本期是第六十一期主要讲解芝加哥大学应用数据科学项目
就读于该项目23Fall的Wendy老师认为该项目综排不错，课程设置，时间安排和学校服务都以就业为导向，非常适合明确要就业的同学！
话不多说一起来听听老师怎么说！
学员介绍
本科：University of Washington
专业：Applied Mathematics
GPA：3.8+
TOEFL/IELTS：无
GRE/GMAT：325+
老师怎么说？
芝加哥大学应用数据科学项目课程设置硬核，非常适合职业发展方向明确的同学；时间安排考虑到学生实习就业，非常贴心！
项目有不算学分的预备课程，学习一些数据分析和编程的基础课程，对于这方面背景较弱的同学也非常友好。
项目概况
这个项目之前叫做Analytics，改名为Applied Data Science之后就业方向更广一些。
项目在计算机科学系和统计系合开的数据科学研究所(DSI)下，时间长度5个学期，课程非常实用。
整体课程都更偏数据科学，商业内容少。课程硬核，选修可以选Tech相关，也可以选择针对某个行业的课程，比如Finance结合DS。
大多数课程是在周一到周四的晚上（18:00-21:00），有些课程在周五和周六，充分考虑到学生在课程期间实习或工作的需要。
学业压力是还好的程度，不会太夸张，可以边找工作/实习边上课，就是一节课时长3小时比较难顶。
有两个Capstone，可以和业界公司合作，也看自己运气和分到的公司和导师。Chicago整个的求职市场也比较活跃，这个项目对学生的就业支持力度也不错。
从SPS转到PSD就说明了芝大会把大量精力放在这个项目，这个项目非常明显地对于学生要求提高很多，现在就已经完全没有一点SPS的印记。
申请难度
国际生比例偏低，爱给Waitlist，但班级规模扩招到120-150人了，录取学生average应该在3.75左右，但24Fall听说难度又提高了。
这个项目可能对学生录取有比较独特的偏好。不是我们认为的背景越好，越有可能被录，它只录取它认可的学生。
申请这个项目的话，简历里最好有关于数据分析/数据科学相关的工作经历/实习经历/非全职的实践经历等，而且最好有数学/统计和编程（Python, R等）的基础。
ADS一直以来是就业为导向的，适合有工作经验的申请者就读后转换职业方向的项目，录取标准也比较偏好实习或工作经验丰富的同学，项目往届就业率也相当高，但可能是因为芝加哥的招牌，这些年应届生的比例一直在上升。
同学背景
文化背景上，全日制里面来自中国的国际生加起来大概占到60-70吧。剩下的是各个国家的国际生和美国本土学生。
从学科背景来看，同学背景比较多样化，有来自CS/DS/Stats/Math/Engineering这种背景的；
也有很多学Econ/Accounting/Bio这种比较不那么硬核的。
有一些学生有工作经验，但大部分是从本科直接上来的。整体来说，同学真的都很优秀。
课程设置
需要完成9门课程（5门核心课程、3门选修课程、1门顶点课程），且是OPT/STEM eligible的项目。
我觉得总体课程设置算好的，有简单也有难的课。第一个学期非常简单，之后两学期难度会稍微增加。
我很喜欢芝加哥的时间安排，所有的课一周一次，一次三个小时。大部分在晚上，所以有面试的话，时间也很容易腾出来。
第一部分是不算学分的预备课程。在项目正式开始之前，有一个Pre-Quarter Course的环节，需要修4门课程，目的是要提前补充硕士阶段学习的基础课程。这4门课程都是online的形式。
开学大概2个月前会有Assessment，如果考过了，就不用上。分别是4门：Statistical Analysis，R，Python，Linear Algebra。如果学过的话还蛮简单的。没考过的话就需要在开学前上2门，开学后上2门，都是5周。
第二部分是正式上课，每学期3门课，一次3小时。核心课程和选修课官网上都可以查到，我就不赘述了。我觉得比较好的就是可以上一门别的学院的选修，很多人选择去上Booth的课。
第三部分就是Capstone，长度长达2学期，可以选择业界或者Research。业界项目提供的选择满多的，虽然都不是很大的公司，但是行业还比较多样化。
