: 找工资源差, 课程质量参差不齐
请介绍你们专业的录取人数、学生背景和就业情况: 我和同届的学生交流不多. 但看大家的linkedin, 感觉都挺厉害的.
投入投资回报率: ★★☆☆☆
教授水平: ★★★☆☆
人种多样性: ★★★☆☆
课程设置: ★★☆☆☆
在线项目水平: ★★★☆☆
校园生活: ★★★★★
住宿选择: ★☆☆☆☆
当地环境: ★★★☆☆
就业资源: ★☆☆☆☆
对留学生身份的支持(CPT等): ★★★★★

注册一亩三分地论坛,查看更多干货!

您需要 登录 才可以下载或查看附件。没有帐号?注册账号

x
首先想说感觉每个人上这个项目有完全不同的经历。以下内容仅仅是个人体验。我上这个项目主要的目的是给自己一点时间找工作,所以课程上的并不硬核,很多课也水过去..
基础信息: 10节课(7节必修+选修), 一般都是一年半上完. 具体: https://datascience.columbia.edu ... science/#curriculum
有一个capstone project作为实操项目, 可以放在简历上, 但是必须修完一些课程后才能上, 所以对第一年暑假实习找工作帮助不大.
总结:我不太喜欢这个项目. 找工支持不够,还逼着上一些不是很大用的课程
个人背景:美本数学(因此可能在上一些课的时候有适当的基础)
找工:当时找工作是2021年末,所以赶上了科技公司的最后一波扩招,因此体验可能和其他届不太相同. 我个人是最后转码成功. 同届学生情况来看, 感觉看领英,自己问下来的朋友情况大多都找到了(我没有和同届同学有很多交流,所以可能说不准)。但并不觉得学校对于找工作有很大支持, 主要是自己加油. 有career fair, 来参加的是很少很少的一些知名公司(主要bank, 无tech),和很多我没听说过的小公司(也可能只是我没听说). 简历上我放了一点点学校做的projects, 大部分是实习和自己找的projects (udemy上).
research: 当时只想找工作所以没找research, 但感觉机会蛮多的.
城市体验: 当时covid所以我没去纽约.1point3acres
课程:  必修课有些感觉十分没必要上. 但其他对面试, 和打ml/ds基础挺有帮助的. 有些课比较理论. 但我本科是学数学的, 所以有些课比较好接受. elective可以上很多课, stats/cs/ieor, etc 的课都可以选 (但能不能选上就是天命). 因为可以选很多课,所以体验可以相当不一样。我当时没想选硬核课,所以课业并不重。教学质量参差不齐,以下是我对我上的所有课的印象。
COMS 4995 APPLIED MACHINE LEARNING:很多内容和之前学的理论ml重合了,教得比较浅显,给分容易. 我觉得youtube上也可以学到类似内容. 但有project, 可以写到简历上
COMS 4995 APPLIED DEEP LEARNING: 也比较浅显,  但有project, 也可以写到简历上, 给分容易
STAT 5293 GR 002 INTRO TO PROB GRAPHICAL:课程内容挺有趣的, 不是很简单。但作业很少,给分容易。
STAT 5702 EXPLORATORY DATA ANALYSIS(必修):私以为完全没必要用一节课的时间学习画图. 大多时间我觉得很无聊, 所以水过
STAT 5703 STAT INFERENCE & MODELING (必修): 非常理论, 我觉得是我上过这些课中最难的课. 我当时的教授讲的挺好(Last name Li). 我觉得上下来, 很多之前只懂一点点的东西被整理清晰了. 作业我觉得很难很难, 但其实给分很好. 期中当时很难, 但期末反馈给老师以后, 就简单了很多
COMS 4111 INTRODUCTION TO DATABASES: 教授当时讲的很乱. 作业比较多, 但不是很难.
COMS 4721 MACHINE LEARNING FOR DATA (必修): 老师讲的挺好, 挺清晰, 比较理论. 作业和考试都不太难. 如果找data scientist相关工作, 我感觉对准备面试比较有帮助..google  и
CSOR 4246 ALGORITHMS FOR DATA SCIEN (必修): 如果转码的话, 对刷leetcode比较有帮助. 老师讲得挺好, 挺清晰. 作业和考试有点偏难..--
ENGI 4000 E 006 PDL FOR DATA SCIENCE (必修): 不知道为什么有这个课
STAT 5701 PROBABILITY & STAT FOR DA (必修): 可以参加考试免掉这节课, 但我没过welp. 考得不难, 但是知识点太广了, 我根本不记得, 而且很多和5701本身其实没太大关系. 5701本身很简单, 就是本科intro stats. 所以我一节课都没去上, 水过

有其他问题也可以评论询问. 最后求米

评分

参与人数 6大米 +39 收起 理由
Ethanhe + 1 谢谢分享!
Pikapikaqiu11 + 1 赞一个
Exp1019 + 1 赞一个
微信用户_ae1d1d6 + 1 赞一个
QueenieV + 5 欢迎分享你知道的情况,会给更多积分奖励!

