哥大统计系是不是水?大误会!
发布时间:2024-11-01 01:27:57来源:未知
一、哥大统计系是不是水——坐享全美为数不多的大系
关于哥大统计系的规模,每年on campus的学生大概在200-250人左右,这一点和大家从知乎或者其他渠道看到的数据一样,是个大系。
但是要知道,我们光全职的教授就有50多个,加上兼职的教授以及也隶属在其他学院的教授,就要有60-70个左右。在拥有这么多教授资源的超级大系里,如果每年只招收20-30个项目的硕士学生,也是有点诡异的,系里也哪来的钱养那些大牛教授呢?
所以人多,首先是因为系大,好处就是:
第一:课程开设的更加丰富。
我刚去官网中列出的课程里数了数,一共有105门专业课可以任你选择。而且选课十分自由。只要完成必修的4门课(Probability,Inference,Linear Regression Models,还有Applied Data Analysis),剩余的8门课可以从余下的101门课里任意挑选。
而且学院开设了很多跨院课程,比如和商学院、工学院、数学院、医学院合作的课程,可以让未来想走金融统计、Data Science、统计理论(比如随机矩阵),以及生物统计的同学, 有可选择的课程,照顾到每一位同学的需求。
第二:你有许多机会去和老师进行交流,教授们的研究方向也十分丰富,而且涵盖面非常广。
大家可以积极去问问导师的项目组,有没有合适的项目可以让你帮忙,也就是担任所谓的Research Assistant。实话说,统计系这样的机会还是很多的,我有很多统计系的同学也是在Data Science Institute里做RA。
但是,系大也有一个不好的地方,那就是资源很多,但是能不能落到你的头上,还需要你自己努力。
硕士阶段,还是有非常多career fair以及其他机会的,各大公司也会来系里开讲座+招人,如果大家有兴趣的话就需要多多关注邮件、听讲座,在讲座后积极和HR沟通,争取机会。
哥大统计系,基本上分为4个track,包括金融、Data Science、精算和生物统计。
例如:如果申请者未来想走Data Science方向,所以在哥大的这一年,就可以选修很多Data Science课程,同时想专注一些算法的改进,也就是Data Science中偏理论的方向。
在这里可以选修了一些比如Bayesian Statistics、Nonparametric Statistics、Applied Data Science、Multivariate Stat Inference、Elementary Stochastic Processes、Statistical Machine Learning等的专业课,这些都十分契合我的发展需求。还学习了机器学习相关的理论知识,同时也精进了编程技能。
当然,如果你只是为了要走工业界,你可以更多地去选择一些应用类课程,比如Neural Networks&Deep Learning、Natural Language Processing、Deep Learning for Computer Vision and Natural Language Processing等等,这些都是非常有意义的课程。
二、哥大统计系是不是水——相比较其他统计学系,这里也会有大牛
相比于某些其他学校,一个统计系项目只有20个学生,可以说,哥大统计的250个人里,确实存在着较大的方差。但是大神也确实有很多,里面也会夹杂国内Top10,甚至是Top5院校的同学。
本科双非的同学也有,但是他们的profile也都非常优秀,绩点90+,同时也拥有非常好的软实力经历,有些也在国外交流过两个月到一年的时间。
例如:申请者本科是中上游的985,绩点在88点多。所以在小编看来,是不可以因为某个单项的条件,就去说这个申请者的条件好与不好。比如你可能看到了他来自“双非”院校,但他的绩点可能很高。或者他虽然是80分出头的绩点,但他可能来自国内Top3院校。
此外,哥大是一个特别注重diversity的学校,基本不会出现太多相似背景的申请者。“水”,可能指的是周围同学存在的方差。但是教课的教授们,都是领域内的大牛,所以学到的专业知识一点都不水。
三、哥大统计系是不是水——哥大统计学系得天独厚的地理位置,便利毕业生就业
哥大坐落在纽约,所以在此毕业生在纽约的相关就业机会非常多。但是国内学生就读统计系的学生专业也有同学会选择回国找工作。
但是一般回国发展也很不错,比如有腾讯的算法岗,阿里巴巴、字节跳动、小红书、滴滴的数据分析岗等,还有北上广的金融公司、商业银行等。
在美国找工作的同学也有很多,在纽约找到了工作,还有进入了flag的同学。总体来说,哥大统计系毕业生最常见的就业方向有:IT企业、金融投行、医药企业、信息咨询公司这四个。
就哥大的data science方向来说,IT企业是DS运用的前沿,也是DS毕业生最重要的就职选择。根据称呼不同,能看到DS在IT企业的运用。Data Scientist这个title多见于大型IT企业,比如Microsoft、Baidu等。
他们主要从事的是比较前沿的深度学习,还有常见的Data Analyst,在我看来,Data Analyst的难度普遍低于Data Scientist,主要是运用Python、R、Java等语言做数据处理,以及基于算法进行简单的小规模数据分析。
统计系的career这一板块,也提供了很多就业信息。主要是帮助学生通过网络,和哥大的networking,去找到一些职业机会,最终找到工作。
同时,学生可以参加与统计或者data science有关的各种小组和在线论坛,大家可以以此获得一些实习机会,或者参与并了解有关会议和行业会议的信息。具体里面有Individual Career Counseling、Professional Development Course、Workshops and Panels、Professional Placement以及PhD Placement等。
当然,还有一些想要继续深造的同学,也都去了专业排名在美国Top30的学院校攻读博士学位。
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