布朗大学数据科学VS哥伦比亚大学数据科学VS UCLA统计该如何选择?

布朗大学数据科学VS哥伦比亚大学数据科学VS UCLA(加州大学洛杉矶分校)统计该如何选择?

在这里我分享给大家一个选择offer的方法,掌握方法之后,大家可以根据自己的具体情况进行选择。在选择offer时,首先要明确自己的目标,特别是职业目标。以问题来看,需要思考自己是否想做data scientist的工作,想在哪里就职,回国还是在美国。如果在美国,是否有想去的城市,比如纽约,加州或者德州,目标越清晰越好。如果没有非常清晰的目标,至少要了解选择哪个项目更容易实现自己的职业目标。

我所了解的许多学习数据科学的同学都会把近期目标定在美国就业。如果把目标定在美国就业,在比较offer时应该看重以下几点:

·第一,项目是不是STEM的,因为如果是STEM的话意味着学生可以在美国有三年三次的抽签机会,这对于个人以及雇主都非常重要。哥伦比亚大学,布朗大学和UCLA(加利福尼亚大学洛杉矶分校)的统计都是STEM,所以都满足这一条件。

·第二,项目的时长。如果想要在美国就业,一年半或者两年的项目时长一定好于一年时长。一年时长的项目的缺点是没有暑期实习时间,需要直接找工作。而暑期实习对于留在美国又十分重要。因为首先,许多offer会先给到你实习的机会,如果表现良好再转成全职。其次,通过暑期实习,可以让你提前掌握在美国找工作的方法,对后期全职找工作有非常大的帮助。最后,如果暑期有一份优秀的实习经历写在简历上,对未来找全职工作将会有很大帮助。布朗大学的数据科学项目正规时长是一年,哥伦比亚大学项目时长为一年半,所以从这一角度判断,哥伦比亚大学的项目更占优势。

·第三,课程设置。一般课程设置都会分为必修课和选修课。我们需要考虑必修课对你是否合适,是不是你想上的课程,对未来找工作是否有帮助。选修课需要考虑他是否能够给你足够的选项,其中的课程对你未来找工作是否特别有帮助。现在有许多同学只是知道自己未来想要做数据科学,但并不能在这个领域中细分,知道自己究竟想做什么。这个步骤非常重要,如果想要知道自己未来究竟想做什么,需要提前做足够的准备工作。比如和领域中各行各业的人了解情况。布朗大学的选修课只有一门,哥伦比亚大学的选修课更多一些,可选门数更多,所以从课程设置灵活度来看,哥伦比亚大学的项目更好些。

·第四,就业情况,我们需要了解学校的就业资源以及之前的就业数据。因为读研最重要的目标就是就业,在申请阶段大家的目标是拿到offer,但是在这一阶段,我们需要更多考虑就业。可以从学校地理位置,校友人数等维度考察学校项目是否有利于就业。从某种程度上讲,研究生项目大,人数多并不是坏事。大班授课,可联系的校友相比更多,而且学校和公司也往往更愿意在人数较多,较大的项目中招人,这样招到合适的员工的几率更大。并且学校官方一般会公布自己的就业数据,例如哥伦比亚大学数据科学的项目会公示毕业生毕业后就职的公司。但是布朗大学的数据科学更偏向社会科学,生物方面,官方并没有公布就业数据。虽然学校官网没有公布,我们也可以自己做功课了解,比如从领英上找这个项目毕业的同学现在都在哪里就职。虽然会花费一定时间,但也可以找出很多信息。并且我们可以通过这个软件联系校友,询问他们的在读体验和工作情况。

问题中还提到了UCLA的统计学,UCLA的统计学分为MS和MAS,MS的项目比较偏向学术,MAS的项目偏向就业,与数据科学相近,MAS的就业出路之一也是做数据科学。因为MAS这个项目最初设置是为在职的人准备的,所以他的上课时间在晚上。而且这个学校在LA,如果想要留在加州工作,选择在加州的学校更好。

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