计算生物硕士-就读体验
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就读体验
选择原因
我当初申请哈佛申请研究生的时候标化是GPA 3.7，GRE328，writing 是4.0，有一段实习以及一段比较长时间的科研经历，最后选择哈佛的原因一个肯定是专排和综合排名也都是非常靠前的，第二个就是地理位置，波士顿我觉得还是一个非常适合读跟生物有系的专业,因为他有很多医疗资源,药厂都在这边是有公司.所以不论你是学习还是工作,我觉得波士顿都是一个比较好的城市。
项目申请需要的背景要求
首先需要你的本科专业是理科相关专业，然后需要你有一些 calculus 方面的课程，一些 linear algebra，一些比较基础的一些统计，生物方面的背景，其实没有对cs 或者编程有太大的要求，他不是一个必须的要求，当然如果你会R或者java，python肯定会加分，但是我当初申请的时候没有太大的编程能力，然后他的research 或者 work experience 是他说是beneficial，就是你有当然是最好的，这是他就是写在官网上或者handbook上面的专业的一个要求。
专业录取情况
就专业录取情况而言，我们这个项目一共录了大概20多个人，项目的人其实不太多，如果相比纯 bio stat department 和 epidemiology他们 department 来说，我记得 epidemiology 大概有50多。
老师水平
哈佛的教授水平肯定都是很强，大部分教授都会同时有医院以及多个学院title，如果要举例的话，比如说R语言发明人Robert Gentleman，有在 hms 教课，这课其实大家都可以去选，他会教一些R的一些运用方面的东西。有一些 professor他自己的科研能力非常强，但是就是不太会教的那种，所以说在哈佛其实蛮多时候都需要自学。
课程设置
哈佛有的课是5学分，他课的跨度是只占半个学期的，他可能在前半个学期或者后半个学期，这样的课是2.5学分，一个前半学期的课加个后半学期的课可以凑一整个学期这样一个设置。
我们这个项目的话，他其实是个 joint program，他是生统 department和 病理department 共同承办的，总共学分是80学分，持续两年，他的课程设置其实是非常 flexible。如果要和bioinformatics这样的项目去比的话，据我了解bioinformatics项目的课程是定的非常死的，可能就是没有太多空余的时间去上你特别想上的课。
我们这个专业主要是分两个 track，一个是 statistical genetics，另外一个是computational biology，statistical genetic就会更偏向于epidemiology和R统计相关的一些课程，然后 computational biology就会更偏 cs，以及bioinformatics，就是这两个相加有一种这种感觉，然后这两个 track 都各自有10个学分的required courses，其实他要求的课真的挺少的，只有10个 credit，这个项目还要求一个10-20学分的 ceases research。你在快毕业的时候会做一个ceases defense ，剩下的50-60学分都是自由发挥。
所以你可以选一些比如说生统相关那些课程，比如说 regression analysis，survival analysis 也可以选偏cs 方面的比如说 machine learning，deep learning，data structure，你也可以选偏数学一些的，比如说 basic analysis，times series，stochastic，你也可以选偏 bio或者 epidemiology 相关一些的，比如说 evolution cancer ，所以说你的选课范围是非常广的，然后你也有50-60 credit 自由发挥空间，当然你也可以超范围，根据ceases research 自己调配，所以说你可以还学到蛮多东西的。
因为这个项目根据handbook其实说就是想培养你生物，生信，编程，生统以及流病这些所有方面的技能，所以说他的设置工作量挺大的，包括课程workload 都挺大的，有些基本上很多课都会要求一个 final project，他就涉及到一些 model building，test performance，需要把所有的结果写成一个 paper，再加 presentation，这是一个 group project 的一个基本流程，除了这个基本上可能每一到两周都会有一个大的作业，还会有midterm，如果给分的话哈佛是没有标准的，他的标准就是93以上，如果有的课如果大家水平都比较高的话，他的课就可能到95或者97以上你才可能会拿到A，所以每个作业都得好好写。
