数据科学大揭秘,跨专业申请难度到底有多大
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苏连招

数据科学大揭秘,跨专业申请难度到底有多大

2020-08-09...

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数据科学,是这几年美国研究生申请的热门专业。

随着大数据热度的不断升高,近几年,不管是美国ata science项目的开设数量还是申请人数,都有了极大的提升。在众多ata science申请者中,转专业申请者占了相当大的比例。很多想转cs的人因为觉得跨度太大,会退而求其次申请s。

那转专业申请s,有哪些要求,又应该怎么提升自己的背景呢?苏老师逐一为大家分析一下。



01 专业背景

s是一个交叉学科,涉及数学,统计,计算机等多个专业,经常与统计、cs、生物信息、商业分析等混申。总的来说,s对转专业申请者的友好程度要比cs高很多。这也是为什么我们经常见到一些文商类专业的学生也能申到不错的s项目的原因。

想要申请s,本科专业是数学、统计或cs最佳,物理、经济学等强调数学能力的专业次之,其他理工专业再次之。当然,如果不是相关专业,但有丰富的相关领域工作或科研经历,尤其是体现quantitative和programming能力的申请者也可以。对于一些特殊领域的s项目,比如公共政策、公共卫生等,有该领域知识和工作经验也很重要。

在公司过往的s转专业申请者中,有来自生物、化学、园林园艺、交通工程、自动化、机械工程等理工科的申请者,也有 电子商务、会计、金融、国贸等商科专业的申请者,也有经济、教育等文科专业的申请者。总的来说,还是以理工背景的申请者居多。

02 课程结构

建议修过的数学课程:线性代数,概率论,数理统计,微积分等。

建议修过的计算机课程:编程语言(python/r/java/c++),最看重python和r。

相对cs来说,s对申请者的先修课的要求没有那么严格,对修课方式也没那么严格。不过,总的来说,还是学校的修课最优,因为可以体现在你的成绩单上。其次是暑校的课程或者大学开始的online的课程,再次是带有certificate或者成绩单的网课。

s新开项目的增速非常明显,每年都有几十个新项目开设,这也是这些s项目对于申请者的先修课背景卡得没有那么严格的原因。这有点类似于早期的cs,随着转码的人越来越多,现在cs项目对于转专业申请者的背景要求越来越高。个人估计s也会走cs的老路,不过s的就业是否能像cs一样支撑起这种变化,值得期待。

总结一下,再往前推个两三年,s的申请难度甚至高过cs。因为最初项目开设没有那么多,招人也少,要么就是档次很高的学校,要么就是档次很低的学校,中间档的学校很少。这就导致对于普通背景的申请者来说,尝试申s可能比cs还要难。

但是,随着项目开的越来越多,有一些项目的招生规模也在不断扩大,转专业申请s的可行性也越来越高。如果你确实对s感兴趣,现在我还是很建议你申的。

03 专业经历

s是一个很偏应用的学科,这也是为什么提供s ph学位的项目极少的原因。所以,相比项目经历,我更建议你去找一份s相关的实习。

如果你有工作经历,且与数据相关,对申请帮助是非常大的。实习或者工作经历能够证明你对一些必须的知识和技能的掌握,这与建议转申cs的学生优先找实习是一个道理。

实习内容建议跟数据的搜集、处理、分析、可视化等相关,行业不限,可以是互联网行业,可以是生物医疗行业,也可以是金融行业。纯软件开发的实习经历对申请s也有一定帮助,但是相关度没有那么高。如果去it企业实习,最好找数据、数据库相关的职位。

除了主动寻找新的专业经历的提升机会之外,你现有的专业经历如何跟申请s结合起来,也是一个关键。通常情况下,一个转专业申请者在原先的专业领域里,都有一些专业经历,这些专业经历里很多也都会涉及到数据的处理和分析。

s只是一个工具,它可以和任何领域相结合。可以从这个角度,挖掘一下你在原专业的经历,看怎么跟你申请s的动机,怎么跟你未来s阶段的学习结合起来。挖掘好这部分的相关性,你的转专业动机就会比较顺,并且能最大限度地减少转专业所带来的不利影响。

如果想了解更多详细信息的,抓紧时间来联系苏老师吧。

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