对数据科学的探索,帮助我走进了宾大

科学日期:2021-05-04 19:30


导语

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在过去的2020Fall申请季中,择由可谓交出了一份满意的答卷:顶级院校全面开花,高就业率项目尽数囊括,跨专业申请硕果满满。

择由教育2020美研录取结果|一份多维立体的成绩单


通过之前择由与小伙伴们携手走过美研路的经验分享,不知道大家有没有从中得到收获呢?(文末可回看所有小伙伴分享噢!)


本周我们到了一位数据科学专业的学霸——Mike同学。一起来了解一下他数据科学的理解以及美研申请过程~

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大家好,我是Mike,是择由申请2020Fall研究生的一名学生,申请方向是数据科学。


在申请季,我一共拿到了6封Offer,分别来自

乔治城大学的分析与数据科学项目;

罗切斯特大学的数据科学项目;

南加大的应用数据科学项目;

西北大学的分析学项目;

哥大的数据科学项目;

宾大的数据科学项目。


目前我已经确定就读宾大的数据科学项目。


来源:网络


对于我的申请结果,我觉得还是非常满意。一开始,我的目标是申请到纽约大学、西北大学、哥大中的一所,最终录取超过了我的预期,三个梦校收获了两个,还额外拿到了宾大的Offer。


什么是数据科学?

我为什么选择数据科学?


我本科是来自于加州大学圣地亚哥分校,双主科应用数学和数据科学。


我的数据科学主科是大二的时候添加的。那一年我们学校新开设了这个本科专业,我有朋友上了这数据科学的课,我出于好奇也了解了一些他们的课程内容,发现这是一个我很感兴趣的学科。


从高中的时候我就很喜欢数学,但是后来慢慢地我也对计算机产生了兴趣,通过了解数据科学这个全新的概念,我发现这个学科将数学和计算机结合了起来,并且将人工智能推向一个新的高度。我觉得非常有兴趣。


所以后来我就决定双主科数据科学,而且我们应用数学专业的挺多人都选择了把数据科学作为双主科。我之后的学弟学妹,有的人就只单独主科数据科学。


来源:摄图网

 

在这里我还是再跟大家聊一聊什么是数据科学吧。


因为这也算是一个比较新兴的学科,而且有些人会对数据科学、统计、数学等概念有些混淆。


在我看来,数据科学更偏重编程的能力和实操能力,数据科学专业在数学方面的要求,主要体现在线性代数和微积分。


因为在算法处理中,我们会把大量的数据通过矩阵的形式集合起来操作,那么就需要很强的线性代数背景,而训练数据模型的时候要用到很多微积分知识,同时还需要使用编程技能来训练这些大规模的数据,也就是“机器学习”的过程。

 

但其实很多传统的统计知识,如各种各样的假设检验,在数据科学的应用没有想象中那么多。


来源:摄图网


而相反,数学和统计专业会学很多其他的数学知识,比数据科学要理论很多。我觉得学习数学或者统计这类基础学科的学生,找工作方面肯定是没有数据科学好找。


虽然很多人说统计好找工作,什么岗位都可以做,但这也说明了其实没有什么特别对口的工作,有一点“万金油”的感觉。


如果想要更加深入地钻研的话,其实需要很扎实的数学功底。而数据科学能做的工作肯定要多很多,应用比较广泛。


对于在读大学生,如果本身比较喜欢钻研数学,或者未来想读博士,对科研有兴趣的话,那数学或者统计可能是更好的选择。


来源:网络

 

而学习数据科学的人,对于编程能力是有要求的,而且我觉得要具有一种“探索精神”,能够不断去吸收新的知识,比如算法、学习模型和应用层面等等。


因为科技是不断进步的,数据科学作为一个走在科技前沿的学科,也是日新月异。所以有志于从事数据科学相关工作的人,一定要不断地去自我增值。

 

在数据科学的学习过程之中,我更加进一步地感受到了这门学科的魅力。比如我前阵子做的一个课程项目——辩论赢家预测是我独立完成的一个自然语言处理(后面简称NLP)深度学习模型。


然后我和组员把模型上线到一个辩论网站,通过把用户提供辩题和辩论文本输入到模型里,AI就能够预测双方胜率。而且我们小组其他组员做的交互界面也很酷,使用效果非常好。


面对这样的成果,我感到非常有成就感。


来源:pexels



除了学习,

我还做了哪些科研和实习?


当然我也不是一天就达成了现在的能力。在大学期间,我除了大一暑假的实习之外,其他的活动安排都是和数据科学有关。


对我来说,大学期间其实课程的工作量没有很大,GPA也没有那么难拿。只要保住学习效率,课余还是有不少时间的,所以我就安排自己做一些其他的事情。

 

我在学校里有两段做科研助理的经历,其中一段是大三做的,另一段是大四申请季才开始做。此外我还有一些科研项目。都是我在课程之外寻找的学习机会。这些项目都是我主动去找的。


来源:Pexels


如果想利用学校资源做项目的同学,我的建议是直接联系教授,问教授能不能进他的实验室。同学们也不要怕失败。大三找助研机会时,我联系的第一个老师,就把我拒绝了,但后来他告诉了我一些其他的资源,让我找到了别的实验室。


后来大四我又找到了学校的超级计算机中心的Research,主要是挖掘大量生物论文中的隐藏话题,构建一个大型的文本数据库。


来源:Pexels


在科研之外,我也自己找机会多做一些项目。比如前面我提到的辩论预测项目,就是之前拒绝我的教授,但是我后来又联系到他,请他做我们的指导老师。


来源:网络

 

除了科研,我大学做了两份实习。


第一份是在银行做风险管理实习。那个时候其实我并不知道自己学数学以后可以做什么,对未来也没有清晰的计划。


对于这份实习,我在知识和能力上都没有特别大的收获,唯一学到的就是我意识到自己要好好学习,等有一定的能力了再去找实习,不要混日子,做表面功夫,争取做自己喜欢做的事情。


来源:Pexels


第二份实习是在大三暑假,我在深圳找到了一个开发人工智能产品的公司,做算法实习生。这段经历让我接触到了很多自然语言处理方面的东西,让我开始对这个方向感兴趣。


而且实习的时候,自己也花了很多时间学习相关的知识,并且努力争取在工作中参与更多的算法部分,算是找到了未来短期到中期的学科目标和职业方向。


来源:网络


申请导师


申请导师




通过Mike同学分享,大家数据科学是否有了更深的了解呢?


下周他将会继续为我们分享他为什么选择申请美国研究生的原因,以及他在申请过程中遇到的难题。


请继续期待择由下周的更新哟!


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