美国数据科学研究生

问题：国外学data science也就是大数据这种专业回国是不是不好找工作？时代兴华留学解答：恰恰相反，互联网公司每天每时每刻都有大量数据被产生和存储下来。如何才能把这些数据变成有用的信息价值被人类所利用，这需要大量的数据科学家们通过一系列的收集、统计、整理、分析、挖掘等方法和技术来实现整个过程，但是数据分析师、数据科学家供不应求。最近这两年，去美国读DS的同学比较多，每年都有辅导几十个学生拿到哈佛大学Data Science、芝加哥大学Computational Social Science、哥伦比亚大学Data Science、宾夕法尼亚大学Engineering in Data Science、杜克大学Interdisciplinary Data Science等名校录取，如果大家想要咨询DS留学专业选择、留学规划、选校定位、申请条件、就业数据等问题，可以联系时代兴华留学，我们会给大家详细解答。为了更好地帮助大家系统了解美国留学商业分析、统计、数据科学等热门专业申请，给大家推荐《2020美国研究生留学百问百答》，想要领取的同学可以联系时代兴华留学。根据IBM的统计数据，到2020年，职位空缺将增加364,000，达到2,720,000。在未来的五年里，这种需求会进一步增长到惊人的700,000。而从Glassdoor的统计数据来看，数据科学家是其网站上排名第一的工作，而这一趋势未来恐怕还会保持。同时，一个数据科学家的职业空缺通常为45天，这比寻常的职位空缺的时间平均多出5天。这一看似微不足道数据，背后隐藏着了数据科学家巨大的职位缺口。然而，迄今为止，美国的学校也无法满足对数据科学家的需求。需求持续增长，使得数据科学家的薪水也在增长。企业聘用数据科学家来进行关键研究，例如业务分析，市场分析，销售预测和预期劳动力需求。企业领导者需要更多的数据和更多的专业人士来解释这些信息。同时，采用大数据的组织数量正在增加。在2015年至2017年期间，大数据的实施增长了17％，美国公司的总体采用率上升到53％。 劳工统计局（BLS）预测，在2026年之前的十年中，数据科学领域的增长将接近30％。这一增长远远超过了全国平均水平的就业增长，并将带来50,000多个新的就业机会。人工智能和机器学习等显著的进步使数据科学家能够做更多的事情，并且人类始终需要开发，指导，监视和调整高度先进的数据分析程序。同时，各个领域所需的分析工作越来越复杂，导致对数据科学家的需求进一步激增。以上，希望对大家了解留学申请有所帮助，更多出国留学问题，可以联系时代兴华留学，我们会给大家详细解答。

最近这两年随着大数据和互联网的发展，数据科学专业也热起来了。最近来咨询美国数据科学（DS）留学申请/美国商业分析（BA）留学申请的同学是最多的。为了帮助更多关注美国数据科学专业选校定位的同学，我推荐一个简易的定校表格，大家可以做个参考，如果是需要一对一咨询留学问题，可以联系时代兴华留学，我会给大家详细介绍。美国研究生申请条件参考华盛顿大学西雅图-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Data Science华盛顿大学西雅图(University of Washington)提供数据科学方面的顶级硕士学位。它的特点是综合性，跨学科的课程。该专业是与以下不用学院学系合作开发的:应用数学系生物统计学系计算机科学与工程系设计与工程系统计系信息学院课程安排在晚上，全日制学生每周有两个晚上在UW西雅图校区上课。该项目包括九门核心课程和一个Capstone项目。毕业生将专注于的专业领域如:统计建模机器学习软件工程数据管理#29 -Stanford University斯坦福大学-美国数据科学（DS）留学M.S. in Statistics: Data Science斯坦福大学(Stanford University)数据科学专业的顶级硕士学位是与统计学系和计算与数学工程研究所(ICME)合作授予的。通过以下课程，学生接受以计算为重点的数据科学训练:数学统计数据编程数据科学没有论文要求，学生可以继续准备高级博士学习。专业选修课的范围如下:机器学习挖掘海量数据集数据驱动的医学来自大数据的商业智能#28 -Georgetown University乔治城大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Analytics-Data Science乔治城大学(Georgetown University)的顶级分析硕士学位是通过与计算机科学系和数学与统计系的合作而授予的。这个严谨的项目为学生提供数学、计算和统计方法方面的培训。该项目面向应届毕业生和寻求晋升或新职业的专业人士。全日制学生只需两年就能拿到学位(转学学分或暑期课程更少)。课程通常在下午晚些时候或晚上提供，以适应职业人士。学生有机会参与独特的活动，如数据可视化挑战，德勤核心咨询系列和分析学生展示。#27 -Southern Methodist University南卫理工大学-美国数据科学（DS）留学Applied MS in Statistics and Data Analytics Program (MASDA)位于德克萨斯州达拉斯市的南卫理公会大学(Southern MethodistUniversity)的统计与数据分析应用硕士(Applied MS in Statistics andData Analytics)项目旨在培养学生具备强大的统计基础和分析能力，以解决复杂的问题。学生只需18-24个月就能完成学业。统计及数据分析应用硕士课程的重点如下:流行病学统计方法时间序列分析数据库管理统计计算计算统计数据学院师资力量雄厚，数据分析经验丰富。学生发展统计计算能力的SAS和R，许多能够通过SAS认证考试。通过统计咨询服务中心提供咨询实习经验，让学生有机会与实际客户合作。#26 -University of San Francisco旧金山大学-美国数据科学（DS）留学MS in Data Science旧金山大学艺术与科学学院(College of Arts and Sciencesat The University of San Francisco)的数据科学专业的顶尖硕士学位只需要12个月就能完成。这个严格的项目使用了最先进的开放源码课程，为学生发展所需的技能，以成功在世界上增长最快的领域之一。课程主题包括:机器学习回归网页抓取SQL和NoSQL数据库管理聚类分析这个35学时的项目有一个夏季分析训练营，旨在帮助学生学习或温习数据科学家工作所需的技能。实习项目允许学生在该领域兼职，以获得为期九个月的专业工作经验。学生在平日上课，并预留两天进行实习工作。