哥大MS统计入学一年心得，满满心意回馈地里
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楼主从留学申请开始，就关注这个论坛，一直到现在来美国将近一年，完成了两个学期的学业，也顺利拿到暑期实习offer，和实习需要的pre-OPT，13给了我很多很多帮助和支持鼓励。虽然现在来写哥大统计的入读体验可能对18Fall的选校没有太大作用了，但是还是希望能帮助大家多多了解我们项目。大概是从几年前，一个‘哥大统计毕业生名单，绝大多数是中国人’的贴子开始，大家就开始政治正确地觉得哥大统计是一个水项目。水的标准是什么呢，说哥大统计的水的是那些读过这个项目的人吗？楼主开这个楼的目的不是为了说哥大统计水不水的问题，毕竟首先，每个人心中对项目有不同的要求，这个没有统一标准，其次，楼主觉得世界上没有水的项目，只有水的人。
上面的问题已经回答了很多基本问题，那下面楼主再说说几个大家可能比较关注的点吧。
1. 就业
哥大统计是30学分（十门课）的项目，一般学院要求一年半修完，但也可以一年完成，楼主就认识好几个同学两个学期就修完所有课程，这学期结束就毕业了。这样的同学，我们这届加起来可能20~30个吧，这些人里面，有人申到了别的学校的PHD继续深造，有人回国找工作，还有的应该继续留美找全职。但由于楼主不是认识很多这些提前毕业的同学，所以暂时无法提供全职就业的信息。
现在来说说暑期实习的情况，首先明确一点，今时今日，并不是每个来美国读研的学生，都是以留美为目的的，国内发展机遇也很多，又或者有的人本身就有家族企业，所以不需要留在美国。所以找暑期实习的也会分为两拨，留美的和回国的。据楼主了解，回国的一般都能找到，无论满意与否，毕竟哥大的牌子在那儿，至少能拿到面试机会，而能不能抓住这个机会，就看个人能力了。另外需要说明一点，有的同学回国是因为我们项目不提供CPT，就是说，如果你想在美国做带薪实习，必须申请PRE-OPT，需要提前三个月申请，花费400+刀，有的人觉得太麻烦，或者认为即使有OPT也不一定有实习offer，所以就索性直接放弃在美国找实习。
除去回国的，留美这一拨人里，大概是50%的同学能找到实习吧，大部分分布在纽约曼哈顿。牛的人确实是牛，有第一学期开学三周就拿到facebook data engineer实习offer的，没那么牛的，也能找到unpaid实习。实习的领域应该涵盖金融、科技、传媒、零售、电商、医药等等行业，方向有data、咨询、risk、金融等等。拿楼主自己做例子，楼主来美之前，有过三段500强，一段对冲基金，一段研究的实习经历，与人沟通能力还不错，但找实习的时候一样花了7个多月，从第一学期的九月末，一直到第二学期的四月末，前后投了500+简历，才拿到了dream offer。所以说，无论你是什么项目出来的，项目本身并不能为你提供直通offer的机会，最多只是为你增加通过简历筛选的机会，接下来的更多靠自己的硬实力。楼主认识的找到实习的人，每一个都是很努力在投简历，而且本身经历就很丰富很强，很会social的同学。
综合起来，找到暑期实习的大概有60+%的样子，我觉得就今年的形势而言，CS都在说不好找实习，我们统计能达到这个水平，算很不错了。全职方面的信息，等楼主毕业了，再来汇报。
2. 学业
我们统计的课程分为四个方向，DS、金融、精算、PHD。同学可以根据自己的职业发展路径，选择点亮不同的技能树。楼主从申请期开始，就确认了一心往DS发展，所以这部分只能提供DS方面的心得。
