简单说一说JHU的AMS MS项目
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从我申请(2013)开始，似乎网上关于JHU-AMS的信息就不是很多也不是很全面，有一些内容可能早已经失去时效性，这里简单的梳理一下，希望能给有困惑的同学提供一点信息，也希望让更多人知道这个学校和这个项目
项目含金量？
这似乎是一个老生常谈的问题，也是大家很关注的问题。我觉得可以先分析一下这种观点的来源，然后说一下我的衡量方法和一些观点：
1.1 听说这个项目水？
在定义“水”之前，可以先汇总一下到底为什么大家有这样的观点：
a. 这个项目没有排名：选择学校/项目时，大家一般会参考usnews的综合以及专业排名。综合排名不用说JHU还是比较高的。而专业排名就比较迷惑了。
JHU的统计系由于是数学+统计，所以一直是不参与排名的(只有纯统计和生物统计参与)，直到两三年前才开始列入榜单，稳定排在31位。
我个人觉得这个排名没太大问题，这个系本来规模就较小，而且JHU本来也不是理工科最顶尖的那三五所学校之一。
b. 生源一般：我不太清楚生源的measure大概是怎么定义的，但似乎很多人都觉得班里有清北的就==quality certified了。
我们这一届来的master没有清北的，下几届有没有我不清楚。
这一届美本英本，从top tier私立到以学术出名的公立都有。大陆来的同学，学校主要集中在华科武大中大这一档。
公正客观地说一句，在我看来我的同学从学术能力，智商，工作能力，情商来看都是非常优秀的。无论是在校成绩还是毕业后工作上都是较顶尖的一批。
c. 知乎上说：
年轻人少上知乎可以提神醒脑。也不要陷入一种“我看上的我高攀不起，看上我的我爱答不理，别人去的我重拳出击”这样的心态。
同时这里我也认为哥大也不该被大家称为水校，根据我自己掌握的信息来看，哥大无论从课程质量，毕业生去向，还是地理位置的天然优势上讲，都是比较好的。
1.2 那这个项目究竟如何？
a. 师资力量/学术资源
AMS的老师老中青三代没有太大断层，而且授课和research的能力都是很不错的。本系最出名的老师可能是Donald Geman scholar.google.com
其他老师的主页可以查看engineering.jhu.edu
研究生入学后每个人会给配一个advisor，大概指导你学术方向的选择，选课，或者带你做research。当然你也可以找其他老师，因为本系人不多，老师funding又相对充足，RA机会还是非常多的。
但本系可能本身是数学/统计系，比较偏向传统方向的研究，包括计算数学，optimization，graph theory，etc。所以可能不发很多几大火爆conference(NIPS, EMNLP, NACCL, ACL, CVPR)，所以branding这一块可能就落后了吧。
b. 课程设置
本系理论课程设置我认为非常合理，基本上涵盖了你能用到的math/probs/stats theory, convex/stochastic optimization等核心课程。同时本系和Imaging center/BME有一些教师/学术资源overlap，所以很多课程是偏bio/medical/imaging导向的。
本系因为有FM专业，所以提供数量质量都很不错的的金融/金工课程，但我没上过所以不做太多评价。
统计应用课程在我们那两年我觉得相对偏简单，project并不算非常实用，更多的像是data science的入门课程。想要学到更硬核的内容可能要选CS的课程。但貌似这两年随着机器学习深度学习的火热，加大了这方面的投入，课程安排上有了长足的进步。
可以跨系选课，JHU的CS还是非常非常过硬的，CV/NLP都是比较强的。比如这位大佬 --> cs.jhu.edu
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项目含金量？
这似乎是一个老生常谈的问题，也是大家很关注的问题。我觉得可以先分析一下这种观点的来源，然后说一下我的衡量方法和一些观点：
1.1 听说这个项目水？
在定义“水”之前，可以先汇总一下到底为什么大家有这样的观点：
a. 这个项目没有排名：选择学校/项目时，大家一般会参考usnews的综合以及专业排名。综合排名不用说JHU还是比较高的。而专业排名就比较迷惑了。
JHU的统计系由于是数学+统计，所以一直是不参与排名的(只有纯统计和生物统计参与)，直到两三年前才开始列入榜单，稳定排在31位。
我个人觉得这个排名没太大问题，这个系本来规模就较小，而且JHU本来也不是理工科最顶尖的那三五所学校之一。
b. 生源一般：我不太清楚生源的measure大概是怎么定义的，但似乎很多人都觉得班里有清北的就==quality certified了。
我们这一届来的master没有清北的，下几届有没有我不清楚。
这一届美本英本，从top tier私立到以学术出名的公立都有。大陆来的同学，学校主要集中在华科武大中大这一档。
公正客观地说一句，在我看来我的同学从学术能力，智商，工作能力，情商来看都是非常优秀的。无论是在校成绩还是毕业后工作上都是较顶尖的一批。
c. 知乎上说：
年轻人少上知乎可以提神醒脑。也不要陷入一种“我看上的我高攀不起，看上我的我爱答不理，别人去的我重拳出击”这样的心态。
同时这里我也认为哥大也不该被大家称为水校，根据我自己掌握的信息来看，哥大无论从课程质量，毕业生去向，还是地理位置的天然优势上讲，都是比较好的。
1.2 那这个项目究竟如何？
a. 师资力量/学术资源
AMS的老师老中青三代没有太大断层，而且授课和research的能力都是很不错的。本系最出名的老师可能是Donald Geman scholar.google.com
其他老师的主页可以查看engineering.jhu.edu
研究生入学后每个人会给配一个advisor，大概指导你学术方向的选择，选课，或者带你做research。当然你也可以找其他老师，因为本系人不多，老师funding又相对充足，RA机会还是非常多的。
但本系可能本身是数学/统计系，比较偏向传统方向的研究，包括计算数学，optimization，graph theory，etc。所以可能不发很多几大火爆conference(NIPS, EMNLP, NACCL, ACL, CVPR)，所以branding这一块可能就落后了吧。
b. 课程设置
本系理论课程设置我认为非常合理，基本上涵盖了你能用到的math/probs/stats theory, convex/stochastic optimization等核心课程。同时本系和Imaging center/BME有一些教师/学术资源overlap，所以很多课程是偏bio/medical/imaging导向的。
本系因为有FM专业，所以提供数量质量都很不错的的金融/金工课程，但我没上过所以不做太多评价。
统计应用课程在我们那两年我觉得相对偏简单，project并不算非常实用，更多的像是data science的入门课程。想要学到更硬核的内容可能要选CS的课程。但貌似这两年随着机器学习深度学习的火热，加大了这方面的投入，课程安排上有了长足的进步。
可以跨系选课，JHU的CS还是非常非常过硬的，CV/NLP都是比较强的。比如这位大佬 --> cs.jhu.edu
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