#25 -The University of Texas at Austin德克萨斯大学奥斯汀分校-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Business Analytics德克萨斯大学奥斯汀分校(Universityof Texas Austin)的麦库姆斯商学院(McCombsSchool of Business)开设了一个顶级的商业分析硕士课程，只需10个月就能完成。学生们受益于独特的网络机会和行业联系，而这在其他数据科学项目中并不常见。课程涵盖了供应链分析、文本分析、决策分析和数据分析编程等领域。学生们与职业发展团队一起工作，帮助他们确保毕业后获得成功。#24 -University of Colorado科罗拉多大学-美国数据科学（DS）留学MS in Computer Science with emphasis in Data Science & Engineering科罗拉多大学拥有数据科学创新顶尖硕士学位，提供广泛的雇主在尝试和理解大数据时需要的知识。该计划既可在线上也可在校内使用，课程由经验丰富的教师授课。课程涵盖数据系统的设计和分析，数据中心规模计算，数据挖掘和机器学习等领域。#23 -Arizona State University亚利桑那州立大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Business Analytics凯里商学院商业分析理学硕士课程为期九个月，包括10门数据和分析课程。这是一个很好的项目，为刚毕业的学生与强大的数量背景。该项目每年8月开始，课程在网上或工作日在校园里提供。全日制学生只需九个月的学习就能获得学位。这是一个指定的STEM项目，所以国际学生有资格在毕业后在美国从事长达36个月的全职工作。根据《美国新闻与世界报道》(U.S. News and World Report) 2019年的一份报告，亚利桑那州立大学(Arizona State University)的W·P·凯里商学院(W. P. Carey School of Business) 被认为是最好的商学院和信息系统研究生院之一。#22 -University of Central Florida中佛罗里达大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Data Analytics (Big Data)中佛罗里达大学拥有30学分的跨学科硕士学位数据分析工程与计算机科学学院和科学学院。学生可以在16-20个月内完成学位。教学是面对面的形式，课程在晚上和周末提供。学生在一个队列中完成该计划，从而获得强大的同伴支持和互动。课程在晚上或周末提供，以满足工作专业人士的需求。这个顶级数据科学硕士课程的课程包括：并行和云计算网络科学机器学习并行和分布式数据库系统数据挖掘统计分析#21 -University of Oklahoma–Norman俄克拉荷马大学-美国数据科学（DS）留学Master’s in Data Science and Analytics俄克拉荷马大学拥有与计算机科学与工业与系统工程学院共同提供的数据科学与分析计划的顶级硕士学位。全日制学生只需14个月即可获得学位。无法承担全日制课程的学生也可以获得兼职机会。课程在线提供，校园提供，或两者兼而有之。所有核心课程完成后，为学生提供实习经验。核心课程包括计算结构，算法分析，智能数据分析和工程统计分析。对于计划继续攻读博士学位的学生，可以选择论文选项。#20-Oklahoma State University–Stillwater俄克拉荷马州立大学-美国数据科学（DS）留学M.S. in Business Analytics (MSBAN)俄克拉荷马州立大学斯皮尔斯商学院(SpearsSchool of business at Oklahoma State University)提供的顶级商业分析硕士(The topmaster’s in business analytics)课程是一个为期四个学期的在线和校内课程。该项目极具竞争力，每年平均录取率为21%。数据科学硕士已获得STEM分类。这使得国际学生可以在美国额外获得17个月的可选实践培训：分析机器学习统计数据这个顶尖的数据科学硕士学位也为学生提供了在各种会议上发表和发表研究论文的机会。#19-Kennesaw State University肯尼索州立大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Applied Statistics (MSAS)肯尼索州立大学(KennesawState University)提供应用统计学硕士学位，旨在帮助学生学习分析真实世界的数据，以开发数据驱动的解决方案。这个36学时的课程有别于大多数传统的统计学硕士课程。它利用SAS和JMP等统计程序分析数据，并在第一学期开始创建摘要。然后，学生们用他们工作或实习中的真实数据完成一个应用项目，以展示他们的技能和知识。该项目的重点是以清晰和简洁的方式将结果传达给不同层次的利益相关者。学生在第二学年也有独特的机会获得他们的六西格玛黑带，以增加毕业后的就业机会。#18 -Seattle University西雅图大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Business Analytics西雅图大学开发了业务分析计划的顶级硕士学位，以满足对合格商业数据和情报分析师不断增长的需求。SU位于全国发展最快的科技中心之一，地理位置便利，能够与该国一些最具创造性和新兴业务合作。课程涵盖以下领域：数据争夺，可视化和通信决策的数学模型大数据分析新生每年秋季开始学习该课程，每年对申请进行两次复习。该计划由高级商学院协会认可。#17 -University of Virginia弗吉尼亚大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Data Science (MSDS)弗吉尼亚大学数据科学研究所提供顶级数据科学硕士学位课程。它可以在短短11个月内完成。该计划每年7月开始，并在接下来的5月结束。课程由来自各个领域的教师讲授，包括：计算机科学统计系统和信息工程学生作为一个队列进行整个计划，完成并遵循一个专注于实践学习的综合课程。在课程结束时，学生将完成一项关注数据科学挑战的顶点体验，以获得真实的体验。学生在他们的顶点体验期间接受教师的指导和指导。该计划为MSDS毕业生提供100％的就业率。