有蛮多课，特别是一些要用到编程的课的话，就是要做好从入门到直接变难的一个准备，可能第一周你感觉什么都没有听到一样，但是后面就直接起飞的那种。
这个项目其实会让你学到蛮多编程的运用的，R和python基本上都会教到。有一些偏统计的课可能会用到SAS或者 Stata ，偏生信的话他可能会教一些 linux 和 bash coding command line 这些操作，所以基本上学习下来就是有点像码农这种感觉，然后除了哈佛课程之外，可以选 MIT 的课，基本上选的范围还是非常广的，除了你只能选就是研究生等级的课，你不可以选本科level的课，还有最后一个学期不能学 MIT的课，因为MIT的出分会比哈佛晚，来不及毕业的出分，所以说你可以在哈佛和 MIT里面选任何你想选和program 相关的课就行。
研究方向
因为我有说到我们这个program是需要一个做ceases research 的，你可以选任何和这个项目相关的方向，不论是医学院或者是公共卫生学院，实验室都是可以直接选的，也可以直接去选医院直接附属的实验室，因为哈佛附属医院很多有 brigham and womens然后 mass general，McLean 这些都是哈佛附属的医院，所以选择方向还是蛮多的，基本上在第一年的下半学期左右，你可以开始询问教授有没有一些机会，感觉大部分教授其实都还是挺愿意带 master 的，主要还是就是自己选择自己感兴趣的方向，我个人而言我目前做的是copd相关的就是跟慢性阻塞性肺病相关的研究。
读博条件
哈佛的博士转化率不是特别的高，有的学校如果你进了他本校master，去读他的博可能会有优惠，但是哈佛这个转化率其实是非常低的。
就今年而言，我们项目其实好像只有一个人是转了哈佛的博士的，当然你如果你去升别的学校的博肯定是没有问题的，但是如果你要说转自己哈佛的博，转化率不是特别高，基本要求基本上就是 GPA 需要4.0，最好你是要有 published paper ，当然最好也是 first author ，在读期间如果你要做 part time ，哈佛还是比较方便的，因为如果你去的是哈佛的附属医院的那些 lab进行 part time 工作，你只需要跟你的项目 advisor进行一个申请，然后只要你的advisor 同意你做 part time，他写封邮件告诉哈佛的 international office转达这个要求其实就可以，所以你也不用上额外别的课，因为这些都是哈佛自己附属的医院，所以整个流程方面还是比较方便的。
校园生活
哈佛主要有三个校区，比较有名的应该是那个主校区，在Cambridge ，如果你有选到一些课他本科和研究生共同都可以上的那种课的话，会去到那个校区去上课。还有一个是在Allston campus，那边主要是工程学院，所以如果你选的是偏 cs 课的话你会到那个学院去上课。还有一个是Long Wood，那边主要就是哈佛的医学院和哈佛的公共卫生学院，所以只是主要看你的选课。
然后有一个问题就是选课，你得注意好自己两节课之间就是最好不能隔太远，因为课间就15分钟，从一个校区赶到另一个校区，虽然有自己的shuttle可以串联起三个校区，但是主要是主校区和另外两个（工程学院和医学院）分别串，但是工程学院和医学院是不串的，所以如果你选课的时候要注意他的地点，否则的话你可能赶不上，而且你不可能天天打车，目前哈佛课程今年都线下了，去年整个一年都线上。
波士顿租房房价其实是蛮贵的，感觉是美国排名前三。前两个肯定纽约跟湾区肯定是最高的，但是波士顿也不低，今年其实房价涨的蛮多的，然后交通的话城里其实一般不太需要开车，有地铁和公交，三个校区基本上都有地铁和公交，两个或者一个总归能有到的，你可以选择住在离一个校区比较近，这个看主要看你到时候选课的方向，因为可能会三个校区同时跑。
就业方向
就业方向主要有三个。
一个是大家继续读 phd ，我们今年这一届有几个同学都继续往后读了 phd ，有申到哈佛和麻省联办的MCEP 项目。
还有个方向就是有去consulting方向，因为也会做health领域的数据分析。
