纽约大学数据科学理学硕士 New York University      

在正式开始之前，先简要介绍一下我自己。

我本科就读于美国Top30的一所大学，主修统计和数据科学（Statistics & Data Science），期间也做过一些科研项目，目前在学校担任Research Assistant，从事3D基因结构、表观遗传、医疗影像相关方向的研究。

我对数据科学的兴趣不仅局限于纯算法或编程，也非常关注其在生物医学领域的应用。之所以写下这篇推文，是因为NYU的数据科学硕士（MSDS）项目在北美高校圈子里小有名气，我也有很多朋友、学长学姐在这个项目里就读或毕业，因此想结合我自己的视角和他们的经验，为大家带来更立体、更贴近实战的分享。

海本和陆本比例1:1

纽约大学（NYU）数据科学硕士（MSDS）项目以其多元化的学生构成闻名，海本与陆本学生的比例几乎达到1:1，形成了一个非常有趣的跨文化协作生态。

海本学生：多元背景与语言优势

大部分海本学生都来自全球排名前50的高校，如哈佛、UCSD、NYU、UBC等。因为他们在本科阶段已经适应了北美的教育体系，对高强度的数学与编程训练相对熟悉，同时在课堂讨论、小组项目以及学术交流中，更容易自如地表达自己的想法。

海本的学术背景十分多样，既有CS、统计、数学这些传统数据科学相关专业，也不乏经济学、生物等“跨界”背景。

NYU MSDS在录取时非常看重高GPA（尤其是数学相关课程的GPA），项目平均GPA能达到3.8+。对文书的要求也较高，不仅要展示对数据科学的兴趣，更重要的是有条理地讲述自己的项目经历、研究方向与未来规划，形成一个完整的逻辑链，而不是泛泛地说“我想做AI”或“我对数据科学感兴趣”就草草收尾。

陆本学生：扎实数理基础与适应北美课堂

陆本学生主要来自清华、北大、复旦、上交、浙大、中科大等“双一流”高校。专业大多集中在计算机、统计、电子信息类，也有少数来自自动化、生物统计、金融数学等交叉学科。

虽然MSDS项目偏好具有强数学功底的学生，但对于在数据科学应用领域表现突出的“非传统”背景（如海洋生物学、社会科学等）也会抛出橄榄枝。

从我身边朋友和学长学姐的经历来看，陆本学生普遍有扎实的数理基础，一旦适应了美国以讨论和项目驱动为导向的教学模式，在课程项目中会表现得非常强势。

不过，需要提醒的是，与教授积极交流、参与小组讨论和团队合作是美国研究生教育的重要环节。刚来的时候，如果感觉和本科时的“考试导向”稍有落差，不必慌张，努力融入团队、充分利用学校的资源，就能逐渐找到自己的节奏。

多元化背景与工作经验

NYU MSDS项目也会录取不少已经有实习或全职工作经验的申请者，他们来自科技、金融、医疗等各个行业，有的甚至有3-5年的行业经验。这样一来，课堂讨论的视角更加丰富，不仅可以从理论出发，还能结合真实的行业问题展开深入探讨。

我个人也深刻体会到，这种“学术+实践”的多元视角往往能激发更多灵感，对我在3D基因结构和医疗影像的研究思路也有所启发。

总的来说，NYU MSDS的学生构成非常多元，无论你是海本还是陆本，都能在这里找到适合自己的成长方式，并在跨文化的环境中与来自世界各地的同伴互相学习、共同进步。

理论课程与实战相结合

NYU MSDS的课程体系，简而言之就是“数学为根基，实战为刃”，通过高强度的学术训练和工业级项目实战，培养学生从理论到应用的全链路能力。无论你是想深耕学术研究，还是想解决现实问题，这个项目都能为你提供比较全面的支持。

课程设置：硬核学术与领域深挖的平衡术

项目要求修4门必修课、1门实战课和7门选修课，形成“基础+方向”的复合结构。

必修课主要有：

DS-GA 1001 Intro to DS：为没有数据科学背景或想系统补课的同学提供基础知识储备。

DS-GA 1002 概率与统计：搭建概率和统计框架，为后续机器学习、大数据课程奠定根基。

DS-GA 1003 机器学习：通过“手撕算法”的方式，帮助大家真正吃透模型原理和算法本质。

DS-GA 1004 大据：让学生接触大数据处理和平台，为之后的大型项目提供技术铺垫。

如果说必修课锻造了数据科学的“骨骼”，选修课则是让你选择自己感兴趣的方向，为未来职业或科研道路提供“血肉”。

学校开设了多门高阶选修课，覆盖金融科技、医疗健康、学术科研等多个领域。

例如：

DS-GA 1008 深度学习：由深度学习先驱Yann LeCun领衔，让你从巨匠视角深挖深度学习；

DS-GA 1015 文本即数据：通过文本挖掘和情感分析，你可以探究社交媒体、新闻报道等海量文本背后的价值。

这类选修课非常灵活，能让不同背景的学生都找到最适合自己的发力点。

我自己在选修课过程中，发现自己对生物分析领域非常感兴趣，因此选课和做项目的时候上也更加关注与生物医学数据分析方向的课程。

NYU的老师和资源，不仅为想走学术路线的同学提供了严谨的科研氛围，也为那些计划进入工业界的同学提供了丰富的工程化实战机会。 

Capstone：从理论到实践的终极试炼

Capstone Project可以说是这个项目里“毕业前的终极关卡”。每个团队要用整个学期的时间来解决真实的行业或学术难题。合作方横跨金融、医疗、气候科学等多个领域，题目全部来自实际需求。

