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本期KOL：boland
院校项目：USF MSDS，旧金山大学数据科学 辅导特长：技术润色，申请/就业规划，文书指导，个人经历发展指导 自我介绍：本科金融数学，兼具数理和商科背景，在国内券商和四大有行研和数据分析实习经历。北美DS Master毕业，期间在排名前3的医学院实验室做过10个月的DS实习。申请季BA&DS混申，拿到UMN BA，USF DS等offer，求职季拿到Meta，麦肯锡，思科，3个data类工作offer，目前在Meta工作。 既了解Master申请重点，也了解实际求职的面试技巧。既可以和你一起头脑风暴文书方向，也可以帮你润色DS技术，还可以引导你学习python，sql，机器学习算法等等。
下面给大家分享下转专业申请到DS就业强项目，再到拿到Meta/麦肯锡/思科offer，我的申请学习找工历程
转专业申请data，我的准备工作和方向调整
a. 兴趣变化 我的本科专业是金融数学，应用数学和金融学双学位。在我的申请季之前，我原本准备按部就班地继续申请MFE项目，所以就找到了一份券商行研的实习。我去深圳做了3个月的行研实习，发现金融类的工作我并不是很感兴趣，再加上在学校时我对金融类的课程兴趣也没有特别大，反而对数学类课程更有兴趣，所以就想学data方面的内容。在我了解到MSBA后，我发现这个专业既有business又有data，也很符合我的本科所学，所以就准备MFE/MSBA混申。
b. 通过实践经历不断调整 在深圳行研实习期间，我通过了PwCdata岗的面试，半年后在这个岗位又实习了4个月。这个岗位的工作内容完完全全和BA对口，既有对客户公司商业数据的评估，文案撰写，又需要用SQL来提取，处理数据，做数据可视化图。在当时，这份工作内容是让我感兴趣的，我实习了4个月也拿到了director给我转正工作的意向。 我当时实习的mentor就是MSBA刚毕业不久回国的。他学过一些机器学习的内容而且比较感兴趣，就想用当时的客户数据看看能不能做一些更深入的分析。但是他学的不深而且太忙没空研究，就让我研究一下Python机器学习的内容，我一共做了3个小项目。我用客户数据过了一遍训练模型，做预测销售量的流程；还做了一个预测客户买什么商品，推荐商品的预测话题；还给一个物流公司写了一套数学算法并且用Python实现，来优化供应链时间和成本。这些小项目比这个BA对口的实习内容本身更让我感兴趣，既让我坚定了申请BA的决心，又让我对DS产生了了解，并且知道我对BA之外的DS更加感兴趣。
在得知我想申请美国data硕之后，我的mentor告诉我，“你去读完MSBA回来也还是做差不多这样的工作，在这里工作一年学到的东西和MSBA也差不多”。这就引出了申请美硕很重要的问题----你申请master的目的是什么？对我来说，我不仅是想要一个出国留学的学位，我想要的是能在美国找到data岗的工作。所以我去看了Quantnet上MFE项目的留美就业率和薪资水平，对比了MSBA/DS的数据，再加上考虑这些专业不同的申请难度，我决定从MFE/MSBA混申调整成MSBA/MSDS的纯data混申。并且我是低三维选手，但是我知道我的实际能力高于我纸面上的三维，而且我的目的是留美就业，留美就业的话学校title并没有多大帮助，这就奠定了我的选校策略 ----我关注的更多是就业率好的项目，而不是title好的学校。
c. 文书的调整 原本在我准备申MFE的时候，我准备在文书里重点讲述我的金融行研实习，和学校里做的金融实证研究，来体现我的数理金融的能力。但是在转战data申请之后，我的文书方向就要做一些调整。既要讲清楚我转专业申请的逻辑，又要讲好我本科的学习和data有怎么样的关系，还需要不同的经历故事。转专业逻辑上，我讲了我的本科课程是怎么和data有关系，让我对data产生兴趣，我又对这个兴趣做了努力和实践，多修了编程课，并且通过实习经历确定了我的方向。在项目经历上，我深挖了自己data有关的项目，一个是大学里参加的美模获得了M奖，我做了什么样的数学模型，来展现我的modeling能力；另一个是重点写了PwC实习做的项目，来展现我的处理数据能力，SQL/Python能力，和对机器学习模型的理解。这样综合在一起，针对data申请，我的文书里体现了我的数理modeling方面，编程方面，机器学习应用方面，business方面；又有我的本科课程，比赛和实习经历作背书，加起来就比较完善了。