另外，项目提供了许多数据科学博士生的入门课程，研究生也可以选课，这些课程涵盖了优化、线性代数和统计学等领域，非常适合想继续深造读博的同学选择。
就业情况
项目一直以来都是一个以就业为导向的项目，过往的就业率也不错，有不少进入BCG、Gamma等知名公司的记录。
但这个事情今年都挺困难的，主要看运气和身份了。有没啥经验频接大厂面试的，也有从7、8月份开始申最近才找到的，就很玄。
如果要找数据相关的工作，纯靠上课补知识肯定没用。还是要自己下功夫，自己去提前整理数据方面的知识。
学校每一年会有两次大型的招聘会，一次是面向所有芝大研究生的招聘会，在Hyde Park Campus，另一次是专门面向我们项目学生的招聘会，开放的职位也是非常有针对性，一般都是和专业直接相关的。
学校也有专门的faculty定期分享求职资源，比如组织线上线下的求职会，开设专门的求职课程等。项目的Capstone是和公司直接合作，很多人在做完项目后会直接收到客户公司的offer。
项目解析
芝加哥大学应用数据科学
MS in Applied Data Science
芝加哥大学的ADS硕士即以前的分析学硕士提供线下和线上两种授课方式，只有线下课程允许获取OPT资格。
该全日制课程的学习周期在一年到一年半之间，入学季为秋季。学生将有机会与行业中拥有丰富专业知识的教授和讲师接触，同时可以获得学生事务团队和全球校友网络资源的全面支持。
申请条件
申请要求：
●看重工作经验，对数统背景的要求比较高，因此非常建议缺乏相关背景的同学在本科阶段补上相关课程。
● GRE/GMAT：不要求提交
● TOEFL：最低102（无单项分数要求）
● IELTS：最低7.0（无单项分数要求）
申请材料：
●两封推荐信
（其中一封强烈建议来自实习推荐人）
●申请文书
●简历
● 成绩单
●编程附加材料，用不超过2页的PDF文件展示编程技能，包括用R或者Python完成的编程
●短视频，录制不超过1分半钟的短视频说明你和这个项目的匹配度
课程设置
全日制项目秋季入学，项目时长在12-18月。项目旨在学习通过应用程序、模型、算法和平台的协调进步来解决重要的科学和社会问题。
项目包含5门必修课、3门选修课和1个Capstone，全日制学生每个季度选择3门课，可以在4个季度读完。
基础非学分课程
●统计概念简介
●R 数据科学
●Python 数据科学
●用于机器学习的高级线性代数
●温习基础知识
●应用数据科学硕士职业课程
核心课程
●时间序列分析与预测
●统计分析
●数据挖掘原理
●机器学习和预测分析
●商业应用的线性和非线性模型
●用于分析或大数据和云计算的数据工程平台
●数据科学的领导力和咨询
自从改名后，以往偏BA方向的分析学不可避免地将会加强数据科学与分析教学内容，商科痕迹将进一步淡化。
课程内容上延续了芝大一贯的注重理论的学术风格，有大量的时间花在学习模型背后的公式论证上，保证学生学的通透和扎实。
就业去向
项目就业率接近90%，多为美国科技大厂的offer，如Amazon, Netflix, Google, BCG, McKinsey, Meta等。留美概率高，回国的也都是去阿里、腾讯等。
芝大的MSADS项目优点在于芝大的品牌，机构的地理位置和充分的课余时间。
芝大的品牌能提升简历过关的可能性。并且芝加哥本地有很多公司，地理位置对求职有优势。
其次，和许多硬核的DS项目相比，MsADS没有考试，课程以Project为主，给学生更多准备面试的时间。
学生可以充分借助芝加哥大学量身定制的职业服务和外部团队，利用职业服务建议和辅导、量身定制的社交活动、与雇主直接联系的招聘会等，推进数据科学领域的职业生涯。
建议大家：
1. 在校期间多和同学、老师、Capstone Client做networking。
2. 积极参加学校组织的求职招聘活动，很多人在这里找到了第一个offer。
3. 认真做每门课程的Project，润色简历。
以上就是Wendy老师在芝加哥大学应用数据科学项目的全部就读体验啦！
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
