马里兰大学,全称马里兰大学帕克分校(University of Maryland,College Park),简称UMD或UMCP,始建于1856年,坐落于美国马里兰州,是世界知名学府,美国著名公立研究型大学,被誉为“公立常春藤”。下面由小编给大家介绍马里兰大学学院公园分校!
马里兰大学学院公园分校留学怎么样值得去吗
学习类
项目情况
UMD的BA项目一共是16个月,也就是三个学期。17年秋季入学的是第一届,大概有60名学生。我是第二届学员,是2018年8月入学的。
我们这一届的学生中国人比例还是蛮高的,大概有四十个人,其中有一半看起来是有过工作经验的,比较老成,大概有二十人左右(包括我),是应届生毕业后就读master的。第二届的学员总共大概有90多人,剩下的大概有40个人是印度人和一些个位数的美国人和其他国家的人。
个人建议:入学后最好是先和小伙伴多熟悉一下周边的环境,包括学校内和公寓,也能在业余时间多做一些其他活动的尝试。学校的老师能力都很强,人也很好,基本不会有人种歧视,在学校内是很安全的。
课程设置
课程学习上,可能是考虑到国际生刚来还需要磨合和熟悉环境,外加这个专业的课程都是必修课,没有选修课,所以第一学期的学习压力不是很大,只有四门课,10学分。
1、database management。学习构建数据库系统。
2、optimization。用Excel里的soler解决optimization的问题。
3、decision analytics(Data Science中会用到的一些统计学知识)。
第一学期,因为课程学习的压力不是那么大,在课余时间,我就做了一个小的data science项目来充实简历。还有一门记不太清楚了。
当你比较熟悉那里的环境之后,也就是第二学期的时候,课业就变得非常重了,除了日常的课程作业外,还有三个term projects需要完成, 几乎没有空闲的时间去做其他的课外项目。这学期一共有四门课,11学分。
1、data mining。将会教你近乎所有主流的machine learning(statistics)的模型和算法。这门课程有一个term project要完成。
2、big data and artificial intellegence。课程主要分成两大块,一是deep learning里面的neural network;另一个是big data用到的distribution system,比如Hadoop、spark等工具。学习这门课程需要花时间来提前准备,不然会很吃力。我自己是在寒假期间自学coursera的 machine learning 和deep learning series,所以上课时才能跟得上。这门课程也有一个term project要完成。
3、Python for data science。将能学习到所有能用python解决data science的问题的方法,非常注重思路的清晰与否,这门课也需要完成一个term project。
4、supply chain management。这门课程教的是供应链里比较基础的一些知识点和概念,是打基础的内容。我就因为基础打得夯实,找工作时发挥了妙用。这门课程只上半个学期。
第三学期的整体课程压力不大,课程有capstone project(偏企业管理,不太有技术性)、Google analytics的项目、price strategy(偏商务一些business),因为我现在还没开始第三学期,就只是了解大概,但空闲时间应该会很多,可以把精力放在寻找工作上。
生活与学习
Weekday:基本上就是教学楼、图书馆、公寓三点一线的生活,具体的内容就是上课、完成作业和小组讨论项目。暑假的时候,可以一周参加一到三次的关于data science 的meetup,能很明显地提升交流能力,也可以当作一种放松的方式。
Weekend:比较忙的时候,哪怕是周末也经常是在小区讨论或完成作业,或是去做一些其他的项目。但是想放松的话,可以去DC市区里玩,比如meetup上面能找到很多local 的活动,还是挺有意思的。
就业情况
毕业后,根据学长学姐的就业情况和老师的建议,能做的岗位大多是data analyst、data scientist、business analsyt的position。具体的公司类型得看个人的兴趣和爱好,像咨询类公司、金融类公司和科技类公司都是可以选择的。薪资的水平也会因地点和公司类型有所差异,不好直接说范畴,但在DC市区,有位学姐就留下来了,工资是80K左右。如果在湾区的话,工资应该会更高一点。