Beste antwoord
Volgens ranglijsten die ik “heb gevonden op internet ( US News Best Graduate Schools & University Rankings ), staat de MS in Statistics op Stanford altijd in de top 3 van programmas (met Harvard en UC Berkeley), en vaak op de eerste plaats. Gezien het volgende: -Statistiek is een belangrijk studiegebied. -Data Science (een van de “grote dingen” van het begin van de eeuw) gebruikt statistiek veel, wat (denk ik) leidt tot een zekere “hype”. -Deze graad accepteert een klein aantal studenten (de afdeling verwacht dat volgend jaar ongeveer 30 studenten aan hun programma zullen deelnemen). -Er waren meer dan 400 aanmeldingen voor volgend jaar. Ik denk dat we deze MS kunnen overwegen. ” selectief “.
” Is het mogelijk om toegelaten te worden met zeer weinig onderzoekservaring in de academische wereld (maar …)? “Mijn antwoord op deze vraag zou zijn: Ja!
In in feite ben ik een paar maanden geleden geaccepteerd voor dit programma met “zeer weinig onderzoekservaring in de academische wereld”. Ik heb een klein onderzoekswerk gedaan met een van mijn professoren (in Waarschijnlijkheid, niet in Statistiek) maar ik had geen publicatie / paper. Een vriend van mij is ook geaccepteerd zonder onderzoekservaring in de academische wereld!
Misschien is het belangrijk om te vermelden dat ik Frans ben en uit een heel ander academisch systeem kom. Het kan iets veranderd zijn, maar ik zal proberen je wat algemene adviezen te geven. Hier is hoe ik mijn sollicitatie heb gedaan: -In mijn SoP heb ik twee professionele ervaringen aangedragen (een industriële onderzoeksstage en een actuariële onderzoeksstage die aan de gang was). -Ik had “sterke” aanbevelingsbrieven (3 afdelingsdirecteuren), maar de keuze was erg moeilijk, en zelfs als ik dat niet deed, raad ik je aan om één (niet meer) LoR uit je professionele ervaring te vragen, als je deze naar voren wilt brengen. – Doe je best op de GRE-test Als buitenlandse student denk ik dat ze niet echt om mijn verbale en schrijfvaardigheid gaven (die vrij laag waren), maar je moet uitstekend zijn in het kwantitatieve gedeelte! – Ik denk dat je volgend jaar wilt solliciteren. De deadlines voor Stanford zijn laat (feb 2015), dus je kunt nog steeds contact opnemen met een professor en voor februari een nieuwe onderzoekservaring in de academische wereld opdoen! – Maar naar mijn mening is het belangrijkste dat u uw aanvraag coherent maakt. Het moet voor iemand die je sollicitatie leest duidelijk zijn dat statistiek HET vak voor jou is, Stanford DE universiteit voor jou en jij DE student die ze nodig hebben! Hiervoor zou je enkele publicaties van de faculteit moeten lezen, het zal je veel helpen voor je SoP. – En last but not least “ Be Lucky! “. Stom advies? kan zijn ! Maar ik heb me aangemeld voor veel programmas en soms ben ik “afgewezen door” minder selectieve “programmas dan degenen die mij accepteerden. Meld u niet aan voor een of twee universiteiten. Soms passen uw gegevens bij de smaak van de persoon die uw aanvraag heeft gelezen, soms niet (behalve als je naam Terence Tao is). Er zijn veel goede statistiekenprogrammas in de VS en het zou een stom risico zijn om alleen op Stanford te solliciteren!
Antwoord
★★★★★
Inleiding : Academisch programma
Bedankt Andreas, Alfredo en Irwan voor het schrijven van recensies. Ik zal deze recensies herhalen en een ander perspectief toevoegen.
We worden omringd door briljante collegas en professoren, voortdurend uitgedaagd en gedreven om te groeien. Zoals je zou verwachten, zijn de cursussen geneigd tot onderzoek en bieden ze een sterke theoretische en pragmatische basis. De cursussen zijn grofweg gebaseerd op: toegepaste wiskunde, moderne statistieken en informatica. Het curriculum is als de multidisciplinaire geest, aangemoedigd op alle scholen op de campus.
Alle MS data science-studenten volgen een relatief vaste cursus in de bovengenoemde disciplinaire expertise. De verwachtingen zijn minimaal, afgezien van geavanceerde bachelorvoorbereiding, om zich in te schrijven voor cursussen op graduate niveau. Veel van onze cursussen krijgen cursustitels voor doctoraatsstudenten. Als zodanig zijn de cursussen over de academische studie veeleisend.
Een leerdoel van de webpagina van het Departement Statistiek is: sterke wiskundige, statistische, programmeer- en computationele vaardigheden ontwikkelen. Dit legt naar mijn mening de basis voor elk domein dat met data moet werken. Veel vakgebieden hebben een datacentrisch model erkend, waaraan dit academische programma op Stanford voldoet.
Voordeel: breed curriculum
We hebben de mogelijkheid om te leren met experts op het gebied van ICME, statistiek en Computertechnologie. Veel cursussen staan open voor inschrijving, meer dan Schools of Engineering en Humanities and Sciences. Als we de juiste verzoeken doen, kunnen we onze cursussen ook uitbreiden naar andere scholen. Dit aanbod stelt ons in staat om, naast de vereiste cursussen, zelfs met beperkte keuzevakken onze domeinspecialiteit of interesse te ontwerpen.
Ze kunnen er bijvoorbeeld enkele opnemen in:
The School of Engineering als: AI van sociale netwerken, natuurlijke taalverwerking of machine learning.
De School of Business als: statistische modellering voor: marketing, IT, organisatiegedrag, financiën of aanvullende samenwerkingen.
The School of Medicine als: statistische modellering in genetica, klinische onderzoeken, beslissingsondersteunende systemen of aanvullende bijdragen .
De School of Humanities and Sciences als: een mens-computer of natuurlijke / formele taalinteractie in symbolische systemen of filosofie: of statistische modellering voor casestudys in: psychologie, sociologie of economie.
Het algemene punt van deze domeinspecialiteiten is dat de scholen van Stanford zich bezighouden met onderzoek in verschillende disciplines, waardoor een goed afgerond onderwijs mogelijk is dat niet alleen gericht is op datawetenschap.
Evaluatie: leren en resultaten
In deze MS in Data Science worden studenten aangemoedigd en grenzen verlegd. Uitstekend werk aan eerdere universiteiten kan studenten kwalificeren voor toelating, maar moet worden ontwikkeld en verfijnd om het programma met succes af te ronden.
Als resultaat van de werkgelegenheid willen organisaties zoals: bedrijven, overheidsinstanties of andere instanties graag sollicitatiegesprekken voeren studenten. ICME organiseert jaarlijks een evenement zoals een banen- / carrièrebeurs. Veel toonaangevende bedrijven zoals: Google, Microsoft, Bain, LLNL en vele anderen hebben bezocht. Er zijn bijeenkomsten tussen huidige MS- en PhD-studenten en senioren. Het is een tijd voor studenten om voorlopige interesse te tonen in bepaalde vacatures bij bedrijven, en een effectieve manier voor potentiële werkgevers om de best passende kandidaten te selecteren.
Conclusie:
Algemeen , dit programma is waardevol. Het organiseert een fundamentele Data Science-opleiding, biedt een breed cursusaanbod en verbindt veelbelovende studenten met geweldige werkgevers. Het moet studenten opleiden tot belangrijke datawetenschappers in de industrie of tot een PhD-programma. De interesse van de industrie en de academische wereld is verbazingwekkend, en wordt versterkt door Stanfords historische en geografische banden met Silicon Valley.