01
为什么选择出国留学
02
数据科学都有哪些学校和项目可选，梯度如何？
03
申请数据科学相关项目需要做哪些准备？
04
申请时间线
05
数据科学就业前景及趋势
先分享一下我的个人背景，帮助大家理解：
GPA:3.94, 电子系前5%
TOEFL:109
GRE:无
科研：一段国内科研（无产出），两段海外科研（一篇cell子刊）
实习：一家国内头部咨询，一家国内早期创投机构
推荐信：两封海外导师强推，一封国内管理学课任课老师推荐信
Offer：Stanford MS in Biomedical Data Science，Harvard Data
Science，Yale Stats &Data Science
1为什么选择出国留学
我本人比较喜欢探索、尝试、深入再远眺的过程，因为本科是在大陆上的，因此希望研究生阶段能够换一个环境，进入一条新的成长曲线。
另外，大三期间在哈佛的交换让我看到了人生发展的不同可能性，和一个对异见更宽容、更有多元化的社会，因此也想用这样的一段时间冷静下来，刷新自己。或者，出国对我来说是一个重新选择体系的过程。
在决定出国留学之前，我建议大家审慎的思考自己想要留学的原因，是好奇、还是对当下生活的不满与逃避，还是国外社会的某些特点更有利于你的个人发展。如果对以上的问题不能给出明确的答案，不妨先申请一个海外的交换，看看自己喜不喜欢，有什么样的心得再做决定。
2数据科学都有哪些学校和项目可选，梯度如何？
数据科学专业在很多学校都有开设，同时由于数据科学涉及的学科多、就业产业广，因此在不同学校的专业设置、培养方案、所属院系甚至专业名称都有所不同，有些下设在统计学院下，有些在计算机科学下，也有一些偏专业性的项目会下设在finance，medical
school等等专业下。因此在申请以及最终选择offer时，我们除了要考虑学校的名头以外，也需要考虑不同项目的课程设置偏好、就业/读博偏好、地理位置对就业的影响等等。
这是我在网络上找到的，我个人认为较为可信的ds项目梯度图（对于想要从事量化的同学，Princeton
MFin也属于tier1项目）。由于Data Science本身以cs,math,ai等学科作为基本工具，应用在Biology,
Environment, Finance, Social
Science等等领域；因此DS项目的质量与学校的综合实力强相关。因此我们可以看到，最顶尖的ds项目恰恰就属于我们所熟知的哈耶普斯麻，再加上背靠Warton商学院的UPenn以及以计算科学见长的CMU两所学校。
另外，除了较为常见的Stat&DS项目以外，还会有一些项目聚焦于某一个数据科学的子领域或应用场景。比如我们之前提到的Princeton
Mfin以及MIT的business analytics，还有Harvard Chan School的MS in
Bioinformatics，Stanford的ICME（Institute of Computational
& Mathematical Engineering）项目和医学院的Biomedical Data
Science项目。大家可以根据自己的专业兴趣来进行选择。
3申请数据科学相关项目需要做哪些准备？
Ds项目的申请者会更加多元化，并不存在一个绝对的录取公式。在硕士申请中较为重要的GPA自然是冲击顶级项目的一个必要的条件，但能否与其他申请者产生区分度还是在于实习或是科研成果的产出。我个人认为对于明确要申请DS硕士的申请者来说，实习和科研是可以同时进行的，但最好确保在时间上分割不同的模块，例如大三之前可以多多尝试实习（可以做一些偏research的实习），大三尤其是暑研就专心科研，拿到推荐信。
但话说回来，六边形战士并不是有好的申请结果的必要条件，甚至过于分散的精力造就的所谓漂亮简历可能还会在一些顶尖院系/小规模项目成为减分项，因为这种简历往往缺乏特点，涉猎广但都不专精。我的建议是不管你是侧重科研还是实习还是两者兼顾，一定要注重【故事】的完整性，在申请推荐信/科研/实习/文书之间构建有机的联系，从经历中展现一个真实的、有血有肉的、有目标的申请者。
