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웹에서 찾은 순위에 따르면 ( US News Best Graduate Schools & University Rankings ), Stanford 통계학 석사는 항상 상위 3 개 프로그램 (Harvard 및 UC 포함)에 있습니다. -통계는 중요한 연구 분야입니다 .- 데이터 과학 (세기 초의 “큰 것”중 하나)은 통계를 많이 사용하여 (내 생각에) -이 학위는 적은 수의 학생을받습니다. (내년에 약 30 명의 학생이 프로그램에 참여할 것으로 예상합니다.)-내년에는 400 명 이상의 지원자가있었습니다.이 MS를 고려할 수 있다고 생각합니다. ” 선택적 “.
“학계에서 아주 적은 연구 경험으로 입학 할 수 있습니까 (하지만 …)? “이 질문에 대한 제 대답은 다음과 같습니다. 예!
In 사실 저는 몇 달 전에 이 프로그램은 “학계에서 아주 적은 연구 경험”을 가지고 있습니다. 저는 교수 중 한 명 (통계가 아닌 확률)과 작은 연구 작업을 수행했지만 출판 / 논문이 없습니다. 내 친구도 학계에서 연구 경험이없는 사람으로 받아 들여졌습니다!
내가 프랑스 인이고 완전히 다른 학계에서 왔다는 것을 언급하는 것이 중요 할 수 있습니다. 뭔가 변경되었을 수도 있지만 나는 몇 가지 일반적인 조언을 드릴 것입니다. 제가 지원 한 방법은 다음과 같습니다.-SoP에서 두 가지 전문 경험 (진행중인 산업 연구 인턴십과 보험 계리 적 연구 인턴십)을 내놓았습니다. 추천서 (부장 3 명)를 선택했지만 선택이 매우 어려웠고, 그렇게하지 않았어도 앞으로 나아가고 싶다면 전문적인 경험에서 LoR 하나 (더 이상은 안됨)를 요청하는 것이 좋습니다.- GRE 시험에 최선을 다하세요. 유학생으로서 제 말과 작문 실력 (상당히 낮았 음)에 대해서는별로 신경 쓰지 않았던 것 같지만, 양적 부분에서 탁월해야합니다! -내년에 지원하고 싶은 것 같아요. 스탠포드의 마감일이 늦었 기 때문에 (2015 년 2 월), 여전히 교수에게 연락하여 2 월 이전에 학계에서 새로운 연구 경험을 가질 수 있습니다! -하지만 제 생각에 가장 중요한 것은 애플리케이션을 일관성 으로 만드는 것입니다. 당신의 신청서를 읽는 누군가에게는 통계가 당신을위한 분야이고, 스탠포드가 당신을위한 대학이며, 당신이 그들이 필요로하는 학생이라는 것이 분명해야합니다! 이를 위해 교수진의 일부 간행물을 읽어야하며 SoP에 많은 도움이 될 것입니다. -마지막으로 “ 행운이 되십시오! “. 멍청한 충고? 아마도 ! 하지만 저는 많은 프로그램에 지원했고 때로는 저를 받아 들인 사람들보다 “덜 선택적인”프로그램에 의해 거부당했습니다. 한두 개의 대학에 지원하지 마십시오. 때로는 당신의 기록이 당신의 지원서를 읽는 사람의 취향에 맞을 때도 있습니다. 때로는 그렇지 않습니다 (이름이 Terence Tao 인 경우 제외). 미국에는 좋은 통계 프로그램이 많이 있으며 스탠포드에서만 지원하는 것은 어리석은 위험입니다!
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소개 : 학술 프로그램
리뷰를 작성해 주신 Andreas, Alfredo, Irwan에게 감사드립니다. 나는 이러한 리뷰를 반향하고 또 다른 관점을 추가 할 것입니다.