#16 -University of Chicago芝加哥大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Analytics (MScA)芝加哥大学格雷厄姆学校的分析科学硕士课程欢迎来自世界各地的学生成为分析领域。课程涵盖以下领域：机器学习和预测分析贝叶斯方法时间序列分析和预测学生可以获得兼职或全日制学位，全日制学生只需五个季度即可完成学位。毕业生将具备在该领域取得成功所需的数据工程和软件技能的高级熟练程度。#15 -Brown University布朗大学Master’s Program in Data Science布朗大学数据科学专业的高级硕士课程由四个学术部门合作提供。该计划可在短短12个月内完成。课程涵盖以下领域：作为数据工程数据和社会统计学习机器学习数据实习允许学生在行业或学术界中处理现实世界的数据项目。学生会接触到影响数据科学领域的道德和社会因素。新生将于9月份开始这项计划。#14 -Northwestern University西北大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Analytics Program (MSiA)美国西北大学麦考密克工程学院(McCormickSchool of Engineering at Northwestern University)提供分析学硕士学位。它将数学和统计研究与先进的It和数据管理相结合。学生们完成了为期8个月的实习项目、为期3个月的暑期实习和为期10周的顶石设计项目，为就业做好了准备。该项目采用队列模式，每个队列约有40名学生。学生全日制在校学习，预计15个月后就能拿到学位。数据科学硕士课程由以下学院教师讲授:麦考密克工程学院凯洛格管理学院麦迪尔新闻、媒体和综合营销传播学院#13 -Boston University波士顿大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Computer Information Systems concentration in Data Analytics位于波士顿大学计算机信息系统硕士学位，是该领域的领导者独联体和创新。数据分析硕士课程让学生了解各种主题，包括：数据挖掘文本挖掘，网络挖掘这个40学分的课程包括核心课程和集中课程：概率和统计网站分析和挖掘用R进行数据分析和可视化该计划以在线和传统形式提供，足够灵活，适合专业人士。#12-Massachusetts Institute of Technology麻省理工大学-美国数据科学（DS）留学Master of Business Analytics麻省理工学院斯隆管理学院是世界顶级管理学院之一。麻省理工学院的网络遍布90个不同的国家，拥有超过136,000名校友，网络庞大且令人印象深刻。这是一年专业的商业分析硕士。它专为最近的大学毕业生或希望使用尖端数据科学解决业务挑战的现有学生而设计。课程涵盖以下领域：数据沟通R，Python，SQL和Julia中的分析软件工具机器学习麻省理工学院为那些计划继续超过硕士学位的人提供博士学位的额外数据科学机会。#11-University of Southern California南加州大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Computer Science (Data Science)南加州大学维特比计算机科学系提供顶级的数据科学硕士学位，为学生在以下领域工作做好准备:能源环境健康医药运输计算机科学系拥有来自信息科学研究所和创新技术研究所的40多名教员。32学时计划结合了数据系统和数据分析两方面的课程。包括一些独特的选修课，例如:信息可视化构建知识图优化理论与技术#10 -DePaul University德保罗大学-美国数据科学（DS）留学MS in Data Science德保罗大学有着提供高质量课程的悠久传统。它的数据科学硕士课程也不例外。学生可以从四个不同的集中领域进行选择，包括:计算方法卫生保健市场营销热情好客学生可以进入数据科学中心和德保罗分析学生小组。这个顶级数据科学硕士项目的学生通过与行业和非营利组织的合作来处理现实世界的分析问题。基础课程的范围包括:Python编程先进的数据分析web数据挖掘先进的机器学习此外，学院亦提供广泛的选修课程，以进一步调整学位#9 -Georgia Institute of Technology佐治亚理工大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Analytics佐治亚理工学院是一个很受尊敬的学校，它出现在我们的数据科学项目的顶级硕士名单中并不令人惊讶。《美国新闻与世界报道》对佐治亚理工学院进行了排名:研究生课程商业和定量分析统计和运筹学计算机科学佐治亚理工学院提供校内和在线跨学科分析硕士学位。在校学习一年就可以完成。学生可以从以下几个项目中进行选择:分析工具业务分析计算数据分析以队列形式提供的课程，学生们一起完成几门课程，然后扩展到他们的专业领域。#8-North Carolina State University北卡罗来纳州立大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Analytics北卡罗来纳州立大学高级分析研究所被认为是首要机构之一根据哈佛商业评论，数据科学。这个为期10个月的队列分析师为学生提供团队合作和个性化辅导。课程将定期进行审核，以反映不断变化的业务需求。在毕业生就业能力方面，NCSU毕业时的就业率几乎接近完美，而且近期毕业生的平均基本起薪超过98,000美元/年。#7 -University of Iowa爱荷华大学-美国数据科学（DS）留学Full-time Master of Business Analytics爱荷华大学蒂皮商学院提供三个学期的全部 -时间掌握在业务分析中。学生通过分析咨询顶点课程和实习经验，应用课堂学习来解决实际的业务问题。这个数据科学硕士课程的课程涵盖以下领域：数据和决定数据管理和可视化分析高级分析R中的数据编程数据科学#6 -Colorado State University科罗拉多州立大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Applied Statistics (MSAS)科罗拉多州立大学应用统计学硕士课程设计作为学生可以在一年内完成的全日制课程。课程由经验丰富的科罗拉多州立大学统计学院教授，可在线获取。学生将学习高级统计程序以增强：市场调查产品开发质量控制这位数据科学计划的顶级硕士课程以实践咨询技术结束，旨在帮助学生利用他们与现实世界客户的沟通和统计技能。