第一学期，几乎所有同学上的一样的必修课，有GR5203 Probability，GR5204 Inference，GR5205 Linear Regression和GR5206 Intro to DS。前三门课是学院必修，也是统计的入门基础课，是很多进阶课的先修课。有本科学数学或统计的同学反映，上这三门课有点和本科的课程重合了，有点浪费时间。但楼主本科学的是精算，这三门课虽然都有接触过，但都是本科的深度，研究生的深度让我对这三个领域的知识有了更上一个层次的了解，构建了更加完备的知识体系，确实也对后来的machine learning，准备DS面试等等有很大的帮助。建议新来的同学不要对这三门有抗拒心理，就当重新学一遍，不会有坏处的。另一门Intro to DS是教如何用R编程处理DS问题，从最基础的安装R教起，到最后用R完成各种高难度骚操作，每周配合课堂还会有专门的lab section，是一门操作性极强的课，对于本科没有接触过编程的同学，或者没有用编程语言处理过DS问题的同学会有很大的提升。
第二学期，同学们纷纷开始按照自己的职业规划自由选课，楼主的选课方向是应用为主的DS课程。于是，我第二学期选择了GR5243 Applied Data Science，绝对是我研究生时期收获最多的课，没有之一，一学期会做一个个人项目和四个小组项目，话题涵盖文本挖掘、Shiny app、图像分类、推荐系统和一个自选话题。应用到的编程语言有R和Python，每个项目完完全全就是用三周时间从无到有，实现一个领域的DS application。虽然这个学期，为了这门课，楼主不知道多少次凌晨3、4点还在图书馆和队友并肩作战，但是这些项目对以后具体想往哪个DS领域发展，还有放在简历上当项目经历，都很有帮助。如果让我推荐DS方向的课，这个是我的首推，必须的。楼主的第二门课是GR5241 Statistical Machine Learning，由于这学期讲这门课的教授的授课水平让人一言难尽，所以楼主基本是靠自学完成了这方面的学习，配备的教材是elementary statistical learning和introduction to statistical learning，前者更多从数学理论的角度而后者从实践的角度讲述ML的方方面面。楼主就是靠着啃了这两本著作，完成了这学期的学习，教材是很好的，有意向往这方面发展的同学可以第一学期比较闲就开始看这两本书。第三门课是GR5225 Bayesian Statistics，其实这并不是一门应用类的课程，而且掌握难度其实略超出楼主的能力范围，前半学期讲了贝叶斯的基础理论，hyperparameter、hierarchical model什么的，后半学期讲了各种花式simulation。好在教授考试比较良心，所以只是学起来痛苦，但考试还是不那么折磨人的。最后一门是GR5293 Applied Machine Learning这是我们学院和DS institute合作办的课，实话说，这学期教这门课的教授是从业界聘请回来的，而且并不是做技术活的，所以并不能教我们很多深入的关于技术的问题，反而是让我们学习了一些职场里应用机器学习的场景。如果以后的同学想要选这门课，我建议是慎重考虑，可以先选上，开学去听一两节，再根据自己的感受决定要不要继续。
以上就是楼主两个学期上过的课，课不多，就八门，但是楼主额外抽出来了时间在coursera和udacity上了很多DS相关的课程，这些都可以在楼主求职那边的经验贴看到详细介绍，就不放在这边讲了。
最后一个学期，楼主的打算是处于毕设GR5291 Advanced Data Analysis，另外再考虑一下EECS的deep learning，STAT的sample survey和advanced machine learning（传说中教得很好的peter），但下学期肯定不会安排很多课，更重要的任务在于找全职。
3. 这个项目适合什么人
楼主确实也认识一些辛辛苦苦来到这个项目，对项目满怀希望，但最后没有得到自己想要的同学。在楼主看来，是因为他们没有去到适合自己的项目吧。当年楼主也是放弃了大家都向往的CMU MISM，来了哥大统计，也是考虑了很多很多因素，职业规划等，至少到现在为止，楼主都不后悔这个选择。