例如：反洗钱模型优化、NYU Langone医疗影像分析、联合国儿童基金会的教育公平指数构建等等。

每个团队2-4人，会有双导师：一位是NYU教授，负责学术和理论上的指导；另一位来自企业或外界机构，为你提供工程化的落地经验。

我当时接触过一个医疗影像项目，团队和NYU Langone合作做脑肿瘤诊断系统。我们每周都会跟导师沟通项目进展、讨论接下来的计划。

学期中要做一次中期报告，学期末则需要做poster展示并提交一份正式的报告。这样的过程既能提升写作和表达能力，也能让你真正体会到在一个专业团队里如何应对复杂问题。

我个人比较关注生物医学，所以在Capstone过程中尝试了很多新的方法，也学到了很多新知识和技术。虽然工作量不小，但也帮助我更好地定位未来的研究方向，如我现在正从事的3D基因组结构，表观遗传学研究和医疗图像分析，也是在这样的项目经验中找到灵感的。 

纽大有得天独厚的资源

NYU MSDS背靠Courant数学科学研究所和工程学院，拥有得天独厚的资源。

算力方面，学生可以使用NVIDIA A100 GPU的HPC超算集群；师资方面就更不用多说了，图灵奖得主、深度学习教父Yann LeCun会亲自授课，音乐数据科学开创者Brian McFee等也都在这里任教。

如果你有跨学科的想法，比如将音乐数据与医疗数据结合、或者想在生物医学里寻找交叉点，这里的教授、课程和研究项目都能为你提供更多可能性。

NYU MSDS拥有非常强大的校友网络。很多学长学姐就职于谷歌、Meta、亚马逊等顶尖科技公司，也有不少人在投行和对冲基金深耕。学校定期会举办Career Fair，为本专业开辟专属通道，增大你被企业注意到的可能性。

此外，学校方面也非常注重职业技能培训，比如定期举办Workshop，从简历修改到面试技巧都有实打实的指导，还会邀请在职学长学姐回校做宣讲，分享他们在行业内的第一手经验。

对我而言，这些资源尤其宝贵。想要在学术界或工业界前进，就得在不同方向都多试探、多了解，NYU的资源能帮助你快速搭建起人脉和行业洞察。

如何利用资源找到满意的工作？

利用好实习机会

在美读研期间，你会发现时间非常紧张，尤其是想在一年到一年半的项目里找准方向并拿到好实习并不容易。所以最好在第一年就开始规划，挑选你真正感兴趣的领域。

暑期实习是一个非常好的跳板，据我所知，很多同学都是在暑期实习表现优秀，最后收获了Return Offer。

建立人际网络，把握内推机会

多去Coffee Chat，多和学长学姐、行业前辈交流是非常重要的。很多关键信息不一定会出现在公开的招聘页面，往往“圈子里的人”更早知道。

一旦建立了联系，你或许就有机会被内推，这在美企是一个非常常见的招聘渠道。内推相对于海投，确实能在初筛阶段更有效率一些，也能帮助你获得更多面试和实习的机会。

提前准备，刷题与面试技巧

不要小看LeetCode算法题、统计和机器学习原理的复习，以及常见的Behavior Questions。这些都不是一朝一夕就能准备好的，越早开始打牢基础，在真正面试时才能更从容。

巧妙撰写简历

尽量根据申请岗位的要求来突出你的相关技能和项目经历，最好能用量化的方式表达，例如“将模型预测准确率提升了XX%”“减少了多少计算时间”等等。

投递渠道上，除了内推，也可以多利用LinkedIn、Handshake、Indeed等网站，多试就有更多机会。与此同时，一亩三分地等论坛也常常能获取到最新的职位动向、面试真题和公司内推信息。

综上所述，纽约大学（NYU）数据科学硕士（MSDS）项目是一个兼具学术深度与实战价值的优秀项目。无论你是海本还是陆本，无论你来自统计、计算机还是跨学科的背景，都能在这片多元、融合的热土中找到自己的定位。

对我来说，从美本统计&DS专业一路走来，接触到3D基因结构和医疗影像分析，这些学术与实践经历都让我深刻体会到数据科学在各行各业的潜力之大，尤其在医疗和生物医学领域更是大有可为。

如果你也对NYU MSDS感兴趣，希望这篇推文能帮助你在思考申请和未来规划时多一些洞见，也祝大家在申请和未来的学业、工作中一切顺利！

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