Bedste svar
Ifølge placeringer, som jeg har fundet på nettet ( US News Best Graduate Schools & University Rankings ), MS i statistik i Stanford er altid i top 3-programmerne (med Harvard og UC Berkeley), og ofte på 1. plads. I betragtning af at: -Statistik er et vigtigt fagområde. -Datavidenskab (en af de “store ting” i begyndelsen af århundredet) bruger Statistik meget, hvilket fører (tror jeg) til en bestemt “hype”. -Denne grad accepterer et lille antal studerende (afdelingen forventer, at ca. 30 studerende deltager i deres program næste år). -Der var mere end 400 ansøgere til næste år. Jeg tror, at vi kan overveje denne MS ” selektiv “.
” Er det muligt at blive optaget med meget lidt forskningserfaring i den akademiske verden (men …)? “Mit svar på dette spørgsmål ville være: Ja!
I faktisk er jeg blevet accepteret for få måneder siden for dette program med “meget lidt forskningserfaring i den akademiske verden”. Jeg har udført et lille forskningsarbejde med en af mine professorer (med sandsynlighed, ikke i statistik), men havde ingen publikation / papir. En af mine venner er også blevet accepteret uden forskningserfaring i den akademiske verden!
Måske er det vigtigt at nævne, at jeg er fransk og kommer fra et helt andet akademisk system. Det kan have ændret noget, men jeg vil forsøge at give dig nogle generelle råd. Sådan gjorde jeg min ansøgning: -I min SoP fremsatte jeg to faglige erfaringer (en industriel forskningspraktik og en aktuarmæssig forskningspraktik, som var i gang). -Jeg havde “stærk” henstillingsbrev (3 afdelingsdirektører), men valget var meget hårdt, og selvom jeg ikke gjorde det, råder jeg dig til at spørge en (ikke mere) LoR fra din erhvervserfaring, hvis du vil fremsætte det. – Gør dit bedste på GRE-testen. Som udenlandsk studerende gætter jeg på, at de ikke virkelig bryr sig om mine mundtlige og skrivefærdigheder (som var temmelig lave), men du skal være fremragende i den kvantitative del! – Jeg antager, at du vil ansøge næste år. Deadline for Stanford er sent (februar 2015), så du kan stadig kontakte en professor og få en ny forskningserfaring i den akademiske verden inden februar! – Men efter min mening er det vigtigste at gøre din ansøgning sammenhængende . Det må være indlysende for en person, der læser din ansøgning, at Statistik er DET felt for dig, Stanford er universitetet for dig, og du er DEN studerende, de har brug for! Til dette skal du læse nogle publikationer fra fakultetet, det vil hjælpe dig til din SoP meget. – Og sidst men ikke mindst “ Vær heldig! “. Dumme råd? måske ! Men jeg har ansøgt om mange programmer, og nogle gange er jeg blevet afvist af “mindre selektive” programmer end dem, der accepterede mig. Ansøg ikke til et eller to universiteter. Nogle gange passer dine optegnelser til smagen hos den person, der læser din ansøgning, nogle gange gør det ikke (undtagen hvis du hedder Terence Tao). Der er mange gode statistikprogrammer i USA, og det ville være en dum risiko at kun anvende hos Stanford!
Svar
★★★★★
Intro : Akademisk program
Tak Andreas, Alfredo og Irwan for at skrive anmeldelser. Jeg vil gentage disse anmeldelser og tilføje et andet perspektiv.
Vi er omgivet af strålende jævnaldrende og professorer, konstant udfordret og skubbet til at vokse. Som man kunne forvente, er kurserne tilbøjelige til forskning og giver et stærkt teoretisk og pragmatisk fundament. Kurserne trækker omtrent på: anvendt matematik, moderne statistik og datalogi. Læreplanen er som den tværfaglige ånd, opmuntret på tværs af alle skoler på campus.
Alle MS datalogstuderende tager et relativt fast kursusarbejde i den førnævnte disciplinære ekspertise. Forventningerne er minimale, bortset fra avanceret forberedelse til bacheloruddannelse, om at tilmelde sig kurser på kandidatniveau. Mange af vores kurser får kursustitler til doktorgradsstuderende. Som sådan er kurserne over den akademiske undersøgelse krævende.
Et læringsmål fra Department of Statistics websiden er: at udvikle stærke matematiske, statistiske, programmerings- og beregningsevner. Efter min mening skaber dette grundlaget for ethvert domæne, der kræver arbejde med data. Mange felter har anerkendt en datacentreret model, som dette akademiske program i Stanford opfylder.
Fordel: Bred læseplan
Vi har mulighed for at lære med eksperter inden for ICME, statistik og Computer videnskab. Mange kurser er åbne for tilmelding over skoler for ingeniørvidenskab og humaniora og videnskab. Hvis vi gør de rette anmodninger, kan vi også udvide vores kursus til yderligere skoler. Disse tilbud giver os mulighed for selv med begrænsede kursusvalg at designe vores domænespecialitet eller interesse ud over de krævede kurser.
For eksempel kan de inkludere nogle i:
The School of Engineering som: AI for sociale netværk, naturlig sprogbehandling eller maskinindlæring.
School of Business as: statistisk modellering til: marketing, IT, organisatorisk adfærd, økonomi eller yderligere samarbejde.
School of Medicine as: statistisk modellering inden for genetik, kliniske forsøg, beslutningsstøttesystemer eller yderligere bidrag .
Skolen for humaniora og videnskab som: en menneske-computer eller naturlig / formel sproginteraktion i symbolske systemer eller filosofi: eller statistisk modellering til casestudier inden for: Psykologi, sociologi eller økonomi.
Det overordnede punkt omkring disse domænespecialiteter er, at skolerne i Stanford beskæftiger sig med forskning på tværs af discipliner, hvilket muliggør en velafrundet uddannelse, der ikke kun er fokuseret på datalogi.
Evaluering: Læring og resultater p>
I denne MS i datalogi opmuntres de studerende og skubbes forbi grænserne. Fremragende arbejde ved tidligere universiteter kan kvalificere studerende til optagelse, men skal udvikles og finjusteres for at kunne gennemføre programmet.
Som et beskæftigelsesresultat er organisationer som: virksomheder, offentlige organer eller yderligere organer ivrige efter at interviewe studerende. ICME opretter en årlig begivenhed som en job- / karriereudstilling. Mange førende virksomheder som: Google, Microsoft, Bain, LLNL og mange andre har besøgt. Der er møder mellem nuværende MS og ph.d.-studerende og seniormedlemmer. Det er en tid for studerende at vise foreløbig interesse for bestemte jobmuligheder i virksomhederne og en effektiv måde for potentielle arbejdsgivere at indrette sig på de kandidater, der passer bedst til.
Konklusion:
Samlet , dette program er værdifuldt. Det organiserer en grundlæggende datalogiuddannelse, giver bredde af kursustilbud og netværk, der lover studerende til store arbejdsgivere. Det skal uddanne studerende som vigtige dataforskere i industrien eller til et ph.d.-program. Industrien og den akademiske interesse er forbløffende og forstørret af Stanfords historiske og geografiske forbindelser med Silicon Valley.