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[校友答疑] 第二届 NYU Stern & NYUSH Data Analytics and Business Computing 项目信息分享+就读体验

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发表于 2020-9-21 13:14:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
1. 前言
本帖是介绍NYU-Stern与NYUSH联合培养硕士项目MS in Data Analytics and Business Computing (以下简称DABC)的体验分享帖,来自一个DABC第二届在读学生的视角。
2021年的注定是一个特殊的申请季,COVID-19给世界带来了诸多不确定性。
落到每一个申请季的学子身上,大家也面临着更多的挑战和选择,希望本帖能让减少一些信息不对称,帮助大家做出更好的决策。

2. 项目概述
DABC的定位是培养在数据分析师和数据科学家之间的人才。主要针对的人群是大学本科毕业生或者有1-2年工作经验想学习更多技能或改变职业道路的人士。项目时长12个月,夏季学期(6-8月)在NYU Stern, 秋季和春季学期(9月-次年5月)在NYUSH。今年因为疫情的影响,我们8月在上海开学,预期明年2月-5月到纽约学习。项目会根据疫情影响灵活安排学习计划,尽力为同学们提供好的学习体验,这也是我当时选择就读DABC的原因之一,因为不想defer或者上很久网课。

这里想多说点培养目标,因为数据科学家这个职位本身就比较模糊,不同公司不同部门甚至不同组之间做的工作都可能不尽相同,所以我想从岗位需求的技能来介绍。这里引用了我们Machine Learning for Business 课程老师 张任宇(Renyu Zhang)教授在DABC项目线上宣讲时用到的一张图,我觉得这张图含的信息很有帮助就想和大家分享一下。因为编辑器只支持把图片放到最后,大家可先跳到最后参考 图1:DABC项目培养目标。

综合来说无论是数据分析师还是数据科学家做的工作主要是两部分:1.数据呈现 2. 数据分析。 数据分析师和数据科学家主要的不同是这两部分工作所占的比例,对数据分析师来说数据呈现会占更大的成分,比如根据业务需求提取数据,将数据进行可视化增强对数据的认知,而对数据科学家来说,数据分析工作的比重会占更多,比如要针对业务上的问题对数据进行建模分析,比如预测一个月后的用户是否活跃,用A/B testing研究系统新功能对用户行为会有什么影响等。工作所产生的价值也由 ①增强认知 ②辅助决策 ③推动业务/战略发展,依次递进。

3. 课程体验
我们要在一年3个学期中修满36个学分12门课程+团队合作完成一个3个月的capstone实案项目。因为疫情影响,我们第一个学期有4个月,分成3个6周的模块来进行授课,拿我刚结束的6周学习来说,课程硬核,整体节奏比较快,需要付出较多的努力。DABC项目的使用的编程语言比较灵活,虽然Machine learning for Business用R,其他课程主要使用Python, 但是教授会介绍更多的实用工具,比如基础方便的Excel,对数据分析workflow很友好的软件KNIME,Google Colab,云服务等,教授们有资深的业界背景会结合实际工作需求,介绍同学使用方便流行的工具。

教授会认真听取同学的建议,对课程内容和授课方式进行调整。比如Advanced Topics in Machine Learning的授课除了系统讲解各种模型算法外,会更注重该模型在工业界的运用案例,让学生有机会将模型用到接近真实的环境中,积累各领域的项目经验,为找实习和工作提供更多帮助。而且教授很愿意支持学生的多元化发展,廖明(Ming Liao)教授会邀请各界有资深背景的专家来做guest speaker分享行业经验,比如Bain Consulting的某个项目组,教授会直接问嘉宾是否有招聘需求,有意向的同学可以直接投递简历并提前认识你的面试官甚至有给他们留下深刻印象的机会。除此之外,如果同学的表现能打动教授,他们也可以直接为你提供实习推荐,而且教授们也乐于对想申请phd的同学提供指导和帮助。可以说NYUSH 和 NYU Stern的教授是本项目最大的财富。