对于哥大统计，第一个需要考虑的因素就是，钱。据说我们项目的学费每年都在涨，至少我们这届的学费已经是前两学期32000+，第三学期15000+了，而且每个学期都要额外交保险费2000+，每个月房租1500+，生活费1500+，不算假期的旅游什么杂七杂八的，项目读下来就是大概14万刀，不得不说，这绝对不是一个有性价比的项目。如果你没有明确的人生规划，这14万刀大概只能给你一个哥大毕业生的头衔以及一张来纽约的入场券了。
第二个因素，职业发展。在前面的问题里，楼主已经说了，学院的就业资源是有的，但是平摊到每个学生头上，就等于无。胜在选课自由，前面提到的几个方向都能找到很多相关的课程可以上。所以大家一定在来之前就明确自己想要的是什么。比如DS，想要做偏technical还是business，想要科技、电商、医药、零售、传媒等等什么行业？这些都要提前想好，来了再考虑就是徒然浪费时间。职业发展方面，楼主只说自己了解的DS方向，虽然说现在很多名校都开始设置DS MS专业，包括哥大自己，但是由于这些项目大部分都还在初期阶段，所以我觉得读统计再加上明确的选课规划，得出的效果和读一个DS MS差不多，但随着时间流逝，DS项目越来越成熟，统计的学生要和DS学生竞争，就不知道孰优孰劣了。在现在DATA热潮的情况下，几乎所有跟data沾边的关系的专业学生都在往data转，仅仅哥大，和data完全匹配的专业就已经有DS、STAT、AA，再加上一些OR、MSE、EE甚至CS也有人向data转，可以说，竞争是非常激烈。从职业发展的角度来看，这个项目适合有明确职业规划，未来想做DS（最好有编程基础）、金融、精算等的同学，但请做好每个工作机会都是上千个竞争者来和你竞争的心理准备。
第三个因素，继续深造读PHD。楼主没有读PHD的打算，所以不太了解。但和楼主一起合租的两个同专业室友，一开始都是抱着读PHD的心来的，但后来都放弃了。楼主认识的人里面有在第一学期就成功申请到了别的学校的PHD的，至于从本校直接转成PHD，听说机会很少，可能只有学术研究方面很厉害的人才能办到吧。
4. 给新同学的建议
如果你已经决定要来哥大统计了，那么首先祝贺你，在楼主看来，这绝对不会是一个错的选择。如果你的规划是未来留美做DS方面的东西，楼主的建议是：
1. 来之前，好好想想自己的职业规划是什么，想想楼主在前面问过的那些问题，确定好自己的方向。切忌两手都要抓，最后会得不偿失。
2. 趁着暑假，丰富并完善自己的简历，准备好求职用的cover letter，能找相关实习的找实习，能做项目的做项目，让自己的简历更有竞争力。
3. 完善自己的LinkedIn profile，扩展自己的职业交际圈。
4. 来了以后，可以找学校CCE修改简历，也可以花钱找专门的改简历的机构修改。来到这边之后，一开学就马上开始投简历，尽量找校友找同胞networking，要内推，不要不好意思，大家都很乐意帮助自己人。
5. 找不到内推的公司，就去海投，每天10份简历，不要挑公司，无论大公司小公司，先拿到面试再说，等得到offer了，再慢慢考虑哪家公司对自己未来发展最有帮助。不要觉得海投是浪费时间，楼主得到的所有面试机会都是海投得来的。
6. 来了以后也要每天提升自己DS方面的技能，编程方面要多用多刷题，多看各大公司的面经，上coursera和udacity上一些有帮助的课，注意补充行业的business understanding。
7. 谨慎交友，你的朋友是什么人，你也会受到他们的影响。你想做学霸，就去和学霸交朋友；你想做求职达人，就去和有同样目标的人交往；如果你处的朋友每天都是吃喝玩乐，那么你可能变得和他们一样，不同的是，最后你发现你的朋友们其实家里已经找好各种机会，但你却什么都没有。
以上所有都是老学姐的肺腑之言。一路走来，弯路多多少少也走过，希望自己的心得体会会对以后的来的人有所帮助。也仅以此文回馈一直帮助我的13，希望大家未来一切顺利。
补充内容 (2018-5-8 06:27):