查看全部评分


上一篇:JHU MSE in Data Science 就读体验
下一篇:New York University MSDS 就读体验
 楼主| khwoeiurh 2022-11-29 14:18:02 | 显示全部楼层
本楼: 👍   100% (1)
 
 
0% (0)   👎
全局: 👍   100% (9)
 
 
0% (0)    👎
HuihuiLin 发表于 2022-11-28 03:46
.google  и请问下总费用?

学费70k左右 没去过纽约 猜想monthly大概>3.5K
回复

使用道具 举报

supermimimi 2022-11-28 10:06:52 | 显示全部楼层
本楼: 👍   0% (0)
 
 
0% (0)   👎
全局: 👍   100% (5)
 
 
0% (0)    👎
同项目学生😂,请问楼主最后去哪里了~
回复

使用道具 举报

sendy1002 2022-11-28 19:00:33 | 显示全部楼层
本楼: 👍   0% (0)
 
 
0% (0)   👎
全局: 👍   50% (2)
 
 
50% (2)    👎
同项目学生😂,请问楼主最后去哪里了~,同问!
回复

使用道具 举报

HuihuiLin 2022-11-28 19:46:12 | 显示全部楼层
本楼: 👍   0% (0)
 
 
0% (0)   👎
全局: 👍   96% (30)
 
 
3% (1)    👎
请问下总费用?
回复

使用道具 举报

 楼主| khwoeiurh 2022-11-29 08:29:53 | 显示全部楼层
本楼: 👍   0% (0)
 
 
0% (0)   👎
全局: 👍   100% (9)
 
 
0% (0)    👎
supermimimi 发表于 2022-11-27 18:06
同项目学生😂,请问楼主最后去哪里了~

某科技大厂lol
回复

使用道具 举报

 楼主| khwoeiurh 2022-11-29 08:30:27 | 显示全部楼层
本楼: 👍   0% (0)
 
 
0% (0)   👎
全局: 👍   100% (9)
 
 
0% (0)    👎
sendy1002 发表于 2022-11-28 03:00
同项目学生😂,请问楼主最后去哪里了~,同问!

某科技大厂lol

评分

参与人数 1大米 +1 收起 理由
sherryyyyyy + 1 赞一个

查看全部评分

回复

使用道具 举报

Levilie 2022-12-16 03:40:31 来自APP | 显示全部楼层
本楼: 👍   0% (0)
 
 
0% (0)   👎
全局: 👍   96% (32)
 
 
3% (1)    👎
请问一下下这个Masters有fully funded的吗?
就是research那种
回复

使用道具 举报

本楼: 👍   0% (0)
 
 
0% (0)   👎
全局: 👍   100% (1)
 
 
0% (0)    👎
想问问lz msds 毕业过后从事的是什么岗位呀? 数据分析师吗,有做sde的吗? msds应该要比mscs申请简单?

评分

参与人数 1大米 +1 收起 理由
a474031180 + 1 赞一个

查看全部评分

回复

使用道具 举报

本楼: 👍   0% (0)
 
 
0% (0)   👎
全局: 👍   99% (124)
 
 
0% (1)    👎
优质分享 码

评分

参与人数 1大米 +1 收起 理由
一马渡江 + 1 给你点个赞!

查看全部评分

回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册账号
隐私提醒:
  • ☑ 禁止发布广告,拉群,贴个人联系方式:找人请去🔗同学同事飞友,拉群请去🔗拉群结伴,广告请去🔗跳蚤市场,和 🔗租房广告|找室友
  • ☑ 论坛内容在发帖 30 分钟内可以编辑,过后则不能删帖。为防止被骚扰甚至人肉,不要公开留微信等联系方式,如有需求请以论坛私信方式发送。
  • ☑ 干货版块可免费使用 🔗超级匿名:面经(美国面经、中国面经、数科面经、PM面经),抖包袱(美国、中国)和录取汇报、定位选校版
  • ☑ 查阅全站 🔗各种匿名方法

本版积分规则

>
快速回复 返回顶部 返回列表