Data Science@UPenn 第二届毕业生项目介绍 | 就业数据
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楼主是18Fall入学Penn DS的第二届学生，2020May毕业。写这篇文章希望能帮助大家定位选校，也希望能帮到准备来Penn DS的师弟师妹做好这两年的学习生活规划。
1. 录取
2. 选课
3. 课外资源
如果本身的背景data经验不足，一定要利用好Penn community丰富的课外资源来充实简历：
4. 就业资源
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1. 录取
- 根据入学的情况看，penn ds目前都还保持在一个小而精的规模，class size约30+每年，中国人50%左右，陆本海本一半开。
- 陆本18Fall有复旦/浙大/人大/中科大/成电/中山等，海本有UCLA/ UIUC/ NYU/ UMich/ PSU/ BU等。
- 专业分布Math最多CS其次，其他专业包括Econ/ EE/ Chem/ GIS etc.
2. 选课
- Penn DS选课自由度极高，waive掉两门foundation的话，可以定10门中9门自己想上的课；
- 课表基本包含了cis/ cit/ stat的所有优质课程，即使你想上的课不在课表上（比如我就申请了Wharton MBA的STAT 711 - FORECASTING METHODS ），只要发邮件和director解释为什么上这门课对你有帮助基本都能选上；
- 因为自由的选课，所以有一些同学会直接把他读成cs的学位，这是完全可行的；
- 但对于data的同学这同样可以是一个利好，因为industry有很多ML的工作其实是SWE在做，比如ads ranking/ recommendation system/ automatic driving etc. 有很多申ds的同学其实来之前并不清楚自己想做什么（比如楼主），只是感觉自己coding背景不多，而data听起来又比较有趣就来了。但楼主在研一暑假做了data scientist的intern过后，发现自己的兴趣比起analytics，更在将ml和产品结合在一起偏engineer的工作上。而在Penn上CS课做的项目，和打下的engineering的基础，让楼主在找全职的时候拓宽了赛道，也帮楼主拿到了一些MLE/ DE等职位的面试与offer。所以楼主的建议是，对于并不清楚自己的兴趣在哪儿，只知道想做data大方向的同学，最好不要一开始就放弃对自己engineer方面知识的培养
3. 课外资源
如果本身的背景data经验不足，一定要利用好Penn community丰富的课外资源来充实简历：
- a) 如果你想要做data scientist，你可以参加PDSG(Penn Data Science Group)组队打kaggle；
- b) 如果你想做consulting，你应该去WAF(Wharton Analytics Fellows), 去和MBA、phd、engineer一起组队给世界五百强公司做咨询项目；
- c) 如果你想要做research，只要你想一定能在Penn找到资源，Penn是全美唯一所有学科全排名前二十的学校，想做ds的交叉research资源非常丰富，开设的这两年内我知道的就有成功转入penn/ oxford/ rice etc念phd的学长姐；
- d) 除此之外，Wharton、Penn Medicine还会时不时放出一些和data或者web development相关的part-time，利用好这些资源都能让你的经历更加丰富
4. 就业资源
- Penn Engineer每年最大的Career Fair一般都在Fall开学的第二周，所以提前准备好你的简历。
- Career Fair一定要配合handshake使用。cf的好处是有一些公司会直接给on-campus面试，顺利的话intern一轮就能上岸，ft最多再加一轮on-site，省下投简历、travel等很多时间。
- 保持关注handshake上更新的机会。handshake会比海投机率大很多。
- 一线大厂和你特别想去的公司make sure单独找人内推。我一般会在linkedin上找Penn Alum refer（并不限于ds），说明来意后基本上没人拒绝，只要有礼貌校友都会乐于帮助你的
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