课程包括：商业视觉应用开发机器学习的应用定量推理回归模型和应用#5 -Columbia University哥伦比亚大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Data Science哥伦比亚大学数据科学研究所提供数据科学硕士课程。该计划建立在通过数据科学专业成就认证计划提供的课程基础之上。学生们参与研究，包括最终的顶点项目。该计划可以由全日制和非全日制学生完成，全日制学生只需三个学期即可获得学位。课程涵盖以下领域：概率和统计数据科学算法统计推断和建模机器学习数据科学集中区域包括但不限于：创业数据驱动科学的计算系统数据，媒体和社会健康分析财务和业务分析#4 -Carnegie Mellon University卡内基梅隆大学-美国数据科学（DS）留学Master of Computational Data Science卡耐基梅隆大学(Carnegie MellonUniversity)数据科学的顶级硕士学位位于语言技术研究所(LanguageTechnologies Institute)。课程由计算机科学学院的教师讲授。通过计算数据科学硕士课程，学生可以深入了解:云计算机器学习交互式数据科学学生既要完成行业实习经历，又要完成有助于发展该领域知识和经验的顶石项目。学生根据自己的专业兴趣和工作经验，选择数据科学硕士课程的三个专业之一。浓度为:系统分析以人为中心的数据科学希望寻求研究机会的学生可以直接申请与教员一起工作。#3-New York University纽约大学-美国数据科学（DS）留学MS in Data Science纽约大学的数据科学顶级硕士课程是专为在数学、计算机科学和应用统计学领域有突出表现的学生设计的两年制高选择性课程。该计划的一个关键特点是顶石项目。学生将使用他们的知识和技能来开发和实现一个解决方案来解决一个现实世界的问题。学生可以全日制或非全日制攻读数据科学方面的顶级认证硕士学位。然而，他们必须完成至少24学分的住院实习。专业可用于：数据科学数据科学大数据数据科学、数学和数据数据科学自然语言处理数据科学物理学数据科学生物学#2 -University of Rochester罗彻斯特大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Data Science罗彻斯特大学戈根数据科学研究所是美国最好的数据科学硕士项目之一。全日制学生只需两三个学期的全日制学习就能完成。许多学生在学期之间获得实习机会，以获得额外的专业经验。未来的学生应该有编程经验，可以来自不同的背景，包括科学、工程、数学和商业。开设细分研究方向有:计算及统计方法健康及生物医学商业及社会科学新生每年秋天入学。课程在白天提供，需要亲自出席。#1 -Pure University普渡大学-美国数据科学（DS）留学Master of Science in Business Analytics and Information Management我们的顶级商业分析和信息管理硕士课程由普渡大学Krannert管理学院提供。这是一个为期11个月的全日制项目。它的目的是教授学生最先进的信息技术，分析技术和软件工具在行业中使用。课程范围包括:六西格玛和质量管理大数据技术优化建模和电子表格这个STEM认证项目不需要以前的工作经验来申请，尽管它确实加强了申请。招生决定每年进行一次，每年夏天开学。

作者 | Jeremie Harris翻译 | MikaCDA 数据分析师原创作品，转载需授权首先我要说的是，我是一名博士肄业生。这个头衔给我带来了所谓的光环，它暗示我在研究生院待过，做过一些学术研究。完成博士学位，意味着你不过是千万个”书呆子”中的一员，而在学了几年后辍学似乎显得你更有个性。人们期待知道你之后会做些什么。他们可能会说，“特斯拉的CEO Elon Musk就选择放弃研究生学位，离开学校去创业，你也可能成为下一个Elon！”那么如果想入行数据科学，学历重要吗？一定需要博士学历或研究生学历吗？在本文中我将分享我的看法。我在数据科学导师制创业公司工作。在工作中，我已经面试过数千位有抱负的数据科学家，当中有些人有博士学位，有些有硕士学位，有些是本科生，也有各个阶段的肄业生。这也让我对数据科学职业有了更深的认识。STEM：科学（Science），技术（Technology），工程（Engineering），数学（Mathematics）这四门学科有许多人会向他人咨询，是否要继续深造读研或读博，而当中很多人对前景没有全面的分析。其实不是所有的学位都适合每个人，原因如下。一、博士学位（这可能会让许多有博士学位的人感到不舒服，在此我提前道歉。）“我看到许多数据科学工作都需要博士学位。我是否要有博士学位才能成为数据科学家呢？“不，并不需要。不要误会我的意思，博士头衔的确会给你带来明显的优势。但也要考虑一些现实因素。如果你的目标是成为数据科学家或机器学习工程师/研究员，那么有博士学位会给你加分不少。但与此同时也要考虑以下两点：1.获得博士学位需要非常长的时间。2.除非你跟着合适的导师，攻读合适的学位，否则你可能学不到任何有价值的东西。针对第1点，在美国或加拿大，获得博士学位需要4年到8年才能完成。平均需要5到6年，具体取决于学校。现在让我们把它放到透视中。在数据科学领域瞬息万变，5年内各种成果层出不穷。要知道，在5年前Spark、XGBoost、jupyter notebook、GloVe、spaCy、TensorFlow、Keras、Pytorch、InceptionNet、ResNet、强化学习等等都还不存在。因此，除非你打算当新技术出现时，花时间自己钻研。否则你会发现学习期间接触到的技术远远跟不上当下的发展。这意味着即使你毕业后，还需要自己学习这些技术。关键在于，数据科学和机器学习的发展非常快，在未来只会发展得更快。因此，当考虑攻读数据科学或机器学习相关领域的博士学位时，你实际上是把赌注都下在你所要学习的领域。你希望在毕业时，该领域还是炙手可热的。而这样的赌注很冒险，而且赌注很高。第2点，思考一下你的导师是谁，为什么他们没有在Google或Facebook工作。当然，有些人更喜欢学术研究，而不是在行业中运用数据科学或机器学习。但值得记住的是，行业顶级的机器学习人才的薪资是非常丰厚的，因此学术界的可能会稍逊一筹。当然，有些地方也有些例外。这主要指的是加拿大的Vector Institute或MILA；麻省理工学院和美国伯克利的数据科学课程等顶级精英项目。总结一下：如果你只想成为Airbnb的深度学习工程师，那么博士学位一定程度上能成为你的敲门砖。但是，如果你不是在顶级项目中攻读博士学位，那么不要期望被行业顶尖的公司录用。