有同学指出，MS代指Master of Science，离开申请版很久了，对这些都没那么熟悉了。楼主这里写的MS其实指的是Master而已，是为了说楼主读的是硕士项目，而不是本科项目，如果给大家造成了误解，实在不好意思。
补充内容 (2018-5-8 06:29):
哥大统计硕士项目一般指的是GSAS下面的MA in STAT，但不影响这个项目是STEM，大家可以放心来读。
上面的问题已经回答了很多基本问题，那下面楼主再说说几个大家可能比较关注的点吧。
1. 就业
哥大统计是30学分（十门课）的项目，一般学院要求一年半修完，但也可以一年完成，楼主就认识好几个同学两个学期就修完所有课程，这学期结束就毕业了。这样的同学，我们这届加起来可能20~30个吧，这些人里面，有人申到了别的学校的PHD继续深造，有人回国找工作，还有的应该继续留美找全职。但由于楼主不是认识很多这些提前毕业的同学，所以暂时无法提供全职就业的信息。
现在来说说暑期实习的情况，首先明确一点，今时今日，并不是每个来美国读研的学生，都是以留美为目的的，国内发展机遇也很多，又或者有的人本身就有家族企业，所以不需要留在美国。所以找暑期实习的也会分为两拨，留美的和回国的。据楼主了解，回国的一般都能找到，无论满意与否，毕竟哥大的牌子在那儿，至少能拿到面试机会，而能不能抓住这个机会，就看个人能力了。另外需要说明一点，有的同学回国是因为我们项目不提供CPT，就是说，如果你想在美国做带薪实习，必须申请PRE-OPT，需要提前三个月申请，花费400+刀，有的人觉得太麻烦，或者认为即使有OPT也不一定有实习offer，所以就索性直接放弃在美国找实习。
除去回国的，留美这一拨人里，大概是50%的同学能找到实习吧，大部分分布在纽约曼哈顿。牛的人确实是牛，有第一学期开学三周就拿到facebook data engineer实习offer的，没那么牛的，也能找到unpaid实习。实习的领域应该涵盖金融、科技、传媒、零售、电商、医药等等行业，方向有data、咨询、risk、金融等等。拿楼主自己做例子，楼主来美之前，有过三段500强，一段对冲基金，一段研究的实习经历，与人沟通能力还不错，但找实习的时候一样花了7个多月，从第一学期的九月末，一直到第二学期的四月末，前后投了500+简历，才拿到了dream offer。所以说，无论你是什么项目出来的，项目本身并不能为你提供直通offer的机会，最多只是为你增加通过简历筛选的机会，接下来的更多靠自己的硬实力。楼主认识的找到实习的人，每一个都是很努力在投简历，而且本身经历就很丰富很强，很会social的同学。
综合起来，找到暑期实习的大概有60+%的样子，我觉得就今年的形势而言，CS都在说不好找实习，我们统计能达到这个水平，算很不错了。全职方面的信息，等楼主毕业了，再来汇报。
2. 学业
我们统计的课程分为四个方向，DS、金融、精算、PHD。同学可以根据自己的职业发展路径，选择点亮不同的技能树。楼主从申请期开始，就确认了一心往DS发展，所以这部分只能提供DS方面的心得。
第一学期，几乎所有同学上的一样的必修课，有GR5203 Probability，GR5204 Inference，GR5205 Linear Regression和GR5206 Intro to DS。前三门课是学院必修，也是统计的入门基础课，是很多进阶课的先修课。有本科学数学或统计的同学反映，上这三门课有点和本科的课程重合了，有点浪费时间。但楼主本科学的是精算，这三门课虽然都有接触过，但都是本科的深度，研究生的深度让我对这三个领域的知识有了更上一个层次的了解，构建了更加完备的知识体系，确实也对后来的machine learning，准备DS面试等等有很大的帮助。建议新来的同学不要对这三门有抗拒心理，就当重新学一遍，不会有坏处的。另一门Intro to DS是教如何用R编程处理DS问题，从最基础的安装R教起，到最后用R完成各种高难度骚操作，每周配合课堂还会有专门的lab section，是一门操作性极强的课，对于本科没有接触过编程的同学，或者没有用编程语言处理过DS问题的同学会有很大的提升。
