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Laut Rankings, die ich im Web gefunden habe ( US News Best Graduate Schools & Hochschulrankings ), die MS in Statistik in Stanford gehört immer zu den Top-3-Programmen (mit Harvard und UC) Berkeley) und oft auf dem 1. Platz. In Anbetracht dessen: -Statistik ist ein wichtiges Studiengebiet. -Datenwissenschaft (eine der „großen Dinge“ zu Beginn des Jahrhunderts) verwendet Statistik häufig, was (glaube ich) dazu führt ein gewisser „Hype“. – Dieser Abschluss akzeptiert eine kleine Anzahl von Studenten (die Abteilung erwartet, dass ungefähr 30 Studenten nächstes Jahr an ihrem Programm teilnehmen). – Es gab mehr als 400 Bewerber für das nächste Jahr. Ich denke, wir können diese MS in Betracht ziehen. “ selektiv „.
“ Ist es möglich, mit sehr wenig Forschungserfahrung in der Wissenschaft zugelassen zu werden (aber …)? „Meine Antwort auf diese Frage wäre: Ja!
In Tatsache, ich wurde vor ein paar Monaten für akzeptiert dieses Programm mit „sehr wenig Forschungserfahrung in der Wissenschaft“. Ich habe eine kleine Forschungsarbeit mit einem meiner Professoren (in Wahrscheinlichkeit, nicht in Statistik) durchgeführt, hatte aber keine Veröffentlichung / Arbeit. Ein Freund von mir wurde auch ohne Forschungserfahrung im akademischen Bereich aufgenommen!
Vielleicht ist es wichtig zu erwähnen, dass ich Franzose bin und aus einem völlig anderen akademischen System stamme. Es hat vielleicht etwas geändert, aber ich Ich werde versuchen, Ihnen einige allgemeine Ratschläge zu geben. So habe ich meine Bewerbung gemacht: – In meinem SoP habe ich zwei Berufserfahrungen gemacht (ein Praktikum in der Industrieforschung und ein Praktikum in der versicherungsmathematischen Forschung, das im Gange war). – Ich hatte „stark“ Empfehlungsschreiben (3 Abteilungsleiter), aber die Auswahl war sehr schwierig, und selbst wenn ich das nicht getan habe, rate ich Ihnen, einen (nicht mehr) LoR aus Ihrer Berufserfahrung zu fragen, ob Sie ihn vorbringen möchten. – Geben Sie Ihr Bestes beim GRE-Test. Als ausländischer Student haben sie sich wohl nicht wirklich um meine mündlichen und schriftlichen Fähigkeiten gekümmert (die ziemlich gering waren), aber Sie müssen im quantitativen Teil ausgezeichnet sein! – Ich denke, Sie möchten sich nächstes Jahr bewerben. Die Fristen für Stanford sind spät (Februar 2015), sodass Sie noch vor Februar einen Professor kontaktieren und neue Forschungserfahrungen im akademischen Bereich sammeln können! – Meiner Meinung nach ist es jedoch am wichtigsten, Ihre Anwendung kohärent zu gestalten. Für jemanden, der Ihre Bewerbung liest, muss klar sein, dass Statistik DAS Feld für Sie ist, Stanford DIE Universität für Sie ist und Sie DER Student sind, den sie brauchen! Dazu sollten Sie einige Veröffentlichungen der Fakultät lesen, es wird Ihnen für Ihren SoP sehr helfen. – Und zu guter Letzt „ Sei glücklich! „. Blöder Rat? kann sein ! Aber ich habe mich für viele Programme beworben und manchmal wurde ich von „weniger selektiven“ Programmen abgelehnt als von denen, die mich akzeptiert haben. Bewerben Sie sich nicht für eine oder zwei Universitäten. Manchmal passen Ihre Unterlagen zum Geschmack der Person, die Ihre Bewerbung gelesen hat. manchmal nicht (außer wenn Sie Terence Tao heißen). Es gibt viele gute Statistikprogramme in den USA und es wäre ein dummes Risiko, sich nur bei Stanford zu bewerben!
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★★★★★
Intro : Akademisches Programm
Vielen Dank an Andreas, Alfredo und Irwan für das Schreiben von Rezensionen. Ich werde diese Bewertungen wiederholen und eine weitere Perspektive hinzufügen.
