数据科学和商务分析(data science,analytics)专业申请特点和如何定位
很多同学对成为数据科学家(data scientist)很感兴趣,Warald在这里写文章说一下data science和analytics这类专业的申请特点和如何定位。严格的说,data science和analytics不一样,同样是做data scientist,不同行业不同公司侧重点也可能很不一样。不过这个文章侧重申请,没必要区分那么细,我就混为一谈了。
想更多了解这个专业的本身情况和职业前景,请参考Warald撰写的数据科学介绍文章:http://www.1point3acres.com/what-is-data-science-analytics/,有全方位介绍。
总的来说,数据科学是个跨学科专业,各个专业的人都可以申请。这个专业,有以下特点:
1)面向职业培训、侧重工业界需求,没有博士学位
为了符合工业界需求,专门的数据科学项目课程都很实际,侧重培养学生分析数据、解决问题的实际动手能力,课程一般不涉及理论知识。如果要读博士,申请统计和生物统计专业最对口,其次是计算机或者电子工程里做机器学习、数据挖掘这些相关方向的。另外,数学、IEOR、经济等专业也有少数博士生做的方向可以转到数据科学上,比如做优化(optimization)的。
2)作为新兴专业,很多学校没有开设专门学位,综排前50里只有少数学校才有
也就是说,申请选校范围很狭窄、选择非常少,这也决定了申请综排前50的学校,难度很大
3)不同的项目对学生背景要求不同,录取标准各异
大多数项目倾向于录取数学或者统计等计量学科背景的学生,同时希望申请人有软件编程基础、会写程序分析数据。比较牛的项目,更是如此。如果你只是上过高数、线性代数、概率统计这三门理工科专业都上的基础课程,那你的背景是不够的。尽管修课背景的缺乏并不代表你一定拿不到录取,但是你是处于劣势的。
如果你修课背景缺乏,可能更适合的是商学院里开设的项目,这类项目侧重business/marketing analytics,而不是data science,对各种背景的申请人都更友好。
有的学校还有特殊要求,比如西北大学希望申请人上过Java课程、NCSU有很严格的面试。这也增加了申请难度。
4)因为就业前景好,申请难度在升温,申请难度增加
以NCSU的硕士项目MSA为例,收到的申请数目,在过去的七年里一直增长,最恐怖的是过去三年里,每年超过70%的增长幅度。2014年秋季入学(Class of 2015)收到了800份申请,是2012年的三倍多。2014年最终只有101人被录取,有85人接受了录取。在NCSU MSA的主页上写着:
the acceptance rate plummeted to an all-time low of 12.7-percent, thereby making the MSA NC State’s fastest growing, most-selective master’s degree program.
NCSU固然是analytics项目里的顶级老牌项目,但是这个学校综合排名拿不出手,最新的us news排名100开外。考虑到中国人强大的名校情节,你可以想象,西北大学、哈佛、纽约大学、奥斯汀等综排好的几个学校申请难度增长有多大。举个例子:近期有威斯康星大学的同学提供信息:该校2012和2013连续两年有学生被西北大学的analytics录取,但是2014年没有人拿到。
5)申请文书质量至关重要
基本上所有学校的录取委员会,都希望在文书里能看到你对数据科学、对商务分析,能有一定的理解,而不是在对这个专业所知聊聊的情况下蒙头胡申。同时,作为很侧重职业培训的项目,有相关工作经验是加分。
如果你有工作经验,那一定要结合工作,体现你对这个专业的理解和看法。如果你没有工作经验,Warald建议你文书里更是要设计合适的内容,充分体现自己的背景和基础可以胜任这个专业。
6)建议考GRE而不是GMAT
商学院里一般都接受GMAT,但是有些项目并非商学院开设的。如果想选校不受限制,最好考GRE。
关于数据科学专业申请定位,其实很简单:
1)背景很好,可以在综排前50里选校;除非真的很牛,否则不要只考虑综排牛校。
2)其他人等,建议多申请一些50名以后的学校,会比较稳妥。
另外,考虑到很多申请人可能也有其他选项,比如在申请数据科学的同时,也申请本专业,所以定位问题往往需要全面考虑。这类问题,没有什么简单的答案,需要具体情况具体分析了。
最后,一亩三分地论坛有专门的数据科学版,里面有很多关于申请、项目介绍、就业、核心技能学习等各个方面的内容,欢迎有兴趣的同学来讨论。
– Warald (Email: iamxiaoning@gmail.com)
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