作者@CeciHotpie发布在一亩三分地

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楼主就读于纽约大学DataScience专业，个人感受，我这大半年的幸福感很足。

这个项目的同学，教授和课程让我很开心，有一种我学到了东西，未来不愁，在实现自己计划的感觉。最满意的方面如下：

1. 课程设计：

CDS（Center for Data Science）课程和项目设计都是有Graduate Curriculum Committee把关的。我现在上过的必修课：Intro to DS， Big Data 和Machine Learning 都是不会浪费你时间的好课，比我本科学得更深，更通透。我至今接触到的教授也都很负责。

2. Faculty Support：

CDS在NYU的感觉像是国际大公司下独立的Start up。CDS有自己的楼，学生可以在7楼学习；有自己的club，funding是不经过NYU，直接从CDS出钱；还有独立的资源去请research guest speaker 和公司HR。

虽然一届学生有100多人，但四位program administer是只管CDS相关。而且这些资源是CDS exclusive，你还可以去courant或stern参加活动或找research。所以并不会感觉到学生不受重视。

3. 同学背景：

我感觉自己fit in place，周边的人都挺self-motivated并互相尊重的。

录取情况

如果我没记错的话，2021大概是申请人数1800，录取300，入学150。入学同学里，大概是1/3 的中国人，1/3的韩国+印度人，1/3的白人和其他族裔。

印度人我还没有network过，但接触过的印度人都很努力很可靠。白人很多是工作几年后的part-time，本科学历很厉害。

看见好几个哥大，brown， rice等美本的了。中国人几乎都是美本top20-60的，国内本科可以说是个位数。（可能是因为录取倾向美本，也有可能是bar不低，国内本科会更愿意拿带藤校光环的文凭。）

我不太喜欢去问人家的就业进度，但我觉得在这个项目里找大公司的工作并不难，认真完成课程就足够让你在DS岗够competitive。

很大概率，难度都是自己去追求的，比如想要做MLE或者NLP相关，就需要去跟博士生拼简历。CDS每周五都会有一个针对本科生的company info session和一个针对研究生的公司。

系内也有单独的career fair和research fair，我3月初去参加CDS in-person career fair （大多公司都选择remote zoom session了），3个公司（Morgan Stanley，Vanguard，Publicis）坐那儿，就几个同学选择去现场，我都不好意思走，聊了快一个小时…

同时你也能享受NYU handshake资源。另外可以跟教授和advisor聊聊你的招工困境，我相信他们也会愿意帮助你的。

特别好的一点是，NYU在纽约的校友人数真的很绝。我每一家NY office面试都能遇到NYU或本科校友。

纽约生活费用

项目学费两年一共差不多7万5。如果你有意识节约但还是想过得舒坦的话，生活费（包括房租）大约是$2500/月。

租房可以选择jersey city、long island city、stuytown, 或midtown， 离学校都不算远。这些地方各有各的优点，以后有机会可以给大家分享下我的地段选择和我住jc的大楼选择。

NYC的中介超级多，加上大家都是跟大楼签合同，很难谈优惠（不像是找私人房东，需要约看房，还能去帮你争取rent，utility或家具），选中介的时候记得找他们要rebate。我听过rebate最多的，可以给到1000刀，省一笔搬家费用。

择校

我当时是还没想明白自己想做DS、 consulting、还是SDE，所以我是各方面申请一两个我喜欢的学校（必须要是大城市）再加UCS的三个方向当保底。

最后纠结的是CMU SV ECE，Brown CS -DS track，Columbia OR和NYU DS。因为我不考虑回国，名校光环对我没有吸引力。

失眠了两天也想清楚我是真心喜欢数据分析，做自己喜欢的比应届SDE多赚的钱更重要。

总结

这个项目我很喜欢，最最适合想要打好Data Science基础，做更tech岗位或考虑找research读博的应届本科生。（找research的同学，录取后就可以去跟教授发邮件了，很多项目summer就可以进组了）

工作几年的同学反馈会认为课程跟industry部分脱节，项目是更偏向academia的data science，但这却正是我想要的。

NYU MSDS是一个足够好的平台让你发展，天花板很高，剩下的全凭自己努力了。

如果还有什么问题可以留言，希望可以帮助大家选择最适合的项目。

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