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1、项目简介
纽约大学数据科学硕士项目为期两年，由著名计算机科学家，卷积神经网络重要奠基人Yann Lecun教授于2013年创办。
项目开办以来，受到学生、数据科学领域相关人士以及业界的一致认可，并跻身美国为数不多的六个一流数据科学项目。目前项目录取率约15%。
2、课程设置
数据科学项目要求学生修完36个学分，项目推荐的修读时间是两年，即四个学期。以下是项目官网给出的推荐选课：
课程被分为必修课程和选修课程。以下六节为department公布的必修课程，学生在就读期间必须修完以下课程：
数据科学department的full time student标准是每学期修读不少于9学分。研究生的课程一般是3学分，所有正常的full time student每学期会有三节课。学生可以根据自己的专业背景和学习目的自由安排选课。 大部分课程用到的编程语程语言是Python。课程人数根据课程用途有所不同 - 通识性的必修课人数在100人左右，选修课则人数较少。
3、师资力量
数据科学department任职的两位代表性的教授：
Professor Yann LeCun
课程：DS-GA 1008 Deep Learning
研究领域：AI, machine learning, computer perception, mobile robotics, and computational neuroscience.
职位名称：Silver Professor of Data Science, Computer Science, Neural Science, and Electrical Engineering at New York University；Director of AI Research at Facebook
论文引用数量：88946
上课感受：作为世界级的教授，上课的意义不仅仅是学到知识，更多的是学到思考问题的角度和方式。Yann的课程节奏很快，而且课程内容基于大量领域内基本知识之上，因此不建议没有任何深度学习或者是自然语言处理方面背景的同学选择。
Professor Kyunghyun Cho
课程：DS-GA 1011 Natural Language Processing
研究领域：Machine Learning, Natural Language Processing
职位名称：Assistant Professor of Computer Science and Data Science at New York University; Research Scientist at Facebook AI Research
论文引用数量：21791
上课感受：Professor Cho的课程应该是整个Data Science最值得一上的课程之一。Professor Cho 是NLP学术圈最近许多重要学术突破的主要贡献者，例如RNN 中GRU 学习单元,Attention 在Machine Translation当中的应用，迁移学习等等。在他的课堂上，经常可以听到一些对NLP领域最新技术的介绍，以及身为作者的他为同学们讲解研发一项技术时的思路以及经历。课程中project的内容十分有价值，前两个project是对自然语言处理中的经典问题的解决方案，而最后的project是对Professor Cho的重点研究领域machine translation的实现，同学们会有机会亲自运用和实践最新的NLP领域的技术。
4、职业规划
鉴于Data Science应用十分广泛，NYU CDS的校友也就职于不同行业。据统计有28.5%左右的校友就职于技术类行业，17.4%就职于金融服务业。就职企业如Capital One, IBM等。根据department发布的数据，校友薪水在95k到120k。 Department的就业服务齐全，主要就业资源有：
● 学期内几乎每周都会邀请不同的公司来举办info session，例如IBM, Pepsico, TripAdvisor, Facebook, Ebay, Nvidia
● 名额有限的公司参观和HR简历修改活动
● 每月department都会单独邀请不同公司举办career fair。不同于学校举办的人山人海的career fair，这些资源都只对Data Science项目的同学开放
● department有专属的就业平台，经常会发布一些实习或者全职的推送
● NYU就业中心Wasserman也提供丰富的就业信息，一对一简历修改，模拟面试等机会。
5、地理位置
纽约大学坐落于纽约曼哈顿中心。纽约稠密的人口，繁忙的交通，频繁的商业交易，这一切都与数据密不可分，而驱动着一切井然有序进行的就是数据科学。
作为一门实践与理论相结合的学科，纽约丰富多元的生活方式，繁荣的商业资源，为学生提供了大量实习，实践和探索的机会，毫不夸张的说，纽约整座城市就是一个数据科学的优良孵化器。
在这里，你将有机会认识那些可以被称作“Celebrity”的教授，结识和你一样优秀的同辈，享受艺术的熏陶，遍尝米其林美食。就算在倍感压力的期末，也能在学习间隙站在department位于第五大道的两层专属空间里，泡上一杯黑咖啡，眺望一下远方，仔细端详纽约这座伟大的城市。
6、项目申请
一. 申请人需要准备以下材料：
● GRE成绩
● 托福或雅思成绩
● 本科学校官方成绩单
● 三封推荐信
● 个人陈述
● 官方要求最低托福100分，最低雅思7分
二. 申请人完成以下课程方可纳入考量：
● 微积分
● 线性代数
● 基本的计算机科学课程
● 概率论，统计学，高阶物理学，工程学，计量经济学，高阶微积分等任一
三. 项目欢迎有工作经验的候选人
四. 标准化考试的要求与历届数据：
在读MSDS学生的GRE平均成绩是：
● Average GRE Quantitative: 167.58
● Average GRE Verbal: 157.36
● Average GRE Writing: 3.65
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