但是，如果你想找份普通的数据科学工作，获得博士学位可能并不是正确的举措。你可以用4到8年的时间获得丰富的工作经验，去成长为一名真正的数据科学家，那么出现新技术时，你能更好的进行预测，保持领先的位置。如果你考虑攻读与数据科学无关领域的博士学位（例如物理，生物学，化学），并且目标是找数据科学方面的工作，那么这条建议可能有些刺耳：如果你离毕业还有18个月或更长时间，而且你确定自己想成为一名数据科学家，那么可以考虑辍学。考虑到沉没成本，你应该对之前决策感到质疑，根据我之前的经验来看放弃可能是正确的选择。二、硕士学位入行数据科学需要硕士学位吗？视情况而定。以下是我列出的记分表，如果根据你的情况，分数大于6，那么答案是“硕士学位可能会有所帮助”。你有非常相关的STEM背景（物理、数学、计算机科学等本科学历）：0分你有较为相关的STEM背景（生物学、生物化学、经济学等本科学历）：2分你没有相关的STEM背景：5分你有不到1年的Python使用经验：3分你没有编程相关的工作经验：3分你不认为自己擅长独立学习：4分当我说这个记分表实际是一个逻辑回归算法时，你不明白我的意思：1分注意：需要考虑的是，你是否需要数据科学硕士学位或数据科学训练营。如果选择参加训练营，要注意他们的激励措施：是否课程完成后保证聘用？是否有与训练营相关的求职指导服务？许多人都对训练营持怀疑态度，这是有道理的。但大多数忽略的是，他们对待大学所提供的相关硕士学位也该如此。巩固硕士学位就相当于训练营。如果你不在乎你的成绩，那么要注重你从中学到了什么。在选择相应的硕士学位和课程项目时要询问其研究生就业率。有的大学希望学生选一个简单的专业，而不是好的专业，这是一场心理博弈。你的目标是最终被聘用，找到理想的工作，而不是仅仅为了一纸文凭而付出时间和精力。即使完成了硕士学位，你还需要学习很多技能，可能比你预想的还要多。但只要硕士课程的时间较短(最好不超过2年)，成本不是太高。三、本科学位总的来说，是的，成为数据科学家你需要相关本科学位。不仅仅是因为你需要掌握相关知识，而且公司并不认为你通过自学，参加训练营和一些在线课程就能胜任数据科学的工作 。但关于本科学位你要注意的是，如果你和科技行业的人聊聊，你很快会发现科技型工作中涉及到的内容要远远超出学校课本。这是因为学校所教的本科课程一般比现实情况要滞后5到10年。如果你学的是不会发生很大变化的专业是没有太大问题的，比如如物理、数学或统计数据等。但是如果你是工程或计算机科学专业，并且你在一家出色的公司实习，你想休学或肄业来获得更多的工作经验，那么你可以考虑这样做。如果你读本科的目的是为了获得一份工作，你已经在一家有不错前景的公司获得职位，那么何必多付几年学费呢。我的意思并不是你应该不读完本科就去工作，我想说的是，如果你完成了实习并且获得了相应的全职工作，那么对于是否完成学业应该有更开放的观念。而不是因为大家都这么做，才做出这种选择。结语在本文中，我给出的一些建议可能不是那么常规。但在数据科学这样快速发展的领域，惯例往往并不是最优选择。当今社会中，人们对传统教育价值的看法应该与时俱进。当然，这并不意味着正规教育以及研究生学位是不值得的。但是，不应该认为获得硕士或博士学位是必备的。如果你读研读博只是为了符合数据科学职业轨迹的刻板印象，那么你可能需要重新考虑了。

提起美国最流行的专业，很多人都会想到人工智能、商业分析等，其实还有一个新兴学科还不为人所熟知，那就是美国数据科学专业，作为一个交叉学科，数据科学涉及数学、统计、分析等多个方向，未来就业前景也很广阔。美国数据科学专业相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识。数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，很多机构都需大数据项目来做创新驱动。课程设置：（以布朗大学为例）该项目时长3学期，一般包括两个学期的课程和一个为期5-10周的顶点项目对特定领域的数据分析：该项目需要9个学分：每学期4个，夏季1个(顶点研讨)：数学和统计基础3学分数据和计算科学3学分社会信贷的影响和机会1学分自由选修1学分研讨课程1学分学期1(4学分课程)：概率论、统计和机器学习数据和计算科学入门学期2(4学分课程)：概率、统计学和机器学习(与上内容不同)数据与计算科学(与上内容不同)数据和社会选修(1学分)-——自由选修，可从4个部门选　就业前景：单说国内就业的话，除了传统BAT等大厂，像外卖行业的美团、旅游业的携程等等，各行各业只要有客户数据积累的方面都离不开大数据支持，月薪研究生大概在20K-3K之间吧，做几年之后能涨到40-50K，基本是互联网技术人员的顶薪阶级了。如果在美国就业的话前景更好，毕业生(硕士)普遍起薪(年)都超过8万美金。同时，该专业起薪不太受毕业前的工作经验的影响。一个读该硕士之前有三年工作经验的毕业生的薪水与完全无工作经验的毕业生的薪水相差很小。美国的媒体行业比较发达，例如在美国最大的媒体公司NBC Universal和体育公司MLB做data science，这些传统公司现在很需要会处理数据或者“大数据”的技术人才，但是选校的时候注意地理位置，美国各州发展差别很大，尽量选择加州、纽约的学校，校内实习就业推荐比较多。申请条件：1、具有认可机构三年或四年制学士学位的申请人有资格申请，不限专业背景。数据科学的学生来自不同的专业背景，包括经济学、统计学、工程学、计算机科学、数学、酒店管理、历史，等等2、先修课程要求：单变量微积分、线性代数和矩阵代数、统计学入门、编程入门3、托福总分不低于90分，口语和写作不低于22分，阅读和听力不低于23分/雅思成绩不低于7.04、GRE没有最低分数要求，录取的学生通常数学部分达到80%和语文部分达到60%。5、个人陈述应该解释数据科学硕士项目如何适合你的短期和长期的教育和职业目标。院校推荐：1、哥伦比亚大学哥伦比亚大学数据科学研究所提供数据科学硕士课程。该计划建立在通过数据科学专业成就认证计划提供的课程基础之上。学生们参与研究，包括最终的顶点项目。该计划可以由全日制和非全日制学生完成，全日制学生只需三个学期即可获得学位。2、南加州大学南加州大学维特比计算机科学系提供顶级的数据科学硕士学位，拥有来自信息科学研究所和创新技术研究所的40多名教员。32学时计划结合了数据系统和数据分析两方面的课程。3、布朗大学布朗大学数据科学专业的高级硕士课程由四个学术部门合作提供。该计划可在短短12个月内完成。数据实习允许学生在行业或学术界中处理现实世界的数据项目。学生会接触到影响数据科学领域的道德和社会因素。4、亚利桑那州立大学亚利桑那州立大学数据科学为期九个月，包括10门数据和分析课程。这是一个很好的项目，为刚毕业的学生与强大的数量背景。而且这是一个STEM项目，所以国际学生有资格在毕业后在美国从事长达36个月的全职工作。5、卡内基梅隆大学所以国际学生有资格在毕业后在美国从事长达36个月的全职工作，课程由计算机科学学院的教师讲授。学生既要完成行业实习经历，又要完成有助于发展该领域知识和经验的顶石项目。想要了解更多美国留学信息，或者咨询留学相关问题，欢迎在评论区留言哦！

