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毕业前安利一波USC Applied Data Science, 就业和课程设置

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之前写过入学感受的贴子()。20fall的同学此时可能在纠结选择哪所学校。临近毕业,就课程和就业情况对一年前的贴子进行update。

课程:

现在的ADS必修课只有三门INF551, 552, 553,其余五门都可以上CS。其实个人认为曾经的专业名称Data Informatics更贴切,虽然叫DS但课程设置更像是MIS。没有任何纯的数学统计课(INF559开过一门入门课,某些学期有)。我上过的或者听朋友说的:

INF510:入门Python课,转专业没有编程基础同学可以上。第一学期上容易课,留时间找工作。

INF550:极简版INF551+INF553。计算机入门知识。

INF551:必修课。每周quiz,作业难度中等。非CS EE背景有难度。

INF552:必修课。入门机器学习。老师上课不允许使用电子设备,教的很细致。大部分同学反应学得扎实,收获很大。

INF553:必修课。我在USC上过最难的课。每周quiz。作业难度和老师相关。Yao-Yi讲课好,但作业难。数据量大,对算法efficiency要求高。

INF554:用到D3.js和Vue。老师手把手教,每周lab,作业(做网页)。

INF555:UI偏理论,老师设计界大牛。和其他课比相对轻松。

INF560:老师上课水平一般。要求时有更改。

CSCI544:NLP。以色列教授是学术派,每周几十页paper读完做quiz。

CSCI570:算法。Shamsian教授教的很细致,英语无口音。平时作业好好做回家看DEN,本科没上过算法的拿A也没问题。

就业:

截至2月底,18 fall ADS和data informatics找全职情况非常好!周围积极找的几乎都找到了美国的职位,大厂小厂都有。去年暑假在国内实习的同学也大部分都在美国找到了很棒的全职!因为课程选择灵活,大家会根据个人情况补充短板。总体来说大部分还是选择了做software engineer。原因有下(不一定同时满足):岗位多,本科相关专业,ADS课程更偏CS。也有同学选择做data engineer, ML engineer,这也是最符合ADS课程技术栈的。也有少量data scientist/analyst,这些同学有以下情况(不一定同时满足):本科数学统计经济专业或其他非CS相关专业,做过一份以上DS实习,自学补充统计知识。

总体来说并没有觉得和USC CS专业比有明显劣势。找工作更多是个人的事,学校的资源主动利用起来。Viterbi gapp每学期都有mentorship program,我当了一学期mentee三学期mentor。通过这个项目和其他活动,有许多学长学姐帮助过我(感恩!),我也真的有直接或间接帮助同学找到工作。学院和社团组织的公司info session是最好的接触recruiter和hiring manager的机会。

恭喜收到offer的同学,希望我们能成为校友hh。拿到offer只是一个开始,接下来的几个月,实习刷题忙起来,8月份开学就可以投暑假实习了。欢迎大家准备好了到时来找我内推fb,实习全职均可 :D

另:本人有City Park公寓1b1b暑期转租,5月中旬至7月底,带家具,折扣价格三位数超低,欢迎留联系方式咨询!
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