NYU CUSP 15FALL 入学感受

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daichi1231
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终于考完了,结束了在美帝的第一学期。 本来应该在开学初就来写的,但是觉得了解不够多,不妨到了期末的时候来写个总结。NYU CUSP(Center for Urban Science and Progress) 是NYC政府为了发展应用科学而生的项目之一 其他两个就是Cornell Tech 和哥大的 DS
主要是将 Data Science和城市科学结合起来

说白了就是用Data Science 的方法整天研究Urban Data

先说说CUSP自身的有些比较独特的点吧
CUSP虽然是个Center 但是也是算一个独立的学院 在行政级别上和其他学院是平级的 自己学院的人又不多(我们这届总共才80人 不过之后可能会继续扩招) 所以选院内的课基本上不会有选不上的问题
录取的时候给点小奖(6000 9000 还有10000+的吧)
有Graduate Research Assistance (我们这届paid的GRA有20多个 每个人一周要求20hr 250刀 但是根据项目不同 其实工作量差距很大的 有些组老板很push的 感觉不止20hr, 像我老板一点也不push我的 简直天天在划水 = =
有自己的internship fair(不过主要是政府部门比较多 NYPD TLC MTA 各种政府部门都需要找这方面的人) 我运气比较好 混到一个有点水春季的data science intern 懒得继续找了 就姑且先做着吧

学制一年(最大黑点之一) 秋季 12学分 春季 12 学分 夏季6学分 7月底毕业

大家可以去我们的官网看curriculum cusp.nyu.edu

这个学期一共四门课
必修
principle of urban informatics 可以把这门课看做intro to data science 基本上涵盖了python入门 统计 简单的机器学习算法 数据库 数据可视化 每个方面都学习到了一些 但都不太深入 (python cartodb)
civic analytics and urban intelligence 这门课真的水 基本上每周都在写写写paper 纯文科的课

选修
applied data science 第一个module也是机器学习的入门 第二个module是Network Analysis 评分是作业+每个module的project (python r)
urban decision model 其实就是stern的decision model 教你用solver 和 crystal ball 做规划和蒙特卡洛模拟 和stern的区别在于作业都是urban的topic
还有一门 wagner的GIS课 我没选 所以不大清楚

缺点的话 也很明显
一年制 (对于国际学生而言太短了 尤其是许多课都是需要大量时间编程的 根本不够用)
因为比较新 课程还有很多问题 不过一年比一年越好了 只能说自己是小白鼠了
MTA的大楼还没改造完 现在还在租用national grid的一层楼 因为NYU把工科资源逐渐挪到了布鲁克林这边 所以我们的新办公楼设在现在tandon的斜对面 jay street 370
然而 外院的课都在主校区上 自己学院的课在NYU 的magnet 长期两头跑表示很不爽

对了还有同学的情况
大陆过来的 有很好的学校的 清华啊 还有别的比较好的985 211的 也有读完研究生过来的 当然还有我这种** 不到10个
美本有10几个样子
剩下就是外国人加美国本土的了
感觉都比我们厉害(= = ) 有很多哈佛的 伯克利 杜克这样本科出身的人来读 (感觉被我们项目的宣传给骗过来了=、= )
所以压力还是有的 像实习或者GRA的竞争还是很激烈的

暂时就想到这么多了 如果有问题的话 可以问我~
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