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01、项目介绍
UPenn DS项目推荐时长是1.5-2年，需要修满10门课。两年毕业的课程数量规划是3+3+3+1，也就是前三学期可以上分别上3门课，最后一学期上1门课。如果是计划1.5年毕业，可以选择在前三学期的一学期上4门课或者参见暑期课程。
课程设置为基础课2门，必修课3门，选修课5门。基础课有理科背景的同学一般可以用本科课程wave掉，所以可以上7门选修课。学修课有Applications和Methods两大分支，包括了Biomedical Engineering, Computer Science, Business, Statistics, Electronic Engineering等领域遍布在工程学院和沃顿商学院的各种课程。
在读同学也可以选择参加Thesis或者Practicum的课程开始自己的independent research以及paper publication。必修课CIS 5450 Big data analytics和CIS 5190/5200 Machine Learning非常实用是妥妥的找工神器，建议越早上越好。UPenn DS给了学生充分的自由选择自己的方向，无论是转码、转ML还是晋级DS或者深耕Biomedical Engineering, 同学们都可以找到对应的课程和资源。
比较受欢迎的课程还有：
● CIS 5500 Databases and Information Systems
● CIS 52100 Artificial Intelligence
● CIS 58100 Computer Vision
● ESE 54600 Principles of Deep Learning
UPenn的课程总体来说难度不小，workload较大，建议在找工的学期（fall semesters）可以适当难易课程混搭，留出更多的时间申请实习或者全职。
02、申请形势
本项目录取率低从2021 fall的两位数到2022fall的7%，近两年录取率在7%～9%波动。2024秋季总申请人数为2101，录取人数为187，录取率8.9%。
03、申请要求
● 专业简历
需要提交一份简历以展示你的工作技能、专业经验的深度、领导能力等。简历内容应突出与数据科学相关的技术能力、项目经历和职场成就。
● 文书
UPenn文书为传统两页模版，需回答以下问题：
1. 为什么对该项目感兴趣？
2. 你的背景和经历如何使你成为一名优秀的申请者？
3. 你将如何从该项目中受益？
4. 在就读期间，你计划如何为宾夕法尼亚大学工程学院的学生社区做出贡献？
5. 你在该项目中成功的理由是什么？
6. 完成项目后，你的计划或目标是什么？
● 成绩单
需要official和unofficial transcript，建议维持GPA 3.8以上，越高申请优势越大。
● 推荐信
需要提供两封推荐信，至少一封推荐信应来自熟悉你学术能力的导师。推荐信内容应重点关注你的学术潜力、项目能力和职业素质。
● 标化成绩
GRE成绩为可选项，不提交成绩不会影响申请结果。但如果已参加考试且成绩有效，建议提交。非英语母语申请者且没有美国留学经验的申请人需要提交托福或雅思成绩。
04、课程设置
下图是DATS项目具体curriculum：
05、师资水平
UPenn师资力量雄厚，绝大部分老师是各个领域的领军人物。
Professor Susan B. Davidson
课程：CIS 5450 BIG DATA ANALYTICS, CIS 5500 DATEBASE MANAGEMENT SYSTEMS
研究领域：databases, bioinformatics and data management for Data Science
职位名称：Weiss Professor, Chair, Board of Directors, CRA; Chair, CIS; Member, CCC; Member, VLDB Endowment Board; Deputy Dean, SEAS; co-Founder, Greater Philadelphia Bioinformatics Alliance (GPBA); Founding co-Director, Center for Bioinformatics; Fulbright Scholar and Hitachi Chair, INRIA-GEMO
论文引用数量：12307
上课感受：听Susan的课如沐春风，她不仅可以透彻地讲清楚复杂的数据库应用知识，也会在下课后和同学聊天分享自己的会议和从业经历。
Professor Chris Callison-Burch
课程：CIS 52100 ARTIFICIAL INTELLIGENCE, CIS 7000 Interactive Fiction and Text Generation
研究领域：NLP, LLM, AI
论文引用数量：29241
上课感受：Chris的课有趣并有深度，他会非常与时俱进地更新上课内容，分享最新CIS 发展动态。
Professor Zachary Ives
课程：CIS 5190 MACHINE LEARNING
研究领域：data integration and sharing, data provenance and trustworthiness, and machine learning systems
论文引用数量：16973
职位：Recipient of the NSF CAREER award, alumnus of the DARPA Computer Science Study Panel and Information Science and Technology advisory panel, recipient of Christian R. and Mary F. Lindback Foundation Award for Distinguished Teaching and an IEEE Technical Committee on Data Engineering Education Award, a Fellow of the ACM and a co-author of the textbook Principles of Data
上课感受：Zach的课是DS/MLE招工神器，他会把模型连接，对比展现底层逻辑以及实际运用。
06、求职服务
Workday和Handshake是两大校园网求职通道。Workday会发非常多校园内各个lab和institution的part-time，intern以及全职信息，但以research assistant居多。Handshake上有更多的industry并且以UPenn为target schhol的求职岗位，每周都有很多公司的info session, coffee chat, resume workshop之类的活动，同学们可以自行注册。每年也会有两次的career fair在Huston Hall举行，我个人参加过2022 fall semester的工院career fair，收获了不少面试官的简历修改意见并最终收获了2023 summer intern的机会。
Penn的校友资源尤其宝贵。Penn DATS在piazza有个非常active的论坛，上面会有一些求职以及科研信息。DATS也有一个比较exclusive的wechat group，会有学长学姐分享各种workshop和内推信息。除此之外，Penn的research资源丰富，与各个lab的合作数不胜数为同学在academia的环境提供了丰富的实践机会。
07、求职时间轴
因为Penn DS是两年的项目，同学会在正式工作前有一次实习机会。实习秋招根据不同行业公司会陆续从6-10月放出岗位，UPenn也会在此期间举办career fair。秋招高峰后依然会有零散岗位放出，再之后就是12-3月的春招。但建议早投递早上岸，时间越久head count越少。
08、地理位置
UPenn位于费城大学城，交通便利有公交，有轨电车和地铁。为了保障学生安全，学校有陪走服务以及类似uber的学生shuttle。UPenn距离Chinatown和downtown驾车15 mins左右。
09、学费水平
一学期学杂费加学费在26,000美元左右，会因为上课课数不同有浮动。UPenn周边租房人均价格在1,250-3,000美元左右。
10、就读攻略&求职经验
就读攻略：
1. 早早和advisor约谈，具有针对性地选择相关课程。在选择课程时，考虑职业目标和所需的技能，有的放矢，让选得课程既能学到新知识也可以为找工/申博做准备。
2. 合理安排难易课程，为招聘/research留出时间。Penn的课workload一般都不小，有些必修课的作业/project/quiz非常占用课外时间。合理安排课程的难易分配可以让生活更加美好。
3. 尽早上CIS 54500和CIS 51900/5200，为面试打下基础。 这些课程可以很好的准备面试中的live coding和ML八股文, 也更好的为之后高阶课程打下基础。
个人求职经验：
1. 尽早开始投递简历，永远不会有最好的简历！可以在不断投递的过程中修改改进简历，根据心仪公司的招聘jd具体调整简历。很多公司越早投递，面试可能性越大。
2. 运用好学长学姐资源。Penn毕业的学长学姐粘性很大，大家都会积极在校友群里分享自己公司的最新求职信息，也会积极为学弟学妹内推，揭秘面试的技巧。可以多和学长学姐coffee chat，了解各个公司，各个职位的工作体会。
3. 努力刷题，多看面经，面试最大真谛就是刷题。不单单是纯刷，而是要反思总结并且要能用英语清晰地解释自己的解题思路。
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