TOEFL和GRE就是过了就行，我个人甚至没有考GRE,因为太耽误时间了。
综上所述：1.GPA非常重要 2.尽早聚焦，分割时间，一个时间段专心干一件事
3.做好storytelling，注重经历之间的互动
4申请时间线
DS项目的提交ddl集中在12月初到12月中旬，少数会延伸到一月初。一般情况下是一轮申请录取，因此可以参考大多数的申请时间线。在理想状态下，大三上学期之前考好托福成绩，大三可以申请海外的交换，再顺带解决大三下学期的暑研，拿到一封好的推荐信，基本就能拿到不错的录取结果。
5DS就业
因为我没有真正进入就业市场，所以没有办法给出一手的信息。我能接触到的信息其实和大家一样，就是在一亩三分地以及小红书等留学生聚集的社交平台上对于就业一片唱衰（不仅仅是ds专业），但就业本身是小马过河的问题，每个人的背景不能完全apply。另外，某一个岗位的总开放岗位量，上限和下限，平均值和方差，有很多的metrics可以帮助我们量化这个岗位的就业情况，具体哪个对你是有参考意义的，这需要结合你自己的背景去看。
另外对我来说，ds并不是一个重点，而是一个方法论，一种数据驱动决策、与数据互动的思考方式；这个学位并不意味着我以后会成为一个数据科学家，而是让我拥有了这样一种解决问题的toolbox。我认为这样一种toolbox在未来是十分有益的。
最后就是非常非常感谢世毕盟对我申请的帮助，培训师和mentor（CMU博士）都特别的专业。在申请初期，mentor和培训师就约了会议帮我确认的申请的方向。除此之外，培训师有求必应，不仅会定期提醒我申请的时间线，提供文书模板，签证申请指南等等资料，解答我关于申请系统，送分这类问题，还帮我联系文书老师进行文书的润色，包括利用世毕盟的平台帮助我链接其他申请到相同项目的同学等等，可以说贯穿整个申请的始终，对我有很大的帮助。
陆本，无G，放弃HarvardDS，我去斯坦福！
01
为什么选择出国留学
02
数据科学都有哪些学校和项目可选，梯度如何？
03
申请数据科学相关项目需要做哪些准备？
04
申请时间线
05
数据科学就业前景及趋势
先分享一下我的个人背景，帮助大家理解：
GPA:3.94, 电子系前5%
TOEFL:109
GRE:无
科研：一段国内科研（无产出），两段海外科研（一篇cell子刊）
实习：一家国内头部咨询，一家国内早期创投机构
推荐信：两封海外导师强推，一封国内管理学课任课老师推荐信
Offer：Stanford MS in Biomedical Data Science，Harvard Data Science，Yale Stats &Data Science
1为什么选择出国留学
我本人比较喜欢探索、尝试、深入再远眺的过程，因为本科是在大陆上的，因此希望研究生阶段能够换一个环境，进入一条新的成长曲线。
另外，大三期间在哈佛的交换让我看到了人生发展的不同可能性，和一个对异见更宽容、更有多元化的社会，因此也想用这样的一段时间冷静下来，刷新自己。或者，出国对我来说是一个重新选择体系的过程。
在决定出国留学之前，我建议大家审慎的思考自己想要留学的原因，是好奇、还是对当下生活的不满与逃避，还是国外社会的某些特点更有利于你的个人发展。如果对以上的问题不能给出明确的答案，不妨先申请一个海外的交换，看看自己喜不喜欢，有什么样的心得再做决定。
2数据科学都有哪些学校和项目可选，梯度如何？
数据科学专业在很多学校都有开设，同时由于数据科学涉及的学科多、就业产业广，因此在不同学校的专业设置、培养方案、所属院系甚至专业名称都有所不同，有些下设在统计学院下，有些在计算机科学下，也有一些偏专业性的项目会下设在finance，medical school等等专业下。因此在申请以及最终选择offer时，我们除了要考虑学校的名头以外，也需要考虑不同项目的课程设置偏好、就业/读博偏好、地理位置对就业的影响等等。
