分析学-就读经验
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Part.1 自我介绍
Hello大家好，我是Franklin，今天将为大家分享一些关于我的一些申请经验、就读体验以及美国互联网大厂的求职经验。首先自我介绍一下，我本科毕业于埃默里大学的应用数学与统计学专业，硕士目前是在西北大学的分析学项目就读。
其实西北这个项目在当时还没有那么热门，很多人都不是很熟悉这个项目，因为我早在选校时就计划留美工作，都一致反应这个项目找工作比较好找，基本100%留美，这也是我在录取的众多项目中最后选择西北的原因之一。
其他项目的class对我来说太大了，两极分化比较严重，我个人还是比较习惯小班化的教学环境，对自我的约束会比较好一些，发现问题时也能及时请教教授，西北的分析学项目它也是小班化教学模式，这也是我最后选择的西北的重要原因之一。Part.2 申请经验
确定方向
然后我将分享一下我的申请经验。首先第一点，就像我说的还是要想好申请什么项目，不管是data专业，BA专业，金工专业，还是CS专业……他们overlap还是挺多的，但还是要认识到每个专业所细分的一些领域还，比如BA比较注重一些商业上的分析，以及data的可视化，DS的话就是要做一些机械学习的模型，金工的就是要做一些quant的金融算法，然后像CS可能就是一些纯代码一些东西，所以说我觉得要根据自己之前的学习经历、兴趣爱好，确定申请的方向。
然后在申请的时候要明确自己留学的主要目的，是为了拿到好学校的title，还是为了留美就业，因为现在的DS项目很多，毕业项目也很多，如果你是为了留美工作，那么就可以申一些career service较好的的项目，一般这些项目帮助你在美国找到很好的工作，或者说在美国至少能找到工作。
简历优化然后说一下简历，因为申请研究生不是申请工作，因此还是要在简历中多体现自己的广度，比如说你会的技能，以及你实习经历cover的范围，如果申请DS的话仅一段DS的经历是不够的，需要一些更全面的经历，比如说你要有data analysis或business analysis的经验，甚至一些CS的经验，这样子才会更有优势。
简历中除了体现自己的广度外，还应体现出自己的深度，因此简历里除了实习经历外，还应有一些研究经历。如果你有发表过paper的话会特别好。在写实习经历时，不要只写表面告诉别人你做了什么项目，更重要的是要体现出你对这个项目的impact在哪里，有哪些产出，比如提升了xxx的用户活跃度，减少了公司xxx的开支，其次要写上自己完成项目用了哪些方法，这样子招生官能更清楚地了解到你是不是他们的target student。
文书与面试其次文书上应该体现出两点，分别是你能给项目带来什么，和项目能给你带来什么，因为这是一个相互的东西，招生官如果选择招你首先肯定是要看你是不是匹配他们的项目以及项目学生的culture及environment。其次的话他们也特别希望想看到从你身上他们项目能给你带来什么，比如说你是希望在机械学习这一块有很大增长，如果项目正好有很多这方面的课程在，这样子项目就会和你比较契合，你被录取的概率也会增加。
最后说一下面试，因为研究生面试总体来说以行为面试为主，一般来说难度都不会很大，多看面经，多练口语就可以。Part.3 就读体验
然后分享一下我的就读体验，我是觉得我们项目还是很不错的，它的范围维度比较大，且过渡比较平滑，它从最基础的一些软件的应用，包括Python Java，到比较主流的Machine Learning 、DS的一些相关的课程，然后还有一些例如神经网络这些deep learning的东西，它也在后面也会涉及到。
我们项目时长15个月，还会有9个月的实习，这个实习是强制的，如果不完成是没法毕业的。我们项目有一点跟很多别的研究项目不太一样，那就是项目的90%课程其实基本定死的，这就意味着在前三个学期我们项目的40个人全都只能上同一个课，直到最后一学期才会有一些衍生出来的课程给我们灵活选择，比如你将来想去金融行业，你就可以选择金融方面的数据分析或其他课程。
一开始我也不太理解，为什么研究生的项目会像小学初中一样把课定死，但后来我发现这些课选的还真不错，因为对于我们本科可能是数学或经济这些专业的人来说，我们的软件能力会比较薄弱，所以说第一年他从它从c++、Python、Java这3个数据分析必须要会的技能先开始着手教你，先打好基础，其次它第一学期还有节 predictive analysis是一个基础的机器学习的课程，总之第一学期的课程它深度没有很深，但是它广度比较广。
到了第二个学期，学校就开始慢慢的给你加一些应用上的课，比如说predictive analytics 的话就是在机器学习在一些应用场景上的高深一点的用法，然后也会学习一些在工业上比较常用的，data mining（数据挖掘）的知识。
我选了2节课，一节是social network analysis，根据人际交互网发散的信息更多地知道人们的一些行为或者做一些预测。另一节是optimization的课，因为很多做市场调研的公司，或一些金融公司，他们都需要一个最好最省钱，利润最大化的方案，学了这节课的话，我们就知道该如何做这些方案，学会Excel里面做些东西，就不需要用到像Python这样的软件。Part.4 芝加哥生活
接下来说的是芝加哥生活方面，我觉得芝加哥生活有好有坏。先说好的方面，它有点像小版本的纽约，首先这里美食的很多，不论是西餐还是中餐，你想吃的应该都有，尤其是在美国其他地方比较难吃到的火锅，绝对能够满足你的味蕾。
其次芝加哥购物的商店也是聚集的比较齐，都在一块地方，所以很方便。因为它坐落在密歇密歇根湖畔，有草地也有沙滩，风景也是非常好的。
芝加哥生活唯一缺点的地方就是生活成本比较高，不论是租房、出行还是税费都很高，所以在花钱时还是要做好预算。
关于西北大学所在埃文斯顿小镇的安全性大家不用担心，但如果是住在芝加哥市中心这一块的话，尽量在晚上的时候不要去人特别多的地方，出门尽量结伴出行就可以。Part.5 就业去向
接下来说一下就业去向，我暑假实习是在一个美国的信贷机构做的数据分析师，然后全职的话我拿到了两个offer，一个的话是在摩根大通做AI和ML的工作，还有一个是在麦肯锡的数据分析，我觉得对我来说摩根大通的工作会相对轻松一点，麦肯锡会比较累，因为它更注重与他人交流或是咨询的方面，虽然他也叫数据分析，但我觉得他可能偏咨询一点，技术部分会少一些，因此我大概率会先去摩根大通学习一下，先历练一下我的技术能力，然后可能再转到一些技术面没有那么广的地方，这也是我大致的职业规划。
我们项目一共是40个人，所有人全都有实习了，其中将近3/4都去了科技大厂，脸书、Adobe、亚马逊、微软等等，但是今年整体情况不太好，大部分的的return offer都没拿到，但是就实习这一块大家找的都挺好的。
然后全职的话因为大家的实习都特别好，都是去到了大厂，再加上项目学的东西比较好，大家又特别卷，所以即使美国目前整体就业情况不是很好，大家也基本在毕业前找到了工作。
我们学校校友之间的network还是特别好的，大家基本都有各种各样的社群，会互相内推。分享一个有趣的事情，因为我们的几届校友大多使用Facebook，我有个同学第一次内推被拒，就改一个简历，找下一个继续帮你内推，再被拒的话就继续找第三个来帮你，只要坚持不懈就一定会帮你找到一个你的简历能过关的一个人。所以说这里的校友资源还是挺好的，现在我们进一些大厂都会发现有一些校友在里面，然后大家也能互相照顾一下。