우리는 지속적으로 도전과 성장을 추구하는 뛰어난 동료와 교수들에 둘러싸여 있습니다. 예상 할 수 있듯이, 교과 과정은 연구에 집중되어 있으며 강력한 이론 및 실용적 기반을 제공합니다. 이 과정은 응용 수학, 현대 통계 및 컴퓨터 과학에서 대략적으로 가져옵니다. 커리큘럼은 캠퍼스의 모든 학교에서 권장되는 다 학문 정신입니다.
모든 MS 데이터 과학 학생들은 앞서 언급 한 훈육 전문 지식에 대해 비교적 고정 된 과정을 이수합니다. 대학원 수준의 과정에 등록하기위한 기대치는 고급 학부 준비 과정을 제외하고는 최소한입니다. 대부분의 과정에는 박사 과정 학생을위한 과정 제목이 제공됩니다. 따라서 학술 연구에 대한 교과 과정은 까다 롭습니다.
통계학과 웹 페이지의 학습 목표는 강력한 수학적, 통계적, 프로그래밍 및 계산 능력을 개발하는 것입니다. 제 생각에는 이것은 데이터 작업이 필요한 모든 도메인의 기반을 구축합니다. 많은 분야에서 데이터 중심 모델을 인식하고 있으며,이 모델은 Stanford의이 학업 프로그램이 충족합니다.
장점 : 광범위한 커리큘럼
우리는 ICME, 통계 및 컴퓨터 과학. 공학 및 인문 과학 대학에 등록 할 수있는 많은 과정이 있습니다. 우리가 적절한 요청을한다면, 우리는 다른 학교로도 수업을 확장 할 수 있습니다. 이러한 오퍼링을 통해 제한된 코스 선택 과목으로도 필수 코스 외에 도메인 전문 분야 또는 관심 분야를 설계 할 수 있습니다.
예를 들어 다음과 같은 일부를 포함 할 수 있습니다.
공과 대학 : 소셜 네트워크의 AI, 자연어 처리 또는 기계 학습
The 경영 대학 : 마케팅, IT, 조직 행동, 재무 또는 추가 협업을위한 통계 모델링
의학 대학 : 유전학, 임상 시험, 의사 결정 지원 시스템 또는 추가 기여의 통계 모델링 .
인문 과학 대학 : 기호 시스템 또는 철학에서 인간-컴퓨터 또는 자연 / 공식 언어 상호 작용 : 또는 사례 연구를위한 통계 모델링 : 심리학, 사회학 또는 경제학.
이러한 분야 전문 분야의 전반적인 요점은 스탠포드 학교가 여러 분야의 연구에 참여하여 데이터 과학에만 집중하지 않는 다재다능한 교육을 가능하게한다는 것입니다.
평가 : 학습 및 결과
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이 데이터 과학 석사에서 학생들은 격려를 받고 한계를 넘었습니다. 이전 대학에서의 우수한 성적은 학생들의 입학 자격을 부여 할 수 있지만 프로그램을 성공적으로 완료하려면 개발하고 개선해야합니다.
취업 결과로서 기업, 정부 기관 또는 추가 기관과 같은 조직은 인터뷰를 열망합니다. 재학생. ICME는 직업 / 경력 박람회와 같은 연례 행사를 개최합니다. Google, Microsoft, Bain, LLNL 및 기타 많은 주요 기업이 방문했습니다. 현재 MS 및 PhD 학생과 시니어 멤버 간의 회의가 있습니다. 학생들이 회사의 특정 직업 기회에 대한 예비 관심을 보여줄 때이며 잠재적 인 고용주가 가장 적합한 후보자를 선택할 수있는 효과적인 방법입니다.
결론 :
전체적으로 ,이 프로그램은 가치가 있습니다. 기본 데이터 과학 교육을 구성하고 광범위한 코스 제공을 제공하며 학생들을 훌륭한 고용주에게 약속하는 네트워크를 제공합니다. 학생들을 산업의 핵심 데이터 과학자 또는 박사 프로그램으로 교육해야합니다. 업계와 학문적 관심은 놀랍고 스탠포드와 실리콘 밸리와의 역사적, 지리적 연결에 의해 확대되었습니다.