USF DS的学习经历，和它是怎么帮我拿到3个工作offer a. 为什么选择USF DS以及项目介绍 因为我并不是高三维选手，所以我明白在选校维度上要舍弃一些东西。留美找工作是我的第一优先级，master的学校title在留美找工作时并不会有太多加分，所以我舍弃了学校的排名和title，更看重课程设置和careerservice。我申到的BA项目里就业最好的是明尼苏达MSBA，这个项目最好的就业去向基本上是AmazonBIE和Capital One DA。纠结之后我还是选择了USFDS，因为虽然这个项目所在的学校排名不高，但是就业率和明尼苏达差不多，而且毕业起薪更高，大多数人可以做更技术性让我更感兴趣的岗位比如DS/DE/MLE。 USF DS是一个12个月的项目，7月份开学，每个quarter是一个小学期，每个小学期有大概4门课，每门课程是一个小学期的长度。课程设置包含了DS的方方面面，数学类有linearalgebra/statistics/linear regression/time series；机器学习类有machinelearning/machine learning lab/deep learning，值得一提的是，ML课的每周作业是要我们实现ML算法的源代码，不只是调包调参；数据工程类有数据库/分布式存储/分布式计算；programming类的有visualization/数据获取/数据结构/产品制作；DS话题分析类有ABtesting/social network/text analysis等等。虽然每门课只有一个小学期，但是课程压力非常大，平均每周都有1-2次考试，每门课每周都有比较长的作业。 除了课程设置，这个项目最亮眼的是会给每个学生分配一个长达9个月的实习。从第二个quarter开始，合作的公司就会来介绍并且开始匹配，各个领域的公司都有，tech/sales/finance/research等等，我那届有Facebook/AWS等，后来还有Walmart/Blackstone等，每周2天实习3天上课。一年制master是没有时间做暑期实习的，但是这个项目保证有实习机会，而且不需要自己找，9个月的实习经历在找工作的时候非常加分。 Career service方面，项目后期会有每周的career service课，介绍怎么写resume/coverletter，投简历和面试的流程一般是怎么样的。在实习的时候，每个project会有一名professor作为mentor，这个professor/mentor会跟你一直走到毕业，也就是说你找工作时改简历/面试等等问题都可以继续问mentor。 由于这个项目在旧金山，所以整体氛围和选拔机制都有很浓的硅谷文化，也就是说在申请时没那么注重三维，更加注重经历和面试，会偏向数据分析经验的学生。面试很像简化版tech公司面试，会在面试中问linearalgebra/statistics/python问题。我那届有1/3的中国人，中国人里大概一半是本科应届生或二硕，一半有工作经验。应届生有UCLA/UIUC/Emory/中山/西财/外经贸/华东师范等，二硕有NYU/JHU等，有工作经验的有金融/四大等，本科专业从数学/机械/土木工程到金融商科都有。所以我会推荐想转data并且以后想在美国做比BA/DA更tech的工作，但是三维背景达不到藤校DS项目的学生来申这个项目。基本上除了学校title不算好，其他维度都很好。同时由于地点在湾区 硅谷文化，项目会很迅速的根据业界和学生反馈来做出调整。 b. 项目对我找工作有哪些帮助 首先，这个项目的课程强度高，范围广，覆盖了几乎所有data岗的技术要求，所以我在找工作时就有了更多岗位的选择，我可以投从DA到DS到DE到MLE。项目过程中做过的projects都可以放在我的简历上，这些岗位的面试我都收到过。 其次，我们分配的9个月的实习经历对拿到面试也很有帮助。我被分到的是UCSF医学院的实验室做research，虽然UCSF没那么有名，但是是全美前5的医学院，在美国很有名气，我的这个实习经历在每家面试中都被问到过。 还有就是项目mentor制度和整体找工作氛围。Mentor制度让你的整个实习过程和找工作过程都有professor指导，学生和professor之间的联系很紧密。项目有一些有工作经验的中国人，而且所有人目标都是找到工作，在找工季大家都很努力，如果是应届生还可以找有工作经历的人请教经验。 总的来说，这个项目的劣势—title并没有让我在找工作的时候感觉到劣势，在美国找data岗位，公司们特别是tech并不太在意master学校的排名。比如往常很看重学校的MBB，我拿到过BCG的DS面试并且面到了最后一轮，Mckinsey的DE岗拿到了offer。还有我在这个项目学到的技术打开了我的眼界，让我这个数学商科背景并且没有巨多DS经历的人知道原来“DS”可以包括这么多，和我上学之前认知的“DS”这么不一样。如果我读的是BA，那么我可能觉得我只能做DA，找工作特别努力才能申到DS岗，但是这个项目让我的找工范围增大了很多，变成了至少能做DS岗，还能做DA/DE/MLE。所以我推荐想转data并且以后想做比BA/DA更tech工作的学生把DS申请考虑其中，想在美国就业但是三维背景达不到藤校DS项目的学生来申这个项目。
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发表于 2023-5-8 10:19:39
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