最近看好多同学报了哥大DS的录取，15 Fall的童鞋来讲讲亲身体验
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RT，首先恭喜各位拿到了录取，然后我回了两个录取的帖子，很多人也加我微信问了一些问题，于是我觉得写一篇文章总结一下大家的问题和我的感受，帮助大家更好选择。
请注意本文建立在你目标就业，职位包括但不限于data scientist, datta analyst, software developer, data engineer, risk management, business analyst 的基础之上，如果希望继续申请PhD暂时不具备参考（本系同学没有样本所以不详）。
DS项目在工学院下，整个项目15 Fall的状况是，本帖隐藏内容需要登录后才能查看。
大数据职位现在是什么样子呢？
从我和同学们申请过的data scientist的职位来看，由于职位更偏向于research，尤其是在企业内部进行算法的改进所以更加偏向于PhD的同学，毕竟至少得是个PhD candidate你才好意思说自己是scientist吧。我一段时间申请了一些大公司的data scientist的只为以后一直没有音讯，于是就去linkedin上面找找相关公司的人，看到的很大一部分都是统计、CS、物理的PhD。我自己也靠内推面试过亚麻的Research Scientist职位，第一周没有反应，我问了以后推荐人的答复是正在面PhD，两周后面试的第一个问题居然是“聊聊最近的研究项目”，后来也跪了。然后西海岸的大部分公司也并不会太把这个项目列为target，反倒是我知道很多哥大CS的同学拿到过面试。然后说说还有一些比较相关的职业。一个是data analyst/risk management/business analyst，这及个很大程度上相似，我也都面试过，基本就是要求一些ML和stat的应用，但是business sense以及口（hu）语（you）要求多一些，而且工资还低，四大的童鞋们工资也就够自己糊口，还会有OR/Stat的同学一起竞争。Data engineer对于CS要求很高，除了基础的data structures/algorithms以外，还需要database/distributd system的知识。Software Developer就不用再多说了，大家都比较了解，虽说不算大数据职位，但是职位多，可以靠刷题准备，许多DS同学也都纷纷走上了这条道路。然而既然要做码农，读DS干啥呢？所以这也是为什么我在开头劝有CS的AD的同学赶紧接了，别考虑DS了。
项目课程设置如何呢？30学分，6门core，3门elective，一个capstone。然而这个有很多值得吐槽的地方。
首先是core的设置，个人感觉并不完全符合职位的要求。Data science的项目database居然不是core；computer system倒是会讲一些distributed system，但也基本上都是浅尝辄止的扫盲课程；第一学期刚来要学probability和statistical inference，统计本科的同学们表示俺们学过（后面会具体说），感叹原来这个项目是给本科不是统计的同学们开的。
第一学期的三门core是algorithms for DS（其实就是CS的algorithms）、probability、statistical inference。可以说这三门课都和大数据没啥直接的联系，你让我们找大数据职位，第一个学期却不给我们上相关课程？WTF。因为我本科统计，所以waive掉了probability和stat inference，但是要用选修课来补满学分。然而却面临了第二个窘境：无课可选。由于DS没自己的elective，就要去选别的系的，但是别的系的课程倾向于让本系同学优先选择，所以我们只能眼巴巴的看着CS/OR/Stat的同学们选完了，我们挑剩下的。加上大公司的summer面试从所以10月份就开始了，所以基本上就会靠着自己本科的背景在申请，可以说是十分坑爹。不过终于最后找选到了一门Statistical Machine Learning，然后找到了一个教授的研究充当了一门选修课。
第二学期的三门core倒是更有实际意义，在面试中还经常被问到。但是大公司二月份都已经面试完了才学DS项目自己的machine learning，这个有点来不及啊；以及computer system就学个用hadoop做wordCount，用hive写了几段HQL，基本还是处于扫盲阶段，也就能回答一些概念性的问题（我被问到过啥是Mapreduce、Spark为啥比Hadoop快，要是让我真写code肯定抓瞎）；visualization这门课主要是统计系临时换教授，所以也有点坑，只学R画图，大家翘首期盼的JS并没有涉及。
系里面管理人员的确也在努力，我们给他们以直报怨没有database、都想上NLP这种诉求以后，系里的确很努力再帮我们解决，然而DB最终还是没解决，NLP也只是有了非完美解决方案，希望下个学期这两门课会成为DS常规的electives，具体情形不好说，但是就哥大各种找adjunct上课的情形来看，对于课程的质量可能不要太过乐观。