第二学期，同学们纷纷开始按照自己的职业规划自由选课，楼主的选课方向是应用为主的DS课程。于是，我第二学期选择了GR5243 Applied Data Science，绝对是我研究生时期收获最多的课，没有之一，一学期会做一个个人项目和四个小组项目，话题涵盖文本挖掘、Shiny app、图像分类、推荐系统和一个自选话题。应用到的编程语言有R和Python，每个项目完完全全就是用三周时间从无到有，实现一个领域的DS application。虽然这个学期，为了这门课，楼主不知道多少次凌晨3、4点还在图书馆和队友并肩作战，但是这些项目对以后具体想往哪个DS领域发展，还有放在简历上当项目经历，都很有帮助。如果让我推荐DS方向的课，这个是我的首推，必须的。楼主的第二门课是GR5241 Statistical Machine Learning，由于这学期讲这门课的教授的授课水平让人一言难尽，所以楼主基本是靠自学完成了这方面的学习，配备的教材是elementary statistical learning和introduction to statistical learning，前者更多从数学理论的角度而后者从实践的角度讲述ML的方方面面。楼主就是靠着啃了这两本著作，完成了这学期的学习，教材是很好的，有意向往这方面发展的同学可以第一学期比较闲就开始看这两本书。第三门课是GR5225 Bayesian Statistics，其实这并不是一门应用类的课程，而且掌握难度其实略超出楼主的能力范围，前半学期讲了贝叶斯的基础理论，hyperparameter、hierarchical model什么的，后半学期讲了各种花式simulation。好在教授考试比较良心，所以只是学起来痛苦，但考试还是不那么折磨人的。最后一门是GR5293 Applied Machine Learning这是我们学院和DS institute合作办的课，实话说，这学期教这门课的教授是从业界聘请回来的，而且并不是做技术活的，所以并不能教我们很多深入的关于技术的问题，反而是让我们学习了一些职场里应用机器学习的场景。如果以后的同学想要选这门课，我建议是慎重考虑，可以先选上，开学去听一两节，再根据自己的感受决定要不要继续。
以上就是楼主两个学期上过的课，课不多，就八门，但是楼主额外抽出来了时间在coursera和udacity上了很多DS相关的课程，这些都可以在楼主求职那边的经验贴看到详细介绍，就不放在这边讲了。
最后一个学期，楼主的打算是处于毕设GR5291 Advanced Data Analysis，另外再考虑一下EECS的deep learning，STAT的sample survey和advanced machine learning（传说中教得很好的peter），但下学期肯定不会安排很多课，更重要的任务在于找全职。
3. 这个项目适合什么人
楼主确实也认识一些辛辛苦苦来到这个项目，对项目满怀希望，但最后没有得到自己想要的同学。在楼主看来，是因为他们没有去到适合自己的项目吧。当年楼主也是放弃了大家都向往的CMU MISM，来了哥大统计，也是考虑了很多很多因素，职业规划等，至少到现在为止，楼主都不后悔这个选择。
对于哥大统计，第一个需要考虑的因素就是，钱。据说我们项目的学费每年都在涨，至少我们这届的学费已经是前两学期32000+，第三学期15000+了，而且每个学期都要额外交保险费2000+，每个月房租1500+，生活费1500+，不算假期的旅游什么杂七杂八的，项目读下来就是大概14万刀，不得不说，这绝对不是一个有性价比的项目。如果你没有明确的人生规划，这14万刀大概只能给你一个哥大毕业生的头衔以及一张来纽约的入场券了。