如今，人工智能成为科技和商业领域最热门的话题，而数据科学领域则是作为其工作原理的基础大放光彩。数据科学的课程现在都包含了强大的人工智能，一些机构也已经在提供人工智能专业的本科学位。越来越多的学院和大学开设了这些课程，这表明了整个行业的期望，对于那些接受过正规培训和认证的人来说，将会有一个充满回报的机会。虽然人工智能和数据科学这两门先进学科现在已是大多数计算机科学本科学位的一部分，但只有在研究生阶段，学生才能真正开始发展自身的专业技能。一些世界上最好的以技术主导闻名的学院和大学都提供了这些学科的专业硕士学位课程。近日，福布斯网站发布了一份“2021 年十大最佳人工智能和数据科学硕士项目”榜单，榜单作者是政府和公司的战略商业和技术顾问 Bernard Marr，这也是最佳数据科学“本科课程”列表的后续文章。Bernard Marr 表示，这些大学或学院，都是这个研究领域的世界领导者，同时也是硅谷企业在前沿项目上的合作者。在这个水平上学习数据科学和人工智能，会让你在雇主眼中成为一个很大肯在技术专长上超过只有计算机科学学士学位求职者的人，这也可能是迈向博士学位的一步。但如果你的兴趣不是技术性的，而是以商业为导向的，那么也有一些 MBA 课程出现在人工智能领域，这也值得考虑。以下为榜单内容：1、麻省理工学院—商业分析硕士能在世界领先的科技学校学习数据和机器学习的实际应用课程，将会是你在该领域开启高级教育征程的好地方。对于任何一门硕士课程，通常会要求你先取得相关领域的本科学位，例如计算机科学或数学，但是通常会在这些精确的要求上添加一些灵活性。而另一条符合条件的途径是，你是否能在这个领域获得丰富的工作经验。麻省理工学院的硕士学位与大多数其他硕士一样，需要12个月的时间来完成，其目标是让学生获得知识和经验，开始与企业合作并解决他们的问题。2、斯坦福大学—统计学硕士：数据科学斯坦福大学是另一所技术上世界领先的美国大学，在具有全球意义的人工智能研究领域名闻遐迩，同时还传授给学生强大的实践技能，激发AI开发潜力。由于本课程专攻“以计算为中心的数据科学”，因此可以被认为比商业硕士更具理论性。该课程涵盖科学家和工程师的高级软件开发、多核计算和统计理论。然而，选修课可以在以下应用领域学习，包括数据驱动医学、神经成像技术、地统计学和社交媒体分析。3、卡内基梅隆—计算数据科学硕士卡内基梅隆大学是另一个美国著名学府，它在人工智能和数据科学方面的研究和成就举世闻名。这份榜单虽然并非是只针对美国的，但不可否认的是，美国在数据科学和人工智能方面有很多世界排名靠前的大学。在这里，你将站在Herbert Simon 和 Allen Newell这样举世闻名的科学家的肩膀上，而他们是现代人工智能开发的两位伟大先驱。4、伦敦帝国理工学院—商业分析硕士这一灵活的课程经常跻身于世界十大大学之列，通过商学院提供一年制、全日制或两年制的兼职课程，实现了学生的远程学习。课程包含大数据管理、分析算法和数据可视化技术。学生们也有机会在实习期间完成部分课程，并接受培训，以旁听咨询的身份在商业领域处理数据科学问题。5、巴斯大学—数据科学硕士英国的另一所卓越的数据中心是一所发展极为迅速的大学。其课程教授机器学习和高级分析算法所需的基本软件技能。数据科学软件技能模块还包括评估软件包和编程语言对实际任务的适用性。该课程的重点是核心能力和基础知识，而不是其他课程所涵盖的更实际的方面，并且学生可以选择在第二学期的研究任务中从事应用领域的工作。6、多伦多大学—应用计算理学硕士：数据科学在这所技术领先的加拿大技术类大学攻读应用计算硕士学位的学生可以专注于数据科学这一轨道。多伦多大学将实践作为课程的一部分，因此你有机会参加为期8个月的技术实习，在那里你开始将你正在学习的知识用于解决大数据、人工智能以及分析学的现实世界问题。7、赫尔辛基大学—数据科学硕士芬兰投入巨资培训本国学生，使其做好充分利用人工智能和数据科学这一大爆炸的准备，而其中大部分工作就是通过赫尔辛基大学进行的。在那里，学生可以选择专攻与机器学习、计算机视觉和高级分析相关的技术领域，或者是选择这些技术对应的实际应用。学生们将学习评估数据科学、AI技术和实践，以便将其与合适的任务相匹配，并将通过世界一流欧洲院校的高级学位极大地发展他们的就业前景。8、巴黎综合理工大学—商业数据科学理学硕士这所位于巴黎的商业和技术领先的学院提供了两年制硕士课程，专注于满足全球企业对具备训练有素特质的数据科学专业人员的需求。其明确的目标是培养具备技术和商业知识的双技能毕业生，并能领导行业数据和智能计算积极性。第一年的重点是统计学、数学和计算机编程，然后学生开始学习解决实际问题的技能，其中就包括使用数据和算法来解决商业挑战。9、清华大学—高级计算硕士中国目前在人工智能的发展方面已经处于世界领先地位，这所位于中国首都北京的大学硕士学位是国内人工智能和数据科学领域最受推崇的学位之一。实际上，语言障碍不会是该领域知识交流的首要问题，因为所有课程都是用英语授课的。该课程包含独自探索以及从一些国内最著名的专家那里深入了解机器学习、大数据和人机交互等主题，同时还与微软、IBM等与大学研究人员合作的大公司合作。10、香港大学—数据科学硕士香港大学计算机科学与统计与精算学院联合办学，被誉为亚洲学术研究的领先中心之一。无论是全职学习时间超过18个月，还是兼职时间超过30个月，学生都将获得机器学习和数据分析方面的专业技能。并且还能深入研究实际应用，包括社交媒体中数据的作用以及云计算的发展。作者简介：武汉维识教育科技有限公司专注于人工智能、机器人工程、智能制造、云计算、大数据、区块链、信息安全、互联网营销、健康护理等多领域、多层次「新工科」「新职业」人才培养与输送。公司立足湖北科教大省，辐射全国，提供专业共建、师资培训、联合实验室、科研项目合作、实习实训就业、职业技能培训等整体解决方案。同时与诸多产业领军企业建立战略合作关系，融合产业先进技术，为金融、医疗、教育、安防、交通、零售、制造、农业等行业用户，提供多维解决方案。在全国众多院校、企业、研究机构、投资界等多方合作发展中发挥纽带作用，为推动相关领域人才培养和产业发展贡献力量。

