一、课程设置合理

　　哥伦比亚大学数据科学硕士项目需修10门课，其中包括一个capstone project、六门必修课和三门选修课。开学前有两门必修统计课可以通过考试waive换成其他选修课，有部分必修课也能申请根据本科已上的相关课程waive。整体来说前两学期时间非常紧凑，分别需要修四门课;最后一学期上两门课(包括一个capstone project)。课程大多比较偏tech，适合想通过研究生加深专业知识的同学。必修课主要来自计算机相关课程(algorithms, machine learning, computer systems)和统计相关课程(probability and statistics, statistical inference and modeling)。假如想去选修哥大其他院系的课程，只要自己的辅导员(Advisor)批准就可以。

　　1.必修课如下：

　　(1)计算机科学

　　COMS W4121 数据科学计算机系统

　　COMS W4721 数据科学机器学习

　　COMS W4121 数据科学算法

　　(2)统计

　　STAT GR5701 数据科学概率统计

　　STAT GR5702 探索性数据分析与可视化

　　STAT GR5703 统计推断与建模

　　(3)工程

　　ENGI E4800 数据科学顶点项目

　　选修课如下：

　　COMS W4995 计算机科学主题：应用机器学习

　　COMS W4995 计算机科学主题：应用深度学习

　　COMS W4995 计算机科学主题：数据科学的因果推断

　　COMS W4995 计算机科学主题：数据分析流水线

　　COMS W4995 计算机科学主题：数据科学要素

　　COMS E6998 计算机科学主题：概率规划机器学习

　　COMS E6998 自然语言处理：社会意义的计算模型

　　EECS E6894 信息处理主题：计算机视觉、语音和语言中的深度学习

　　IEOR E4571 运筹学主题：个性化理论与应用

　　IEOR E4721 量化金融主题：金融中的大数据

　　STAT GR5293 现代统计学主题：机器学习在财务建模和预测中的应用

　　STAT GR5293 现代统计学主题：机器学习在影响分析中的应用

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　　二、就业服务好，机会多

　　哥伦比亚大学数据科学硕士项目对学生找工作提供了非常多support和机会。一方面，学校有专门针对DS的career advisor, 能够预约1-1 meeting改简历以及聊求职方向等等， 每周也都会给学生们发邮件分享DS相关工作机会，有些startup可能会直接从email link里提交申请招人;此外，项目也会举办很多industry connection的活动，比如邀请毕业后正在工作的alumni分享自己的当时求职经历以及现在工作经历，对于想network的同学非常有帮助。对哥伦比亚大学数据科学硕士项目感兴趣的学生可以联系Tops6868进行咨询。

　　另一方面，项目的名气和reputation非常好，因此拿到大厂面试机会很大。身边大多数同学都相继拿到了来自不同industry的大厂面试，比如Microsoft，Meta，BCG gamma，Mckinsey，Two Sigma等等。

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