- UID
- 804079
- 在线时间
- 小时
- 注册时间
- 2012-9-6
- 最后登录
- 1970-1-1
- 主题
- 帖子
- 性别
- 保密
|
今年按理应该是大丰收的结果,拿了很多学校的offer。本来要去BU,但是BU不能defer。如果硬着头皮上就没opt,所以放弃。所谓上天给你关上一扇门的同时会给你开扇窗(虽然也可能再关上),UBC的Business Analytics由于延长开学时间,申请日期也相应延后了,我在6月底截止日期最后几分钟完成了申请。Miami本来申请也很晚,好像也是6月,由于人数满了,所以给我挪到春季了。很幸运的是8月底拿到了UBC的面试通知,两周后收到了offer。Maimi在9月中也收到了面试,9月底拿到了春季的offer。8月的时候为了保险还申了NEU DAE的西雅图校区,目前没有任何通知。
下面说下每个学校的情况。
UBC
今年11月开学。本来觉得这是最好的选择,但是目前加拿大还不能入境。而且如果要获得学签,必须在加拿大境内完成50%的课程。换句话说必须3月份到加拿大。加拿大办签证的速度最快是2个半月,虽然现在有迹象表明正在逐步恢复入境,但并没有官方文件发布。
pros
课程很紧凑,而且学校安排实习,完全不同担心实习问题。明年去的话也不用担心学签问题,MBAN这个专业在BC省是紧缺专业,可以毕业直接申请省提名拿绿卡,最快几个月,最慢1年左右拿到。温哥华是个舒适的城市,犯罪率也低,而且选择加拿大就避免了一系列美国的蜜汁操作,visa限制,opt限制,h1b限制,sponsor限制。
cons
没有选修课,全部是必修,而且4个月实习,课程只有8个月,所有课学的都不深入,需要自己花很多功夫。而且温哥华的data岗位比较少,如果要找工作要去多伦多或者蒙特利尔,但是如果去这两个地方走不了省提名,拿绿卡很麻烦。总体上来说加拿大工资比美国也低很多,机会也少。
Miami
春季开学,1月底开课。Miami在CD的排名很高,但不清楚在国内的认可度。迈阿密选人据说很严格,并没有因为疫情降低招人标准。而且刚出了一个利好政策,春季可以在国内读,秋季再去美国一年。
pros
课程设置合理,统计,编程,ml都有,而且据说能选CS的课程。还有德勤的数据中心,能用到真实数据。上届的学生据说很多能找到春季实习,毕业去向不仅限于本地企业。而且即使是今年placement rate也有94%。今年有4个去Capital One, 1个去了亚马逊。而且迈阿密这个城市我去过,非常喜欢,无论气候,生活环境还是便利度都很好。而且如果春季在国内读可以既在国内找工作,然后去美国继续找实习,原本紧张的课程设置被拉长了,有了更多充裕的时间找工作。而且可以利用国内networking机会给自己留条后路。
cons
现在佛罗里达的感染率比较高,不知道会不会持续到秋季。迈阿密本地的企业有限,而且传统企业偏多,数据岗位不如其他美东和美西大城市。国内的知名度可能比较小。课程R的内容比较多,Python是选修课,而且高级的ml和deep learning涉及的比较表层(不过所有学校都是这样)。学费和生活费比其他两个贵。
NEU DAE
申请BA的过程中一直在思考,一年的时间到底够不够,能不能深入锻炼各种能力,或者能不能打好基本功,当我看到data analytics engineering的课程设置的时候,感觉有了很多基础课和选修课,对我来说会有很大帮助。目前还在review阶段,还没有面试和offer。
pros
课程2年,规避了opt和疫情问题,即使第一年在国内网课也是可行的。选西雅图校区就是为了靠近大厂有很多机会,据说NEU西雅图校区就在亚马逊的楼里。而且NEU的CO-OP给了实习很大的空间,更能充分利用时间有更多机会实习。课程来说除了analytics的课程,还有DS和CS的课,如果转码的话也许也可以加分。而且学费便宜,据说很多还给折扣奖学金。
cons
DAE刚开不久,不知道就业情况怎么样,据说今年CO-OP的情况不好。西雅图校区的选修课比较少,不像波士顿校区那么多,有一些只能上网课(不过今年无论在哪都是网课),而且西雅图没有校园,可能教学资源也比较少(但据说刷题氛围比较浓)。而且工程学院的就业服务存疑,毕竟不是在商学院,新项目的话校友资源能用到多少也是未知数。
希望大家投票的时候也能提供建议,谢谢
|
|