然后还有一个方向就是做 da 和 ds就是 Data Analysis或 data scientist ，我们感觉去做 data engineer 的会少一些，毕竟没那么 cs。当然如果你自己选的课很偏CS的话，也是可以挑战一下的。DA和DS方向基本上就是，你去药厂或者医院，也有同学去科技大厂，有同学去facebook，主要是这三个方向。
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1.项目申请有cs背景要求吗？
这个项目申请的话并没有cs 背景是要求的，生统其实最好是要有cs 背景，我们这个项目因为他说是生统加流病两个项目共同承办的，所以他对 cs 其实没有太大硬性要求。
我个人申请的时候其实我是没有太多cs 背景的，我那时候最多会一点R，python也不会，我的所有的编程基本上是到这个项目以后突击训练的，所以我觉得没有CS背景不是太硬伤，但是如果你要申请生统的话可能还是蛮需要cs 背景的。
2.求职途径怎么样？
学校是会有组织宣讲会，但因为去年其实是疫情的关系，所以宣讲会都是线上的，每个公司都会过来做一个虚拟的宣讲台，演讲完以后也可以跟他进行一对一视频聊天。有一些公司会比较明确target school 就是哈佛。
比如说 consulting的方向有一个公司叫 natalis group，他的 target school 就是哈佛，所以说其实方向还挺广的，看个人选择
如果有的同学他特别想去科技大厂，比如说facebook或者Amazon其实因为平时那些machine learning你其实你该学的也都会学，然后编程该练的也都会练，所以你要去科技大厂也都是 ok 的。
如果你想更偏genetics 方向，你也可以选择去医院做DA /DS，不过数据处理的方向不太一样。
还有就是networking，你可以从你的教授跟你的advisor了解到有没有一些方向，学院也会有slack channel，如果有open opportunity会定期po一些在slack channel 上面，你可以设成提示，如果上面有po可以自己去看，其他的其实就比较常规的比如说求职网站，哈佛也有自己的career center，你可以找他们帮你mark interview，找他们帮你改resume，每个学校应该都会有。
3.申请项目的基本要求如何？
一个是需要science方面的背景，就比如说你是数学专业，bio，经济或者 psychology 都是可以的。
要学过calculus，比如partial differentiation 和 multivariate Integration，需要有一个学期的 linear algebra，probability and statistics ，还需要基本的生物知识。
cs 的要求不是硬性要求，有肯定是加分，但是不是硬性要求。research科研和实习经历，有当然是最好的。
读博士的比例的话，我们这个专业1/3大概会去读，我感觉每个人想的会不一样，有的人肯定想做研究，当然也有的是因为这里一些药厂招人的时候他其实入门等级是 senior biostatistician，如果你要找的是biastician职位，那么他的 senior position 要求其实是 phd ，new grad master 这个 level其实一开始进不了大的药厂，当然如果那种 cro 你是肯定没有问题，所以一些人可能还是会继续读 biostat的 phd 再考虑之后就业。
有的同学如果可能想直接master 毕业以后就去工作其实也是 ok 的。
4.大家的教育背景是怎么样？
我比较熟的几个同学大家教育背景都是其实以bio背景为多或者biochemistry的背景，因为我是有double数学，但是也有没有特别多数学背景经历的同学有录到这个项目，有的同学是gap了一到两年，在录取这个项目之前他们是有做科研的。他们可能 gap 一到两年是继续本科的科研研究，再申请了这个研究生项目，比如说他们是为了发 paper。
大家大部分申这个项目其实是为了转一个方向，可能本科是偏比较理论的Biochemistry或者bio，偏应用一些的转的是biostats。
5.对毕业生就业支持怎么样？
我感觉靠自己，学校方面的支持基本上就是提供一个平台，但是具体的联系还是要看你自己去沟通，如果你networking，学校教授的话还是都非常 nice，会帮你distribute 你的resume给她附近的教授们，主要就是你自己去networking。
计算生物科研的话，就是有不同的偏向，有的是更注重 algorithm develop ，就是你可能想出一种新的计算方法。