每年，每天，我们都会看到各种热门专业推荐。看来看去，很容易犯迷糊：感觉每个专业都很热门，但每个专业毕业都不好找工作啊！其实也不能说别人骗人，热门专业的确不少，但因为热门，所以报考的人也多，竞争大，所以在选择工作时，很难快速彰显自己价值。但在这个时代，有个专业确实是无可争议的热门：数据科学。2015年，领英研究表明，美国的数据科学人才非常充足，人才技能供求出现“顺差”，换句话说，就业者能够大大满足企业的需求。而到了去年8月，领英的研究数据显示，数据科学领域出现了非常严重的人才短缺。在美国，当前数据科学家的人才缺口大约为151717人。从2015年到2018年，也是世界互联网急速发展的三年。很容易预见，随着信息时代不断发展，“数据”将成为一种越来越重要的资源，而与其对应的数据专业，自然也被各方急需。据专家预测，到2020年，网络世界每秒钟会产生1.7兆的新信息，如此之多的信息，需要有人对他们进行挖掘、分析，提取出有用的东西。这就是数据科学。前几年炒得火热的“大数据分析”，便是数据科学的一种应用，无论是国家层面的战略决策，还是一部电影的票房、一件商品的销售情况，都离不开对数据的把控。下面就给大家推荐一些开设有数据科学相关专业的美国名校，如果想成为数据分析方面的人才，那就应该早作准备，确定自己的梦校。斯坦福大学斯坦福大学的信息管理与分析分支涵盖了当今最前沿的数据库与信息管理系统技术，并教授最先进的海量数据挖掘方法，每年都有大量毕业学生进入亚马逊(Amazon)的EC2云计算平台处理大规模运算。加州大学伯克利分校伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能，立足现有最前沿的技术，培养学生成为领域内的佼佼者。卡内基梅隆大学卡内基梅隆大学的计算机科学专业排名在全美数一数二，与斯坦福、麻省理工齐名，其数据分析与处理技术也名列前茅。本校的硕士项目有三个核心方向可供学生选择：商务智能、数据分析、信息技术。哥伦比亚大学哥伦比亚大学有一个世界顶尖的大数据科学与工程研究室(Institute for Data Sciences and Engineering)，学生在此参与实验与科研项目。纽约大学纽约大学的商业分析项目旨在培养学生成为基于数据分析与决策的领导者，学员在一年制学习当中会有机会去其他国家的教学场所学习(比如2016年的一个教学地点在上海)，全程分五个学习阶段。普渡大学这里和麻省理工学院的MBA一样，都有个单独的分支是商业分析，学生学习的基础课程涵盖高级商业分析、数据挖掘、组织数据管理等。当然，除了这些大学，美国也有其他开设有和数据科学相关专业的大学，这里就不赘述啦。需要注意的是，数据科学专业虽火，但海外留学生想进入美国高校学习相关专业，却是难上加难，因为这些最为火热的专业几乎都属于美国的“STEM”专业，这也是美英等国大力发展的学科，想要申请就要做好充足的准备。

美英港新根据最新南加州官网更新的内容了解到，美国南加州大学新增通信数据科学硕士，并且在12月截止申请！21Fall需要申请的同学请抓紧时间。另外，前段时间，美英港新学姐给大家盘点了英国一些大学新增了DS专业，比如说杜伦大学、曼大、格拉斯哥、伯明翰等，都新增了数据科学类专业。今天美英港新学姐给大家介绍一下美国南加州大学新增的DS专业！美英港新南加州da'xue南加州大学新增通信数据科学硕士专业基本情况项目名称：MSc in Communication Data Science所属学院：传播和新闻学院学费：2148美元/学分南加州大学新增通信数据科学硕士培养目标南加州大学的通信数据科学硕士专业是该校工程学院和传播与新闻学院提供的跨学科联合学位课程。该专业招收具有任何背景的学生，包括具有通信背景但没有计算机科学背景的学生，以及具有计算机科学背景但没有掌握通信知识的学生。对于具有计算机科学或工程背景的学生，该课程可以教授他们传播理论和实践入门课程以及媒体，市场营销和传播学的人文和社会方面的高级课程。对于具有社会科学或传播学背景的学生，该计划提供的课程旨在向他们介绍编程和数据系统，以及有关机器学习，分布式系统和人机界面的高级课程。在这里，所有学生都将学习高级课程和专业技能，接触新颖的交流和信息学方法。南加州大学新增通信数据科学硕士课程设置该项目至少完成32学分，主要课程设置如下：Introction to Computational Thinking and Data Science计算机思维和数据科学导论Principles of Programming for Informatics信息学编程原理Innovation and the Information Economy创新和信息经济Security and Privacy in Informatics Units信息部门的安全和隐私Machine Learning for Data Informatics Units数据信息学单元的机器学习Foundations and Applications of Data Mining Units数据挖掘单元的基础和应用Information Visualization Units信息可视化的单位Communication, Values, Attitudes and Behavior沟通，价值观，态度和行为Social Roles of Communication Media传播媒介的社会角色Social Dynamics of Communication Technologies通信技术的社会动力学Integrated Communication Strategies整合传播策略Audience Analysis受众分析南加州大学新增通信数据科学硕士申请要求语言 ：托福90（小分20）/雅思6.5（小分6.0）背景：要求具备通信，新闻，社会科学，工程学或计算机科学学士学位的学生申请其他：需要提交GRE申请截止日期：12月15日；1月15日南加州大学新增通信数据科学硕士申请注意点 DS专业设立的大背景马云曾在2017世界智能大会上说，“没有任何人任何事能够阻碍大数据、互联网。”随着科技的发展，每时每刻都有大量数据产生。而数据科学这个专业就是根据社会发展趋势而设立的 。DS专业的就业前景目前在国内，数据分析师的平均工资为10630/月；大数据开发平均工资为30230/月；数据挖掘的平均工资为21740/月。根据Glassdoor的数据显示，海外的Data Scientist年薪高达118,700美金，高居排行榜榜首！所以说，数据科学专业毕业后的就业率和起薪都是非常可观，不管是留在国外就业，还是回国发展，都具备很大的就业前景。所以感兴趣的同学千万不要错过。DS专业申请注意点先修课要求：很多DS项目会对申请者有先修课要求，而不同项目之间要求也不尽相同，一般会要求有数学、概率统计、计算机编程等相关的基础，如果申请者不符合先修课要求，建议挑选一些没有先修课要求的项目。背景要求：DS专业偏好具备统计、数学且有一定编程基础的申请者 ，纯商科背景且不具备很强的量化背景或者不懂编程的同学，不建议申请DS专业。以上就是南加州大学新增通信数据科学硕士全部内容了。以上信息源于公众号【美英港新留学】