Wir sind von brillanten Kollegen und Professoren umgeben, die ständig herausgefordert und zum Wachsen gedrängt werden. Wie zu erwarten ist, ist die Kursarbeit forschungsorientiert und bietet eine starke theoretische und pragmatische Grundlage. Die Kurse basieren ungefähr auf: angewandter Mathematik, modernen Statistiken und Informatik. Der Lehrplan ist ein multidisziplinärer Geist, der an allen Schulen auf dem Campus gefördert wird.
Alle Studenten der MS Data Science absolvieren eine relativ feste Kursarbeit in der oben genannten Disziplinarkompetenz. Abgesehen von der Vorbereitung auf ein fortgeschrittenes Grundstudium werden nur minimale Erwartungen an die Teilnahme an Kursen für Hochschulabsolventen gestellt. Viele unserer Kurse erhalten Kurstitel für Doktoranden. Daher sind die Studienleistungen für das akademische Studium anspruchsvoll.
Ein Lernziel der Webseite des Department of Statistics ist: Entwicklung starker mathematischer, statistischer, programmtechnischer und rechnerischer Fähigkeiten. Meiner Ansicht nach bildet dies die Grundlage für jede Domäne, die die Arbeit mit Daten erfordert. Viele Bereiche haben ein datenzentriertes Modell erkannt, das dieses akademische Programm in Stanford erfüllt.
Vorteil: Breites Curriculum
Wir haben die Möglichkeit, mit Experten für ICME, Statistik und Informatik. Viele Kurse können an den Fakultäten für Ingenieur- und Geisteswissenschaften und Naturwissenschaften eingeschrieben werden. Wenn wir die richtigen Anfragen stellen, können wir unsere Kursarbeit auch auf weitere Schulen ausweiten. Diese Angebote ermöglichen es uns, auch bei begrenzten Wahlfächern zusätzlich zu den erforderlichen Kursen unser Fachgebiet oder Interesse zu gestalten.
Zum Beispiel könnten sie einige enthalten in:
The School of Engineering als: KI von sozialen Netzwerken, Verarbeitung natürlicher Sprache oder maschinelles Lernen.
Die School of Business als: statistische Modellierung für: Marketing, IT, Organisationsverhalten, Finanzen oder zusätzliche Kooperationen.
Die School of Medicine als: statistische Modellierung in Genetik, klinischen Studien, Entscheidungsunterstützungssystemen oder zusätzlichen Beiträgen
Die Fakultät für Geistes- und Naturwissenschaften als: eine Mensch-Computer- oder natürliche / formale Sprachinteraktion in symbolischen Systemen oder Philosophien: oder statistische Modellierung für Fallstudien in: Psychologie, Soziologie oder Wirtschaftswissenschaften.
Der allgemeine Punkt bei diesen Fachgebieten ist, dass sich die Schulen in Stanford mit disziplinübergreifender Forschung befassen, um eine umfassende Ausbildung zu ermöglichen, die sich nicht nur auf Datenwissenschaft konzentriert.
Bewertung: Lernen und Ergebnisse
In diesem MS in Data Science werden Studenten ermutigt und über ihre Grenzen hinausgeschoben. Hervorragende Arbeit an früheren Universitäten kann Studenten für die Zulassung qualifizieren, muss jedoch entwickelt und verfeinert werden, um das Programm erfolgreich abzuschließen.
Als Beschäftigungsergebnis sind Organisationen wie Unternehmen, Regierungsbehörden oder zusätzliche Stellen bereit, Interviews zu führen Studenten. ICME organisiert eine jährliche Veranstaltung wie eine Job- / Karrieremesse. Viele führende Unternehmen wie Google, Microsoft, Bain, LLNL und viele andere haben uns besucht. Es gibt Treffen zwischen aktuellen MS- und Doktoranden sowie hochrangigen Mitgliedern. Es ist eine Zeit für Studenten, vorläufiges Interesse an bestimmten Beschäftigungsmöglichkeiten in Unternehmen zu zeigen, und eine effektive Möglichkeit für potenzielle Arbeitgeber, sich auf die am besten geeigneten Kandidaten zu konzentrieren.
Fazit:
Insgesamt ist dieses Programm wertvoll. Es organisiert eine grundlegende Data Science-Ausbildung, bietet ein breites Angebot an Kursen und Netzwerke, die Studenten zu großartigen Arbeitgebern versprechen. Es sollte Studenten zu Schlüsseldatenwissenschaftlern in der Industrie oder zu einem Doktorandenprogramm ausbilden. Das industrielle und akademische Interesse ist erstaunlich und wird durch Stanfords historische und geografische Verbindungen zum Silicon Valley noch verstärkt.