另外一个槽点就是既然DS是一个对于research要求比较高的领域，但是并没有太多research的机会，反观哥大CS那真是风生水起啊，每个学期都Project Fair，类似于research版本的career fair。
职业教育如何？
这个算是比较值得肯定的部分，DS的Career Advisor经常会给我们发邮件介绍一些相关职位，然后出了学校和学院级别的Career Fair，在上个学期末还组织了一次小型的DS career fair。不过因为项目新，没有alumni，industry的关系也不是那么多，所以职位数量比起CS还是要少挺多。Career advisor也很nice，我约她聊过一次，改过两次简历，还是比较有帮助。不过她最近回家休产假了，只能邮件联系，然后OR的career advisor也帮着她做一些工作。
哥大的找工作气氛相当浓重，原本在北京大家见面都说“吃了么”，在这边见面都是“面试了么”。所以找不到工作的时候压力会比较大，不过另一个方面来说也是一种激励吧。不过想找工作最重要的就是networking了，大家如果想来，请做好要经常social的准备。然后就要谈最坑爹的部分了：Alumni。因为项目太新了，2013年第一届part-time，2014第一届full-time（还只有十几个人），我们其实算是第一批初具规模的学生，找DS的alumni基本没戏，我找过OR和Stat的，虽说他们也都很认真地帮助了我，但是总有一种没爹没妈的感觉。
隔壁DS项目咋样呢？
同学们应该也有很多其他的选择，不过我被问到最多的就是NYU了。我建立在对于下个学期的合理假设下，即有了DS自己的DB和NLP的electives（质量暂且不谈），更多15fall的同学进入了公司开辟了networking资源，打出了一些项目名气，不排斥用其他学院类似课程waive本系课程。
NYU这个项目年头长，名声也比较好，就业状况也不错，不过今年就业也比较惨，据说情况比我们好一点，具体数据不详。不过单纯从课程角度来讲，这个项目的core和我们的类似的，然后多了6分的elective，战线长机会也多；不过学费稍多，地处downtown房价贵，经济上压力会更大一些。不过我假设钱应该不是太大的问题，vote for NYU。
暂时能想到这么多，有任何问题可以回复我，我有时间了会回答~祝大家最后都能拿到满意的结果！
补充内容 (2016-3-16 02:45):
有同学问我花费，I20上面写的是第一年82K，不过按照我自己的感觉，54K的学费，一个月2K-3K的生活费，加上来往的机票啥的，目测85K能省吃俭用拿下，100K能过的不错
请注意本文建立在你目标就业，职位包括但不限于data scientist, datta analyst, software developer, data engineer, risk management, business analyst 的基础之上，如果希望继续申请PhD暂时不具备参考（本系同学没有样本所以不详）。
DS项目在工学院下，整个项目15 Fall的状况是，本帖隐藏内容需要登录后才能查看。
大数据职位现在是什么样子呢？
从我和同学们申请过的data scientist的职位来看，由于职位更偏向于research，尤其是在企业内部进行算法的改进所以更加偏向于PhD的同学，毕竟至少得是个PhD candidate你才好意思说自己是scientist吧。我一段时间申请了一些大公司的data scientist的只为以后一直没有音讯，于是就去linkedin上面找找相关公司的人，看到的很大一部分都是统计、CS、物理的PhD。我自己也靠内推面试过亚麻的Research Scientist职位，第一周没有反应，我问了以后推荐人的答复是正在面PhD，两周后面试的第一个问题居然是“聊聊最近的研究项目”，后来也跪了。然后西海岸的大部分公司也并不会太把这个项目列为target，反倒是我知道很多哥大CS的同学拿到过面试。然后说说还有一些比较相关的职业。一个是data analyst/risk management/business analyst，这及个很大程度上相似，我也都面试过，基本就是要求一些ML和stat的应用，但是business sense以及口（hu）语（you）要求多一些，而且工资还低，四大的童鞋们工资也就够自己糊口，还会有OR/Stat的同学一起竞争。Data engineer对于CS要求很高，除了基础的data structures/algorithms以外，还需要database/distributd system的知识。Software Developer就不用再多说了，大家都比较了解，虽说不算大数据职位，但是职位多，可以靠刷题准备，许多DS同学也都纷纷走上了这条道路。然而既然要做码农，读DS干啥呢？所以这也是为什么我在开头劝有CS的AD的同学赶紧接了，别考虑DS了。
项目课程设置如何呢？30学分，6门core，3门elective，一个capstone。然而这个有很多值得吐槽的地方。