这是我在网络上找到的，我个人认为较为可信的ds项目梯度图（对于想要从事量化的同学，Princeton MFin也属于tier1项目）。由于Data Science本身以cs,math,ai等学科作为基本工具，应用在Biology, Environment, Finance, Social Science等等领域；因此DS项目的质量与学校的综合实力强相关。因此我们可以看到，最顶尖的ds项目恰恰就属于我们所熟知的哈耶普斯麻，再加上背靠Warton商学院的UPenn以及以计算科学见长的CMU两所学校。
另外，除了较为常见的Stat&DS项目以外，还会有一些项目聚焦于某一个数据科学的子领域或应用场景。比如我们之前提到的Princeton Mfin以及MIT的business analytics，还有Harvard Chan School的MS in Bioinformatics，Stanford的ICME（Institute of Computational & Mathematical Engineering）项目和医学院的Biomedical Data Science项目。大家可以根据自己的专业兴趣来进行选择。
3申请数据科学相关项目需要做哪些准备？
Ds项目的申请者会更加多元化，并不存在一个绝对的录取公式。在硕士申请中较为重要的GPA自然是冲击顶级项目的一个必要的条件，但能否与其他申请者产生区分度还是在于实习或是科研成果的产出。我个人认为对于明确要申请DS硕士的申请者来说，实习和科研是可以同时进行的，但最好确保在时间上分割不同的模块，例如大三之前可以多多尝试实习（可以做一些偏research的实习），大三尤其是暑研就专心科研，拿到推荐信。
但话说回来，六边形战士并不是有好的申请结果的必要条件，甚至过于分散的精力造就的所谓漂亮简历可能还会在一些顶尖院系/小规模项目成为减分项，因为这种简历往往缺乏特点，涉猎广但都不专精。我的建议是不管你是侧重科研还是实习还是两者兼顾，一定要注重【故事】的完整性，在申请推荐信/科研/实习/文书之间构建有机的联系，从经历中展现一个真实的、有血有肉的、有目标的申请者。
TOEFL和GRE就是过了就行，我个人甚至没有考GRE,因为太耽误时间了。
综上所述：1.GPA非常重要 2.尽早聚焦，分割时间，一个时间段专心干一件事 3.做好storytelling，注重经历之间的互动
4申请时间线
DS项目的提交ddl集中在12月初到12月中旬，少数会延伸到一月初。一般情况下是一轮申请录取，因此可以参考大多数的申请时间线。在理想状态下，大三上学期之前考好托福成绩，大三可以申请海外的交换，再顺带解决大三下学期的暑研，拿到一封好的推荐信，基本就能拿到不错的录取结果。
5DS就业
因为我没有真正进入就业市场，所以没有办法给出一手的信息。我能接触到的信息其实和大家一样，就是在一亩三分地以及小红书等留学生聚集的社交平台上对于就业一片唱衰（不仅仅是ds专业），但就业本身是小马过河的问题，每个人的背景不能完全apply。另外，某一个岗位的总开放岗位量，上限和下限，平均值和方差，有很多的metrics可以帮助我们量化这个岗位的就业情况，具体哪个对你是有参考意义的，这需要结合你自己的背景去看。
另外对我来说，ds并不是一个重点，而是一个方法论，一种数据驱动决策、与数据互动的思考方式；这个学位并不意味着我以后会成为一个数据科学家，而是让我拥有了这样一种解决问题的toolbox。我认为这样一种toolbox在未来是十分有益的。
最后就是非常非常感谢世毕盟对我申请的帮助，培训师和mentor（CMU博士）都特别的专业。在申请初期，mentor和培训师就约了会议帮我确认的申请的方向。除此之外，培训师有求必应，不仅会定期提醒我申请的时间线，提供文书模板，签证申请指南等等资料，解答我关于申请系统，送分这类问题，还帮我联系文书老师进行文书的润色，包括利用世毕盟的平台帮助我链接其他申请到相同项目的同学等等，可以说贯穿整个申请的始终，对我有很大的帮助。