这是项目的授课教授介绍:
https://stern.shanghai.nyu.edu/en/program/ms-in-data-analytics-business-computing/faculty
下面是DABC课程目录,同学们可进入链接仔细阅读课程概述:
https://stern.shanghai.nyu.edu/en/program/ms-data-analytics-business-computing/curriculum

4. 就业资源
除了教授提供的机会外,学校的职业发展中心(CDC)的服务也非常给力,开学前就会督促学生改简历,完成1v1的mandatory coaching,每周都有几个小时walk-in hours 让同学可快速和老师探讨自己的问题,还会组织各种各样的industry sharing sessions帮助学生探索自己感兴趣的行业和工作。

学校处于浦东新区世纪大道1555号,离陆家嘴金融广场和软件园约2公里,距离金融机构林立的外滩,南京东路等地铁30分钟内的车程,学校周围也有很多金融机构,如上海期货交易所等,优越的地理位置也为学生实习提供了极大便利。

5. 申请tips
作为一个有gap一年经验的人,我有这些体会想分享给大家,class profile是个较重要的参考,标化成绩一定不是最重要的,请结合自己背景、实习经验和本项目的pre-requirement来体现自己的优势和想要进入项目的决心,文书内容请认真参考项目要求,大家写的东西会被招生官们好好阅读并参考,面试也极可能被问到。申请季对大多数人来说都是一场漫长的角力战,请对自己充满信心并脚踏实地,希望大家都收获好结果。
图2为DABC 2021届的Class Profile, 大家可以参考一下。

6. 一点个人感想
本项目的设计特别适合想在中国工作的同学。而且DABC项目相比一些上百人的BA项目可谓是小班教育 (第二届40+人,第一届不到30人) 这就意味着每个人能获得的资源会相对更多,更容易与教授,guest speakers和同学建立联系,而且毕业后DABC和隔壁QF项目(对量化金融有兴趣的同学可以参考:https://stern.shanghai.nyu.edu/en/program/ms-quantitative-finance)的同学很多会在上海工作,这样方便大家在职业发展初期建立人际网络。

关于留学体验,虽然DABC不是STEM项目, 但能让学生在短时间感受两大都市 纽约—上海 的魅力,不论是上海还是纽约的校区都坐落在繁华地带,除了实习工作方便外能探索的生活也是丰富多彩。

DABC学习的技能也拓宽了同学们的就业范围,无论是互联网,咨询,传统金融,金融科技,快消,医药等行业都需要有数据分析能力的人才,而在一线城市,岗位需求会相比其他城市多得多,大家可以尽情探索自己想工作的领域。

这里传送一个去年第一届DABC学生的项目分享帖:
https://forum.chasedream.com/thread-1358205-1-1.html
欢迎大家参考。

7. 答疑
本帖会视项目进行情况持续更新,欢迎大家在本帖下方留言咨询!但因本人课业比较繁忙(┳Д┳),只能每周抽一个固定时间来答疑,请大家留言后稍作等待。如果你想进行一对一的咨询或者有比较个人化的问题欢迎向我们发email! 三个工作日内能得到回复, 一般速度会更快。

关于申请的问题可以联系AO:
shanghai.gradadmissions@nyu.edu
就读体验可联系学生大使:
shanghai.gradambassador@nyu.edu

同时欢迎大家添加研究生招办微信小助手并加入官方申请群,可以更方便咨询AO,二维码见 图3

最后附一个整个项目的招生timeline(图4)和线上线下活动注册通道,同学们根据自身情况早做准备。

线上线下活动注册通道:
http://54.249.157.191:30040/en/community/events




























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发表于 2020-9-22 07:01:22 | 显示全部楼层
感谢分享!               
发表于 2020-9-22 20:33:35 | 显示全部楼层
Mark一下!               
发表于 2020-9-23 09:16:45 | 显示全部楼层
第一届校友来支持了!
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