Meilleure réponse
Selon les classements que jai trouvés sur le Web ( US News Best Graduate Schools & University Rankings ), le MS en statistiques à Stanford fait toujours partie des 3 meilleurs programmes (avec Harvard et UC Berkeley), et souvent à la 1ère place. Considérant que: -La statistique est un domaine détude important. -La science des données (lune des « grandes choses » du début du siècle) utilise beaucoup la statistique, ce qui conduit (je suppose) à un certain « battage médiatique ». -Ce diplôme accepte un petit nombre détudiants (le département sattend à ce quune trentaine détudiants rejoignent leur programme lannée prochaine). -Il y avait plus de 400 candidats pour lannée prochaine. Je pense que nous pouvons envisager ce MS » sélectif « .
» Est-il possible dêtre admis avec très peu dexpérience en recherche dans le milieu universitaire (mais …)? « Ma réponse à cette question serait: Oui!
In fait, jai été accepté il y a quelques mois pour ce programme avec « très peu dexpérience de recherche dans le milieu universitaire ». Jai fait un petit travail de recherche avec un de mes professeurs (en Probabilité, pas en Statistiques) mais je navais pas de publication / article. Un de mes amis a également été accepté sans aucune expérience de recherche dans le milieu universitaire!
Il est peut-être important de mentionner que je suis français et que je viens dun système universitaire complètement différent. Cela peut avoir changé quelque chose, mais je essaiera de vous donner quelques conseils dordre général Voici comment jai fait ma candidature: -Dans mon SoP, jai mis en avant deux expériences professionnelles (un stage de recherche industrielle et un stage de recherche actuarielle qui était en cours). -Jai eu « fort » des lettres de recommandation (3 directeurs de département), mais le choix a été très difficile, et même si je ne lai pas fait, je vous conseille de demander un (pas plus) LoR de votre expérience professionnelle, si vous voulez le mettre en avant. Faites de votre mieux au test GRE. En tant quétudiant étranger, je suppose quils ne se souciaient pas vraiment de mes compétences verbales et écrites (qui étaient assez faibles), mais vous devez être excellent dans la partie quantitative! – Je suppose que vous voulez postuler lannée prochaine. Les dates limites pour Stanford sont tardives (février 2015), vous pouvez donc toujours contacter un professeur et avoir une nouvelle expérience de recherche dans le milieu universitaire avant février! – Mais, à mon avis, le plus important est de rendre votre application cohérente . Il doit être évident pour quelquun qui lira votre candidature que la statistique est LE domaine pour vous, Stanford est luniversité pour vous, et vous êtes létudiant dont ils ont besoin! Pour cela, vous devriez lire quelques publications de la faculté, cela vous aidera beaucoup pour votre SoP. – Et le dernier mais non le moindre « Soyez chanceux! « . Un conseil stupide? peut être ! Mais jai postulé pour de nombreux programmes et parfois jai été rejeté par des programmes «moins sélectifs» que ceux qui mont accepté. Ne postulez pas pour une ou deux universités. Parfois, vos dossiers correspondent au goût de la personne qui a lu votre candidature, parfois ce nest pas le cas (sauf si vous vous appelez Terence Tao). Il existe de nombreux bons programmes de statistiques aux États-Unis et ce serait un risque stupide de lappliquer uniquement à Stanford!
Réponse
★★★★★
Intro : Programme académique
Merci Andreas, Alfredo et Irwan pour leurs commentaires. Je ferai écho à ces critiques et ajouterai une autre perspective.
Nous sommes entourés de collègues et de professeurs brillants, constamment mis au défi et poussés à grandir. Comme on pouvait sy attendre, le cours est enclin à la recherche et fournit une base théorique et pragmatique solide. Les cours sinspirent à peu près: des mathématiques appliquées, des statistiques modernes et de linformatique. Le programme est comme lesprit multidisciplinaire, encouragé dans toutes les écoles du campus.
Tous les étudiants en sciences des données MS suivent un cours relativement fixe dans lexpertise disciplinaire susmentionnée. Les attentes sont minimes, en dehors de la préparation avancée de premier cycle, pour sinscrire à des cours de niveau supérieur. Bon nombre de nos cours reçoivent des titres de cours pour les étudiants en doctorat. En tant que tel, les cours sur les études universitaires sont exigeants.
Un objectif dapprentissage de la page Web du Département de statistique est: de développer de solides compétences en mathématiques, statistiques, programmation et calcul. À mon avis, cela jette les bases de tout domaine qui nécessite un travail avec des données. De nombreux domaines ont reconnu un modèle centré sur les données, que ce programme académique de Stanford rencontre.
Avantage: un programme détudes large
Nous avons loccasion dapprendre avec des experts en ICME, en statistiques et Linformatique. De nombreux cours sont ouverts à linscription, dans les écoles dingénieurs et de sciences humaines. Si nous faisons les demandes appropriées, nous pourrions également élargir nos cours à dautres écoles. Ces offres nous permettent, même avec des cours au choix limités, de concevoir notre domaine de spécialité ou dintérêt, en plus des cours requis.
Par exemple, ils peuvent en inclure dans:
La School of Engineering en tant que: IA des réseaux sociaux, traitement du langage naturel ou apprentissage automatique.
Le School of Business as: modélisation statistique pour: marketing, informatique, comportement organisationnel, finance ou collaborations supplémentaires.
La School of Medicine as: modélisation statistique en génétique, essais cliniques, systèmes daide à la décision ou contributions supplémentaires .
Lécole des sciences humaines en tant que: une interaction homme-machine ou langage naturel / formel dans les systèmes symboliques ou la philosophie: ou la modélisation statistique pour des études de cas en: psychologie, sociologie ou économie.
Le point général à propos de ces spécialités de domaine est que les écoles de Stanford sengagent dans la recherche dans toutes les disciplines, permettant une éducation bien équilibrée non seulement axée sur la science des données.
Évaluation: apprentissage et résultats
Dans ce MS en Data Science, les étudiants sont encouragés et poussés au-delà des limites. Un excellent travail dans les universités précédentes peut qualifier les étudiants pour ladmission, mais doit être développé et affiné pour réussir le programme.
En tant que résultat demploi, des organisations telles que: des entreprises, des agences gouvernementales ou des organismes supplémentaires sont désireuses dinterviewer élèves. ICME organise un événement annuel comme un salon de lemploi / carrière. De nombreuses entreprises de premier plan telles que: Google, Microsoft, Bain, LLNL et bien dautres lont visité. Il y a des réunions entre les étudiants actuels de MS et de doctorat et les membres seniors. Cest le moment pour les étudiants de montrer un intérêt préliminaire pour certaines opportunités demploi dans les entreprises, et un moyen efficace pour les employeurs potentiels de rechercher les candidats les mieux adaptés.
Conclusion:
Dans lensemble , ce programme est précieux. Il organise une formation fondamentale en science des données, propose une large gamme de cours et met en réseau des étudiants prometteurs auprès de grands employeurs. Il devrait former des étudiants en tant que scientifiques clés des données dans lindustrie ou dans un programme de doctorat. Lintérêt de lindustrie et des universitaires est étonnant et amplifié par les liens historiques et géographiques de Stanford avec la Silicon Valley.