首先是core的设置，个人感觉并不完全符合职位的要求。Data science的项目database居然不是core；computer system倒是会讲一些distributed system，但也基本上都是浅尝辄止的扫盲课程；第一学期刚来要学probability和statistical inference，统计本科的同学们表示俺们学过（后面会具体说），感叹原来这个项目是给本科不是统计的同学们开的。
第一学期的三门core是algorithms for DS（其实就是CS的algorithms）、probability、statistical inference。可以说这三门课都和大数据没啥直接的联系，你让我们找大数据职位，第一个学期却不给我们上相关课程？WTF。因为我本科统计，所以waive掉了probability和stat inference，但是要用选修课来补满学分。然而却面临了第二个窘境：无课可选。由于DS没自己的elective，就要去选别的系的，但是别的系的课程倾向于让本系同学优先选择，所以我们只能眼巴巴的看着CS/OR/Stat的同学们选完了，我们挑剩下的。加上大公司的summer面试从所以10月份就开始了，所以基本上就会靠着自己本科的背景在申请，可以说是十分坑爹。不过终于最后找选到了一门Statistical Machine Learning，然后找到了一个教授的研究充当了一门选修课。
第二学期的三门core倒是更有实际意义，在面试中还经常被问到。但是大公司二月份都已经面试完了才学DS项目自己的machine learning，这个有点来不及啊；以及computer system就学个用hadoop做wordCount，用hive写了几段HQL，基本还是处于扫盲阶段，也就能回答一些概念性的问题（我被问到过啥是Mapreduce、Spark为啥比Hadoop快，要是让我真写code肯定抓瞎）；visualization这门课主要是统计系临时换教授，所以也有点坑，只学R画图，大家翘首期盼的JS并没有涉及。
系里面管理人员的确也在努力，我们给他们以直报怨没有database、都想上NLP这种诉求以后，系里的确很努力再帮我们解决，然而DB最终还是没解决，NLP也只是有了非完美解决方案，希望下个学期这两门课会成为DS常规的electives，具体情形不好说，但是就哥大各种找adjunct上课的情形来看，对于课程的质量可能不要太过乐观。
另外一个槽点就是既然DS是一个对于research要求比较高的领域，但是并没有太多research的机会，反观哥大CS那真是风生水起啊，每个学期都Project Fair，类似于research版本的career fair。
职业教育如何？
这个算是比较值得肯定的部分，DS的Career Advisor经常会给我们发邮件介绍一些相关职位，然后出了学校和学院级别的Career Fair，在上个学期末还组织了一次小型的DS career fair。不过因为项目新，没有alumni，industry的关系也不是那么多，所以职位数量比起CS还是要少挺多。Career advisor也很nice，我约她聊过一次，改过两次简历，还是比较有帮助。不过她最近回家休产假了，只能邮件联系，然后OR的career advisor也帮着她做一些工作。
哥大的找工作气氛相当浓重，原本在北京大家见面都说“吃了么”，在这边见面都是“面试了么”。所以找不到工作的时候压力会比较大，不过另一个方面来说也是一种激励吧。不过想找工作最重要的就是networking了，大家如果想来，请做好要经常social的准备。然后就要谈最坑爹的部分了：Alumni。因为项目太新了，2013年第一届part-time，2014第一届full-time（还只有十几个人），我们其实算是第一批初具规模的学生，找DS的alumni基本没戏，我找过OR和Stat的，虽说他们也都很认真地帮助了我，但是总有一种没爹没妈的感觉。
隔壁DS项目咋样呢？
同学们应该也有很多其他的选择，不过我被问到最多的就是NYU了。我建立在对于下个学期的合理假设下，即有了DS自己的DB和NLP的electives（质量暂且不谈），更多15fall的同学进入了公司开辟了networking资源，打出了一些项目名气，不排斥用其他学院类似课程waive本系课程。
NYU这个项目年头长，名声也比较好，就业状况也不错，不过今年就业也比较惨，据说情况比我们好一点，具体数据不详。不过单纯从课程角度来讲，这个项目的core和我们的类似的，然后多了6分的elective，战线长机会也多；不过学费稍多，地处downtown房价贵，经济上压力会更大一些。不过我假设钱应该不是太大的问题，vote for NYU。
暂时能想到这么多，有任何问题可以回复我，我有时间了会回答~祝大家最后都能拿到满意的结果！
补充内容 (2016-3-16 02:45):
有同学问我花费，I20上面写的是第一年82K，不过按照我自己的感觉，54K的学费，一个月2K-3K的生活费，加上来往的机票啥的，目测85K能省吃俭用拿下，100K能过的不错
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