2020Fall新人求定位/二硕转DS/gap一年申请/低g求选校建议

本人算是一个啥都接触皮毛但缺乏深度的弱弱，早就决定再用一个ms去充实自己数据、机器学习方面知识的广度和深度，以及coding、data story telling的能力。相关背景如下：
【学校经历】
本科-一篇水论文optimization方向但是三作（cv都没脸放= =）。
研究生-方向比较偏data，上过一些data mining、deepl learning、reinforcement learning课程。打过几次kaggle但都只有10%，thesis方向是无监督学习。
【工作经历】
1.在校期间实习有做过machine learning engineer intern，在斯坦福教授开的生物方向的strat up。做的内容是图像识别辅助诊断。
2.目前全职在某consulting做金融领域数据相关的工作（一年），比较偏ba向，但有开始接触大数据知识。内容上相比于课程以及之前实习落地性很强，在业务能力方面有比较大的提升。
【个人弱势】
1.G实在是有点弱，工作强度实在太大有点无力。
2.非数学、cs等较科班专业，很多内容需要补，例如统计学、算法、分布式计算等。
【选校方案】
Tier 1：
1.NW Analytics
2.NYU DS
3.Columbia DS
Tier 2:
4.UW DS
5.USC Applied DS
6.USF DS
Tier 3:
7.GWU DS

【希望能到建议】
1.个人首先希望选择在大城市。想咨询大家选校名单合理性如何，是否上可以扩充？尤其是保底校有无其他选择？
2.有没有必要加一些BA的项目。

同时也欢迎今年申请的小伙伴一起交流申请、未来职业发展呀。

补充内容 (2019-10-27 22:54):
Tier3 准备补一个Rochester