哈佛大學數據科學碩士項目就讀體驗分享

主要講解哈佛大學數據科學碩士項目

就讀於(yu) 該項目22 Fall的Jasmine老師說這是一個(ge) 非常學術的項目，課業(ye) 占的比重比較大。相比起其他求職導向的研究生項目，這裏有一些同學偏好讀博。

學員介紹

本科：UWM

專(zhuan) 業(ye) ：統計和數學

GPA：3.9+

TOEFL/IELTS：無

GRE/GMAT：325+

老師怎麽(me) 說？

這個(ge) 項目非常務實，會(hui) 紮實的教大家很多基本的技能和應該有的思維方式。

總的來說

從(cong) 錄取背景來看，哈佛DS比其他DS項目更看重研究背景一些。

基本所有人都有很強的科研背景或發表過研究成果實習(xi) 經驗是可選的，許多人的實習(xi) 經曆相對普通。課程設置哈佛DS會(hui) 要求計算機/統計/機器學習(xi) 幾個(ge) 方向都要很熟練才行。

我發現我的同學會(hui) 在至少一個(ge) 方麵特別突出。比如不少同學本科發AI領域的頂會(hui) ，或者在保持每學期六門課程的同時進行研究，還有些同學雖然背景不相關(guan) ，但在自己的領域內(nei) 大量使用了計算方法。

同學背景

大家的申請背景都非常的強，美本的學生普遍都擁有高GPA3.9+，而國際學生很多來自中國的頂尖大學，清華、北大、複旦、上交都有。

感覺Data Science和CSE項目(以及Engineering Science)裏錄取的人超級多元化, 每個(ge) 人背景都超不一樣 從(cong) 傳(chuan) 統CS到computational biology, finance, physics的人都有。

他們(men) 各自都有很有趣的特色，所以感覺來這裏挺長見識的。大家都非常有趣！而且基本上因為(wei) 跟MIT那邊有合作還有可以隨意跨選MIT課程的關(guan) 係，所以也很方便認識MIT大神之類的。

課程設置

項目分為(wei) 三個(ge) 學期，每學期可以修4-5門課。其中有四門統計、應用數學、數據科學類的科目是必修課，還有一門比較偏文的必修課，學習(xi) 數據科學中的批判性思維，這門課鼓勵大家思考數據科學中的道德觀。

基本上必修課規模都比較大，可以達到100人左右。除此之外，項目要求必須修一門統計課和一門計算機科學課，具體(ti) 科目可以自由選擇。

學生必須完成一段學術研究經曆，一個(ge) capstone 項目，或一個(ge) 碩士學術論文(三項任選其一)。Capstone 項目今年的合作公司包括google、spotify等。春季的選擇比秋季要多。

基本上每個(ge) 學期的4-5門課中，有兩(liang) 門是必修課，其餘(yu) 都可以在允許的範圍內(nei) 自由選擇。

就業(ye) 情況

這個(ge) 項目有兩(liang) 個(ge) 通道可以自己決(jue) 定，一個(ge) 是Capstone，一個(ge) 是Thesis。

我這一屆項目裏我估計60-70%的人去就業(ye) ，剩下的人去準備PhD。但大家上課也不是為(wei) 了就業(ye) ，會(hui) 有很多人去上PhD的課隻是單純感興(xing) 趣。

哈佛DS沒有自己的就業(ye) 服務中心，依托學校的資源。我沒有在找實習(xi) 不是特別清楚，但線下求職會(hui) 蠻多的，大公司都會(hui) 來。

畢業(ye) 生通常在金融、科技、谘詢、健康護理等數據密集型行業(ye) 中找到很好的工作。

項目解析

哈佛大學的數據科學項目隸屬於(yu) 工程與(yu) 應用科學學院(School of Engineering and Applied Sciences)下的應用計算科學研究所內(nei) 。

項目概況

數據科學項目由統計係和計算機科學係聯合開辦，所以課程、教授都比較成熟。因為(wei) 項目很新，很多專(zhuan) 項的研究生排名都還沒有囊括此項目。

要獲得該學位，學生必須完成 12 門課程。這要求學生至少在校園進行三個(ge) 學期（一個(ge) 半學年）的學習(xi) 。有的學生會(hui) 選擇將項目延長至四個(ge) 學期，以參加額外的課程或完成碩士論文研究項目。

申請條件

申請材料：

•成績單

• 文書(shu)

•GRE

•網申表格

•國際學生需要語言成績

• 推薦信

• 托福/雅思

申請條件：

GRE和GPA沒有最低要求，但需要數學、計算機科學和統計方麵的優(you) 秀成績。官網上明確說明，要麽(me) 需要統計或者計算方麵的學術研究經曆，要麽(me) 需要其他的個(ge) 人成就。

由此可見哈佛的項目非常注重學術成績和科研經曆。應屆畢業(ye) 生居多，基本都有科研經曆。有工作經驗的同學本科學術基礎也都非常紮實。

課程設置

項目分為(wei) 三個(ge) 學期，每學期可以修4-5門課。其中有四門統計、應用數學、數據科學類的科目是必修課，還有一門比較偏文的必修課，學習(xi) 數據科學中的批判性思維，這門課鼓勵大家思考數據科學中的道德觀。

必修課程：數據科學簡介，數據科學高級主題，數據分析推理、和優(you) 化的隨機方法，計算科學係統開發，數據科學中的批判思維等。

熱門選修課：數據係統，可視化，機器學習(xi) ，人工智能，高級機器學習(xi) ，時間序列與(yu) 預測，線性模型等。

基本上必修課規模都比較大，可以達到100人左右。除此之外，項目要求必須修一門統計課和一門計算機科學課，具體(ti) 科目可以自由選擇。

就業(ye) 情況

根據哈佛官方給出的就業(ye) 報告，51%的學生畢業(ye) 之後去了科技大廠(亞(ya) 馬遜、穀歌、微軟等)，14%的學生進入金融行業(ye) (美國銀行、高盛、JP Morgan等)，13%的學生選擇繼續攻讀PhD。

哈佛的career service資源非常豐(feng) 富，提供一對一求職輔導(包括簡曆修改，mockinterview等)的同時也會(hui) 定期舉(ju) 辦各種求職講座。

除此之外每年還會(hui) 有兩(liang) 次大型career fair和一次專(zhuan) 門的data analytics fair，通常會(hui) 邀請許多知名公司。

學生總共需要在三個(ge) 月期內(nei) 上完12節課程，部分學生選擇延後一個(ge) 學期畢業(ye) 上更多的課程或者完成碩士research項目。

以上就是Jasmine老師在哈佛大學數據科學碩士項目的全部就讀體(ti) 驗啦！