stat@UCDavis，stat@UMN，stat@UIUC 求比较

除了这些还有GWU，不过应该不考虑了。

先说说我自己对自己的认知：
我现在感兴趣的方向基本是降维，机器学习和neuroscience，一开始只是想出国看看所以才申的ms，大四下跟着（其实就是旁观吧hhh）老师写论文后突然产生了对科研的向往，因为老师的方向是降维，所以我也就对这个感兴趣了。对机器学习的兴趣来源感觉是大势所趋，大家都用的东西总不能一点不会吧，所以就上了些网课，结果上着上着就上到生物神经网络去了，然后觉得neuroscience也好有趣啊，也运气很好的跟着另一个老师做了点很基础的研究，至少验证了对这个方向的兴趣不是一时兴起吧。
我对自己研究生期间的期待大概是，学习统计数学的理论（统计推断, 随机过程等,感觉本科课程深度不够ms弥补一下吧）, 提升编程能力（算法&数据结构&机器学习课程），更深入了解降维方面的研究，想找个老师做相关方向的研究，为Phd作准备啦～但是其实也有点想在未来转neuroscience方向呢，但是还没有什么明确的规划……也许以后能在这个方向找个collaboration就会满意了吧～（好像想的太远了hh）
不过，我自己也知道，也许以后我会发现自己不适合做research然后就就业/回国了hh，但是就业方向什么的完全没想过啊，回国什么的也没怎么想……

然后说说我对学校的了解：
UIUC：好像地里都说偏就业，再加上申请的时候没有特别喜欢的老师（也可能是我看的不仔细），所以相对不怎么偏好这家吧。但是万一以后发现自己不是读博的料，不管是回国还是就业，UIUC可能都更有保障吧
UCDavis：据说项目偏学术，以后读Phd会好一些。另外，他家的倒是有做neuroscience方向的老师呢，降维当然也有。但是地里没什么UCD的信息啊，没有更多了解了
UMN：收到的专排最高的学校啦，也可以转博（虽然好像不容易），他家有做降维方向的老师啦，看地里的帖子觉得这里的老师都很nice。唯一的缺点大概是综排偏低吧。
课程上，机器学习、算法的课网上公开课很多，理论课学校里应该都可以上的到，差别不大
地理上，UIUC，UCD都比较村，UMN虽然是在城里，但是我美国这边的朋友说对UMN的认知是somewhere in the north，所以感觉地理上来说也没有明显的区别呢
学费上，好像UMN便宜一些？
人数上，好像UMN招的人少一点吧，但是不知道人数多少代表什么呢……

最后说说为什么想ms转Phd而不是直接申：
1）目标不明确。没有明确的研究方向，而且还有想往neuroscience摇摆的想法。 推动我的原因，大概是因为想成为一个有能力自己学习并解决新问题的人吧，而Phd似乎就是为了培养这样的人？
2）担心自己能力不够。我本科学得比较水，现在看paper觉得理论好难，算法实现不出，所以想趁着ms再认识一下自己的水平……看看努力一点能不能做的更好

从想转Phd的角度考虑，我更喜欢UMN，毕竟有机会本校转，而且专排高，但是不知道能不能找到研究机会。此外，担心万一以后放弃读博，UMN综排会影响找工作吗？万一是要回国的话，感觉都没有人知道这个学校……
UCD有neuroscience方向的老师还挺吸引我的，但是ms学生也不一定有机会参与吧。另外就是综排比UMN要好一些吧。

情况就是这样了，像楼主这种情况，选哪个学校可能更合适呢？希望大家给些建议～谢谢～

补充内容 (2019-3-2 19:29):
uiuc似乎也可以转博？为什么大家都说偏就业呢？