哈佛大学数据科学硕士项目就读体验分享

主要讲解哈佛大学数据科学硕士项目

就读于该项目22 Fall的Jasmine老师说这是一个非常学术的项目，课业占的比重比较大。相比起其他求职导向的研究生项目，这里有一些同学偏好读博。

学员介绍

本科：UWM

专业：统计和数学

GPA：3.9+

TOEFL/IELTS：无

GRE/GMAT：325+

老师怎么说？

这个项目非常务实，会扎实的教大家很多基本的技能和应该有的思维方式。

总的来说

从录取背景来看，哈佛DS比其他DS项目更看重研究背景一些。

基本所有人都有很强的科研背景或发表过研究成果实习经验是可选的，许多人的实习经历相对普通。课程设置哈佛DS会要求计算机/统计/机器学习几个方向都要很熟练才行。

我发现我的同学会在至少一个方面特别突出。比如不少同学本科发AI领域的顶会，或者在保持每学期六门课程的同时进行研究，还有些同学虽然背景不相关，但在自己的领域内大量使用了计算方法。

同学背景

大家的申请背景都非常的强，美本的学生普遍都拥有高GPA3.9+，而国际学生很多来自中国的顶尖大学，清华、北大、复旦、上交都有。

感觉Data Science和CSE项目(以及Engineering Science)里录取的人超级多元化, 每个人背景都超不一样 从传统CS到computational biology, finance, physics的人都有。

他们各自都有很有趣的特色，所以感觉来这里挺长见识的。大家都非常有趣！而且基本上因为跟MIT那边有合作还有可以随意跨选MIT课程的关系，所以也很方便认识MIT大神之类的。

课程设置

项目分为三个学期，每学期可以修4-5门课。其中有四门统计、应用数学、数据科学类的科目是必修课，还有一门比较偏文的必修课，学习数据科学中的批判性思维，这门课鼓励大家思考数据科学中的道德观。

基本上必修课规模都比较大，可以达到100人左右。除此之外，项目要求必须修一门统计课和一门计算机科学课，具体科目可以自由选择。

学生必须完成一段学术研究经历，一个capstone 项目，或一个硕士学术论文(三项任选其一)。Capstone 项目今年的合作公司包括google、spotify等。春季的选择比秋季要多。

基本上每个学期的4-5门课中，有两门是必修课，其余都可以在允许的范围内自由选择。

就业情况

这个项目有两个通道可以自己决定，一个是Capstone，一个是Thesis。

我这一届项目里我估计60-70%的人去就业，剩下的人去准备PhD。但大家上课也不是为了就业，会有很多人去上PhD的课只是单纯感兴趣。

哈佛DS没有自己的就业服务中心，依托学校的资源。我没有在找实习不是特别清楚，但线下求职会蛮多的，大公司都会来。

毕业生通常在金融、科技、咨询、健康护理等数据密集型行业中找到很好的工作。

项目解析

哈佛大学的数据科学项目隶属于工程与应用科学学院(School of Engineering and Applied Sciences)下的应用计算科学研究所内。

项目概况

数据科学项目由统计系和计算机科学系联合开办，所以课程、教授都比较成熟。因为项目很新，很多专项的研究生排名都还没有囊括此项目。

要获得该学位，学生必须完成 12 门课程。这要求学生至少在校园进行三个学期（一个半学年）的学习。有的学生会选择将项目延长至四个学期，以参加额外的课程或完成硕士论文研究项目。

申请条件

申请材料：

•成绩单

• 文书

•GRE

•网申表格

•国际学生需要语言成绩

• 推荐信

• 托福/雅思

申请条件：

GRE和GPA没有最低要求，但需要数学、计算机科学和统计方面的优秀成绩。官网上明确说明，要么需要统计或者计算方面的学术研究经历，要么需要其他的个人成就。

由此可见哈佛的项目非常注重学术成绩和科研经历。应届毕业生居多，基本都有科研经历。有工作经验的同学本科学术基础也都非常扎实。

课程设置

项目分为三个学期，每学期可以修4-5门课。其中有四门统计、应用数学、数据科学类的科目是必修课，还有一门比较偏文的必修课，学习数据科学中的批判性思维，这门课鼓励大家思考数据科学中的道德观。

必修课程：数据科学简介，数据科学高级主题，数据分析推理、和优化的随机方法，计算科学系统开发，数据科学中的批判思维等。

热门选修课：数据系统，可视化，机器学习，人工智能，高级机器学习，时间序列与预测，线性模型等。

基本上必修课规模都比较大，可以达到100人左右。除此之外，项目要求必须修一门统计课和一门计算机科学课，具体科目可以自由选择。

就业情况

根据哈佛官方给出的就业报告，51%的学生毕业之后去了科技大厂(亚马逊、谷歌、微软等)，14%的学生进入金融行业(美国银行、高盛、JP Morgan等)，13%的学生选择继续攻读PhD。

哈佛的career service资源非常丰富，提供一对一求职辅导(包括简历修改，mockinterview等)的同时也会定期举办各种求职讲座。

除此之外每年还会有两次大型career fair和一次专门的data analytics fair，通常会邀请许多知名公司。

学生总共需要在三个月期内上完12节课程，部分学生选择延后一个学期毕业上更多的课程或者完成硕士research项目。

以上就是Jasmine老师在哈佛大学数据科学硕士项目的全部就读体验啦！