美国数据科学硕士有面试吗?

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哥大DS的面试是17年12月份,当时正好在哥大读MSIS,被拉到一个群里面,通知面试时间地点等内容。 哥大的DS面试主要是5分钟左右的自我介绍(包括学习,实习,科研,课外活动)然后问4-5个问题。 我被问到的问题是:你将来想去做什么样的数据分析工作?我们为什么选择你?你还有什么问题想向我们提出?等等。

哥大DS的面试问题都蛮常规的,主要看你的英语水平如何,逻辑性思维好不好,对于问题的理解能力怎么样。我同学里面有人因为口语不好而被刷下来了,所以英语口语好的同学机会更大一些! 这个项目一共6个学期,36个学分。前两个学期是在校本部上同样的DS课程,后四个学期在学校以外的校区上CS和IAAS的课程。 第一学期的DDL和PSW课程让我觉得很难,虽然都是4分以上的成绩,但确实花了非常大的努力才拿到这样的分数。特别是PSW那门课如果作业没做完或者考试成绩没有达到要求的话是没有学分的,需要重修或补考。

第二学期的DB和DBA课程让我终于体会到了“data science”的感觉,终于跟开了挂一样可以拿到A的成绩了。第三、四学期开始上CS和IAAS的选修课,由于之前两门课已经打下了很好的基础,这些课就相对没有那么难。 上完所有课程之后会有一个final project,这个项目完全取决于你自己的兴趣,老师只会给你提供建议。我的final project是分析哥伦比亚大学校友数据库里出生在美国西部各州的学生毕业后的就业情况,这个分析最终做了10页左右的PDF文件。

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美国硕士申请进入面试流程的概率,一般只有在申请时材料非常优秀,大概申请成功率在80%以上的学生才值得去花费时间和精力,在美国数据科学专业上,部分知名大学也是需要进行面试的。

数据科学是利用各种数据挖掘和分析的方法、过程和系统,对大量数据进行研究以发现对人们有用的信息。这种研究活动的结果,被应用于自然科学、政府和商业等领域。简而言之,可将其解释为用大量数据解决棘手问题的本领。

数据科学是一套关于如何应用各种工具和技术的理论体系,是一门用科学方法提取各种类型数据中价值的学问。其本质就是从大量互不相干的看似无用的数据中发现有用的信息。在大数据时代,数据科学将成为一种重要的通用技术。

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