第二个因素，职业发展。在前面的问题里，楼主已经说了，学院的就业资源是有的，但是平摊到每个学生头上，就等于无。胜在选课自由，前面提到的几个方向都能找到很多相关的课程可以上。所以大家一定在来之前就明确自己想要的是什么。比如DS，想要做偏technical还是business，想要科技、电商、医药、零售、传媒等等什么行业？这些都要提前想好，来了再考虑就是徒然浪费时间。职业发展方面，楼主只说自己了解的DS方向，虽然说现在很多名校都开始设置DS MS专业，包括哥大自己，但是由于这些项目大部分都还在初期阶段，所以我觉得读统计再加上明确的选课规划，得出的效果和读一个DS MS差不多，但随着时间流逝，DS项目越来越成熟，统计的学生要和DS学生竞争，就不知道孰优孰劣了。在现在DATA热潮的情况下，几乎所有跟data沾边的关系的专业学生都在往data转，仅仅哥大，和data完全匹配的专业就已经有DS、STAT、AA，再加上一些OR、MSE、EE甚至CS也有人向data转，可以说，竞争是非常激烈。从职业发展的角度来看，这个项目适合有明确职业规划，未来想做DS（最好有编程基础）、金融、精算等的同学，但请做好每个工作机会都是上千个竞争者来和你竞争的心理准备。
第三个因素，继续深造读PHD。楼主没有读PHD的打算，所以不太了解。但和楼主一起合租的两个同专业室友，一开始都是抱着读PHD的心来的，但后来都放弃了。楼主认识的人里面有在第一学期就成功申请到了别的学校的PHD的，至于从本校直接转成PHD，听说机会很少，可能只有学术研究方面很厉害的人才能办到吧。
4. 给新同学的建议
如果你已经决定要来哥大统计了，那么首先祝贺你，在楼主看来，这绝对不会是一个错的选择。如果你的规划是未来留美做DS方面的东西，楼主的建议是：
1. 来之前，好好想想自己的职业规划是什么，想想楼主在前面问过的那些问题，确定好自己的方向。切忌两手都要抓，最后会得不偿失。
2. 趁着暑假，丰富并完善自己的简历，准备好求职用的cover letter，能找相关实习的找实习，能做项目的做项目，让自己的简历更有竞争力。
3. 完善自己的LinkedIn profile，扩展自己的职业交际圈。
4. 来了以后，可以找学校CCE修改简历，也可以花钱找专门的改简历的机构修改。来到这边之后，一开学就马上开始投简历，尽量找校友找同胞networking，要内推，不要不好意思，大家都很乐意帮助自己人。
5. 找不到内推的公司，就去海投，每天10份简历，不要挑公司，无论大公司小公司，先拿到面试再说，等得到offer了，再慢慢考虑哪家公司对自己未来发展最有帮助。不要觉得海投是浪费时间，楼主得到的所有面试机会都是海投得来的。
6. 来了以后也要每天提升自己DS方面的技能，编程方面要多用多刷题，多看各大公司的面经，上coursera和udacity上一些有帮助的课，注意补充行业的business understanding。
7. 谨慎交友，你的朋友是什么人，你也会受到他们的影响。你想做学霸，就去和学霸交朋友；你想做求职达人，就去和有同样目标的人交往；如果你处的朋友每天都是吃喝玩乐，那么你可能变得和他们一样，不同的是，最后你发现你的朋友们其实家里已经找好各种机会，但你却什么都没有。
以上所有都是老学姐的肺腑之言。一路走来，弯路多多少少也走过，希望自己的心得体会会对以后的来的人有所帮助。也仅以此文回馈一直帮助我的13，希望大家未来一切顺利。
补充内容 (2018-5-8 06:27):
有同学指出，MS代指Master of Science，离开申请版很久了，对这些都没那么熟悉了。楼主这里写的MS其实指的是Master而已，是为了说楼主读的是硕士项目，而不是本科项目，如果给大家造成了误解，实在不好意思。
补充内容 (2018-5-8 06:29):
哥大统计硕士项目一般指的是GSAS下面的MA in STAT，但不影响这个项目是STEM，大家可以放心来读。
