我是NYU Data Science现在的学生
上个学期经历了自己找实习跟看同学找实习的过程
上来分享一点小经验 如有不足也希望板上有强者可以补充
首先是关于程式重不重要的问题
python/MATLAB对我们这个program是基本的
然后如果会R的话也不怕找不到工作
基本上要看你毕业之后要走哪个方面
如果是希望到tech company去工作 那可能不只要会python
如果是希望到financial company去工作那可能要懂一点time series analysis
然后如果是希望到hedge fund去做quant 那可以先不用想了
因为他们只要phd or very exceptional masters
然后我觉得以你的情况念CS可能不适合的原因是
CS通常有许多与data science or machine learning无关的必修
虽然去修也是有帮助的但是对你来说可能会增加很多不是那么必要的痛苦
所以我给你的建议会是念Stat是可以的 再去修CS相关的课就好了
但是念CS也是有好处的
特别是如果你以后需要处理到很大的数据要用Hadoop or GPU这些工具的时候
但是不需要会这个也是可以找到工作的
至于统计用假资料or CS用真资料这种事情我个人认为是子虚乌有
基本上写作业也都是用假资料 大的course project就不一定
我个人对于Data Science的看法是这样的
至少在这五年内相关的工作机会会很多 然后各种level都有
要做个data scientist不是难事 要做强大的data scientist就不容易了
我这学期有一门课的期末project 我们老师找了他的几个朋友来当project advisor
报告完后我问我的advisor(stat phd在startup做ad recommendation)
要怎么要才能成为一个好的data scientist
他给我的回答是 多去了解不同model背后的数学/统计意义
而不是data拿来 做一下前处理 跑各种model比哪个最好
至少要知道为什么一个model会work为什么不会work
然后我觉得以一个data scientist要找工作 除了专业能力以外
presentation skill极度重要
最后要帮敝系打一下广告
我们系最大的好处是 修课极度自由
全部12门课除了6门必修以外 剩下的6门基本上你想选什么都可以
举凡数学资工到生物or政治 只要这个课跟data是有相关的
基本上系上都会approve
然后系上的faculty跟assistant都很nice很关心学生也很积极协助学生找工作
不过其实以现在的情势来说可能不是那么容易申请
(我们今年发了~60份录取信among~600 applicants)
欢迎大家多来投我们系!!
有任何问题欢迎寄站内信给我 :)
※ 引述《tseng0211 (joanne)》之铭言：
: 大家好：
: 潜伏留学版好一阵子，不过还是第一次上来发文。
: 在问问题前我先大概提一下我自己的背景。
: NCKU double major in Mathematics and Statistics
: B.S GPA：3.5多
: 和本领域相关的经历：中研院数学所暑期研习生数理金融组，系上奖学金*2，(但没拿过书卷)
: Paper: none.
: 课外活动参与很多，但是大多和所学没关，就不打><
:

推

Thanks for sharing

谢谢分享！！！

那 data science 会不会又太数学？我是说相较 CS 来说毕竟 stat 和 ML 还是有点不一样？

我觉得data science is just the fancy name of ML但是我不懂怎么样才是太数学 你至少要会linear algebraclaculus跟probability 然后如果有analysis背景当然更好数学在这个领域是懂越多越好 但是不会那么多也是有出路的

谢谢你的分享^^我有寄站内信给你哟

谢分享

谢分享

推~

推

推

这个program是比较近DM还是比较近ML?

请问原po: 想去tech company 要多加强哪方面的能力?感谢欧~~!!

Courant 推～

感觉也要懂一些其他领域的背景...(生物、金融等等)

谢谢分享 推~

想问一下这program有同学是未来想走academic的吗? phd之类

楼上想要问的是念这program对走academic有没有帮助吧我觉得很个人啦 然后想走academic的人都很拼所以就要看你愿意投注多少时间在唸书跟做project不过我觉得大部份的人就算有打算念phd也都是为了去业界

谢谢mychill

感谢原po

NYU不是统计见强的学校,像这种Data Science program是标准的利用名气来赚钱的案例,就跟隔壁的Columbia U一样.(但是CU至少统计方面师资算是强的). 自己师资阵容其实开不出什么课,找一堆外面的人进来大班授课,成本低利润高,大家都开心这样的program训练出来的学生程度参差不齐,基本的要求就是会依指示跑程式,会解释output,但是至于model合不合理,背后的精神是什么,就不能要求太多了2010-2012 统计/生统硕士班"人数"排行榜 " target="_blank" rel="nofollow">
博班人数: " target="_blank" rel="nofollow">
硕博班人数比较一下大概心里就有底了我并不是劝大家不要申请这样的program,基本上学校名气跟地理位置还是对找工作有帮助,但是还是要对手上的选择做全盘考量

想请教一下 要能够了解model合不合理 数学能力的要求高吗? 还是说较著重在理解资料特性?什么类型的资料适合用哪一种方法? 各模型的假设与定义初学者 借机发问 感谢愿意分享经验的版友

我觉得这个program很好阿 基本上把data science重点课程都包括进去(刚刚参考了CMU ML课表) 而且NYU也算不差就CS排名也有到20多 找工作地点又好 当然能去大S UCBCMU等顶尖学校是最好 但纯以就业考量的话 Columbia.NYU已经足够了吧@@面试以实力为主 自己努力还是比较重要的mychill大讲得十分详细 此篇大推!也推b大给后进们的专业建议! 十分有用!!

我觉得其实我们(虽然在数学下面)比较CS based所以如果以统计的理论上面的确不及真的math/stats

NYU这学位真的不错，找的到好工作就是王道，管他纯还是生主场优势这么强大，学的也比较广，要在NYC大企业工作不难