随着大数据，机器学习等技术和概念的火热，DS专业的就业前景是毋庸置疑的，但是对比CS专业传统码农的需求来看，数据相关的entry level职位不算很多，更多的是需要有业界工作经验的硕士或者是相关领域Phd。但是总的来说，DS是一个非常好转行的专业，可以说对出身并不看重，企业看中的也是你解决问题的能力。尽管DS专业就业前景很好，我也不鼓励大家都去申请这个专业，专业选择应该结合本科专业、职业兴趣、就业方向来选择，如果大家想要咨询留学专业选择、留学规划、选校定位、申请条件、就业数据等问题，可以联系时代兴华，我会给大家详细解答。DS毕业生的职业头衔一般分为：Data ScientistData EngineerData Analyst其中薪水和求职难度一般来说都是从上到下依次递减。1、Data Scientist，号称21世纪最性感的职业，主要工作内容是建立统计模型，设计实验（A/B Testing），发现data insight等，简单来说要有扎实的数学功底，不错的编程技术来实现模型（Python）以及良好的产品/商业意识。对于刚毕业的学生来说，最后一点Business sense是非常难得，这只有在业界真正工作过一段时间才能培养起来，所以Data Scientist一般要求Phd或者有工作经验的MS。2、Data Engineer，主要工作是建立数据科学的pipeline，一般需要对大数据平台非常熟悉，熟练掌握Hadoop，Spark，MapRece等技术，对统计建模要求不高，需要有很好的编程能力，所以很多编程比较好的DS学生都在这个职位下。3、Data Analyst，主要职责是数据处理，简单的分析和可视化。主要技术栈是SQL，Tableau。当然，如果你能花式写SQL，达到出神入化的地步，又有不错的产品思维，那么可以尝试Facebook的Data Scientist职位，待遇那是不用说啦。DS学生的就业每一年的就业薪水数据浮动都比较大，但是就业率还是比较有保障的，现在美国院校因为财政问题普遍扩招MS，所以更加需要自己有足够的实力和职场人脉才能找到一份比较好的工作。为了更好地帮助大家系统了解美国留学商业分析、统计、数据科学等热门专业申请，给大家推荐《2020美国研究生留学百问百答》，想要领取的同学可以联系时代兴华，,我们会发给大家。《2020美国研究生留学百问百答》就目前的求职经验来看，两年的STEM项目更加有利于毕业后找到全职工作，因为公司招全职倾向于有暑期美国实习经验的同学，而一年制硕士在进校后就要面临全职秋招的压力，除非你已经准备好了随时面对残酷的职场竞争，否则第一年找实习的缓冲期对大部分国际学生都是很受用的。虽然目前美国就业形势逐年变得严峻，但是科技类岗位收到的影响并不是很大，只是随着出国人数增加，每年毕业生竞争都更加激烈，大公司HR收到的简历更不是可以人工看得过来的。这时候已经工作的学长学姐内推就变得尤为重要，因为有些公司内推渠道的简历至少HR是一定要看的，只要看过了，那么就很有机会拿到面试，其实大部分人求职都卡在了HR这一关。简历就是你在职场的第二张脸，一定要好好写。也可以请在工业界已经摸爬滚打过的师兄师姐帮忙修改，他们能最好的挖掘你项目里的亮点，也最知道公司的hiring manager最想从你的简历里看到什么。先说这些，希望对大家了解商业分析硕士就业有所帮助，更多出国留学问题，可以联系时代兴华留学。

【基本情况】H同学基本情况毕业院校：211重点高校所学专业：金融数学学生成绩：GPA：3.5+，GRE：325+，TOEFL：100+录取院校：达特茅斯学院，乔治城大学录取专业： 数据科学入学时间：2020年秋【申请过程】H同学申请优劣势分析优势：1.211重点高校2.科研实习背景充足，Sci1篇，EI会议论文4篇3.学生目标精准，积极配合接受建议4.海外顾问与文书老师精心辅助指导劣势：1.GPA成绩略低2.学生时间有限，学业压力大，申请时间打算格外关键申请攻略：1.制定早申时间安排，遵循学生状况定制合理时间规划。2.学生内在特点和历史经历挖掘，个性化文书定制。3.针对于学生背景条件，科学制定选校策略。4.针对不同学校的面试特点经验有针对性的指导学生，面试效果显著。申请历程：H同学2018年9月加入服务，此时的H同学在北京一所211大学里刚入读大三，数学和经济学双学位，是个小小的学霸，成绩在年级里也异常突出，然而国内大学两年的学习总让他觉得“缺少些什么”，于是便动起了出国的念头。H同学斟酌要前往一个顶级的的精英名校，在申请规划师辅助他进行了各方面的精析后，明确为H同学冲刺TOP30的院校。如此的雄心当然也让导师们燃起了斗志，相信好好申请策划，H同学定能收获满意的录取。在硕士申请方向上，H同学起初有些摇摆不定。申请规划老师遵循他的优势、性格，帮助学生进行了相应的解读，也给出了一些专业抉择的建议，学生在中国科学院进行了一个国家电网数据分析科研的项目，H同学修读了数学和经济学两个学位，H同学积淀了大量的先修课，有着优质的计算基础和算法基础，这一点在数据科学这种技术类项目申请时转化成别人羡慕不已的优势，于是我们建议H同学进行数据科学专业申请。H同学同时拥有很强的自主性和行动力，H同学大学生活变得比其他人忙碌许多。首先是TOEFL和GRE考试，在清晰了学生的情况之后，我们为学生设计了一个细致的时间规划表，并在其备考过程中及时给予提供所需的资源和建议，事实证明，一切辛苦的付出都是具备价值的，最终刷至103分托福和325的GRE分数。大四上学期，H同学凭借其优质的成绩收获去世界银行实习的机会。国家电网科研和世界银行实习这两个项目不仅为学生增添了数据科学方面的知识，且让学生收获了两封知名老师的推荐信。让其软性背景更加充实，增强了他的申请竞争力。前期学生重心更多是放置于研究，实习和备考上，在学生收获理想分数后，我们便立马着手文书创作，在PS写作过程中，为了能让学生更有效地提供素材，海外文书老师整理了一份针对于H同学的素材搜集表，期待能最大限度地挖掘出学生的优势及想法。除记录下学生进行过的所有与专业相关的项目信息外，海外文书老师还从网上搜索了相关信息，增加对其反馈信息的理解，完成了CV、RL和PS的辅导。文书编创完成后，申请也相继完成。1月份，H同学收获了他的第一个OFFER，来自于乔治城大学。随后达特茅斯学院的OFFER也相继接收。现在，回首整个申请过程，我们帮助学生实现了梦想，同时也实现了我们自身的价值，再多的艰辛，再多的付出，都是值得的。