还有种就是你可能 improve 那种计算方法到新的数据上面然后可能会发现新的drug targets ，就是你可能应用algorithm 到health data 上面然后去发现一些新的drug targets或者新的一些precision medicines or target 的一些方向或者可以揭露一些比如说疾病的一些新的病理，他主要的还是偏数据分析，之后做对疾病或者药的一些 inferences。
这是个stem专业，所以他的opt是3年，如果你之后工作想要有 opt可能再转H-1B工签。
6.语言方面是怎么准备的？
上课的话我感觉其实教授语速讲的都还好，因为目前疫情的关系，这两年其实都是有 recording ，所以如果上课没明白的话都是可以回去看recording。
语言我觉得考了GRE，托福，如果你美国本科的话应该是可以waive掉，应该都是没有问题的。如果是国内大学过来可能有一些生物方面的专业术语可能如果有些对不上，但是我感觉大家可能一两节课后基本上应该都会适应了。
7.学校防疫怎么样？
基本上就是去年整一年是线上课，然后今年已经全部都线下了，目前口罩令是已经就是optional，你可以带也可以不带，之前是一周会让你测一次covid test，然后如果你是就住学校宿舍的话你好像一周是需要测两到三次，要求的疫苗是两针加一剂 booster，所以一共是3针疫苗。
8.学费和生活成本怎么样？
6万多，不便宜，然后国际生能申请到奖学金很少，哈佛学费相比别的是会高一点，生活成本的话，如果你住学校宿舍那时候会便宜，当然可能就是面积上面可能会小一些。
如果你住外面就有不同选择，就是城里就市中心如果住老房子就可能会便宜一些，一个月1,000多一个人。
如果1,300-1,400可能可以住到B2，B1，studio 肯定要再贵一些要2000-2,300那种，大概是老房子，如果你要住apartment那种好一点的公寓的话，在城里那大概 studio 就要3,000。
如果你能接受远一点，价格也会下来，也可以住到公寓，不用一定会是老房子，波士顿的房价确实是贵，而且今年又涨了。
9.Computational biology和health ds
项目区别是什么？
Health data science 我记得是在 hms 医学院底下的项目，我对hds不是特别了解，但是 bmi的话他们的课是固定的，其实如果你来我们项目的话你也可以去选他们的课，就是都可以学，我感觉如果要申他们的两个项目的话，就是一定要有 cs 背景。bmi 可能会偏比如说 precision medicine，然后algorithm。因为我直接有同学也有同时升这个项目和hds 或者 bmi 他们的然后有同时录的，可能难度上我觉得差不多。
今年整体的申请人数都非常多，所以今年录取率可能会有些下降，我记得我们上届这个项目大概是10多个，然后到我们这届大概是20个左右，其实到我们这届时候是已经有扩招一些，但是相比于epi和biostat这两个相对一点大那些项目来说还是还是人数少一些。
biostat是没有ceases research 要求的，不需要硬性要求你去做科研研究，最后做一个 defense ，但是流行病是有ceases research。
10.从科研以及选课角度提升背景
需要怎么准备？
我觉得科研如果是本科，可以做一段 research，不管你是wet lab 或者是偏cs一点都可以，看你自己focus在哪方面，选课我感觉这个项目还是需要数学，因为大部分课不管是偏stat还是偏cs都会需要一点数学背景的理论要求，所以学一点数学肯定是不会错的，其实就是主要要求的stats，一些bio，一些数学，主要就是这些，bio 方面要求的是molecular biology and genetics。
如果你是bio major的话，我觉得这种应该不用担心，肯定都会上到，可能补一些数学加统计一点的课就可以了。如果你是数学的话就补一点bio方面的课。如果你有空的也可以给自己加点cs ，其实没硬性要求。
我个人的科研经历wet lab 长蛋白，如果你以后如果读phd或者如果找的工作是在跟医院相关的一些工作的话，他的一些实验室可能会是一半是数据分析一半是wet lab ，因为他可能就是建模完以后你需要把他的数据在实验室当中进行验证或者你从动物身上提取的一些实验数据在然后进行一些数据建模分析，所以有一些实验室是 half wet lab and half dry lab ，所以如果你有科研经历的话至少熟悉整个流程还是挺有帮助的。
