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[background] NTU ACCT GPA 3.2/4.3 GMAT 700 TOEFL 101 US citizen [working experience] 四大事務所的digital program2年 [recommandation] 公司主管 大學統計課教授 [admission] University of San Francisco MS in Data Science with scholarship $12,000 [about the program] 這是一個為期一年並且是就業導向的program,原本應該是 2020 Summer開學,但因為疫 情延後開學了,2021年應該是Summer開學,現在已經開放申請了 當初在選擇時原本是打算申請BA,就在google上搜尋BAprogram的排名打算分析一下自己 的落點,沒想到意外搜尋到這個DS的program評價好高,再詳細了解之後就著手申請了。 申請這個program的必要先修有 1.任何一個programming的課程 2.線性代數及微積分 3.統計及機率 *不接受coursera等線上課程的學分 這個program最大的特色是地點,DS的校區就在金融區,對面就是各大公司的總部,很多s eminar 可以參加,課程特點是practium,能到灣區的公司實習,畢業的就業率也非常高 以下是今年orientation的資料: Overall 94% received an offer within 3 months Median base salary $100k Class of 2019 95% received an offer within 3 months Median base salary $120k Class of 2020 Median base salary to date 124k 高就業率的同時也非常嚴格,學期前兩個月是Bootcamp,科目有三科,只要有一科沒過就 要明年重新申請,其他的課程也是只要有一個F就沒辦法拿到Master degree ,上到目前 為止課程內容非常紮實,對沒有很多programming經驗的人來說比較辛苦但還是可以接受 的範圍 可能因為學校綜排不高,對亞洲留學生沒什麼吸引力,所以班上組成大部分都是美國本地 人(也是有一些中國和印度人),也可能是因為疫情的影響,聽說去年還是有1/3中國學生 。大部分的人背景都是CS或Math,也是來自美國不錯的學校,官網上有相關資料,背景比 較不一樣會壓力有點大XD,但要相信自己,相信學校錄取你一定是有原因的 網路上還有很多中國學生分享的就讀體驗,搜尋一下就可以找到,如果要說缺點的話就是 時間比較短,有很多有趣的課都沒辦法更深入的探討,但我覺得這個program的定位就是 給你一個美國學歷和工作機會的跳板,再說data這個領域大部分還是要靠自己修行的,但 這裡的老師人真的都很好,有問必答而且蠻沒有距離感,還有data institut 有幾位deep learning 的名師,未來一定要選修這些課 [心得] 當初決定申請學校走了很多曲折的路,但做過最好的決定是沒有去年就出發,正好躲過疫 情,雖然今年一開始也是得上網課XD 我對學校這件事蠻隨緣的,所以今年只申請了法國的商學院和USF,當初也沒想過能直接 跳到DS,其中也是花了一些心力還補上不足的部分,比如補線性代數的學分之類的,我覺 得在挑選program的時候真的要了解自己想要的和適合的是什麼,比如我完全不打算走學 術路線,讀書就是為了就業,那這個program就非常適合。 發這篇主要是想推廣這個優質又高cp值的program讓更多台灣學生知道(今年好像只有我好 孤單QQ),所以準備申請文件的部分就不多談,和一般的學校都差不多。 另外是面試的部分,會問比較technical的問題,例如線代或python的問題,好好準備就 不難 --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.216.64.146 (臺灣)
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1F:推 NOYUYU: 推一個,你拿的到獎學金超強!08/22 17:13
2F:→ NOYUYU: 之前我有申請但沒上QQ08/22 17:14
我也很意外~ 可能幫我面試的是亞裔的教授比較偏心吧XD ※ 編輯: Supershero (49.216.64.146 臺灣), 08/23/2020 00:37:02
3F:推 a1933464522: 想問原po怎麼補學分 08/23 11:06
4F:→ Supershero: 我是在北科大隨班附讀補的喔~ 原本想去清大補但是太 08/23 20:44
5F:→ Supershero: 遠了 聽說清大比較扎實一點 08/23 20:44
6F:推 michaelyu103: 謝謝詳細的分享,希望有機會當學弟! 01/11 22:43







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