大家好，我是Mike，是择由申请2020Fall研究生的一名学生，申请方向是数据科学。
在申请季，我一共拿到了6封Offer，分别来自
乔治城大学的分析与数据科学项目、
罗切斯特大学的数据科学项目、
南加大的应用数据科学项目、
西北大学的分析学项目、
哥大的数据科学项目、
宾大的数据科学项目。
目前我已经确定就读宾大的数据科学项目。
对于我的申请结果，我觉得还是非常满意。一开始，我的目标是申请到纽约大学、西北大学、哥大中的一所，最终录取超过了我的预期，三个梦校收获了两个，还额外拿到了宾大的Offer。
什么是数据科学？
我为什么选择数据科学？
我本科是来自于加州大学圣地亚哥分校，双主科应用数学和数据科学。
我的数据科学主科是大二的时候添加的。那一年我们学校新开设了这个本科专业，我有朋友上了这数据科学的课，我出于好奇也了解了一些他们的课程内容，发现这是一个我很感兴趣的学科。
从高中的时候我就很喜欢数学，但是后来慢慢地我也对计算机产生了兴趣，通过了解数据科学这个全新的概念，我发现这个学科将数学和计算机结合了起来，并且将人工智能推向一个新的高度。我觉得非常有兴趣。
所以后来我就决定双主科数据科学，而且我们应用数学专业的挺多人都选择了把数据科学作为双主科。我之后的学弟学妹，有的人就只单独主科数据科学。
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在这里我还是再跟大家聊一聊什么是数据科学吧。
因为这也算是一个比较新兴的学科，而且有些人会对数据科学、统计、数学等概念有些混淆。
在我看来，数据科学更偏重编程的能力和实操能力，数据科学专业在数学方面的要求，主要体现在线性代数和微积分。
因为在算法处理中，我们会把大量的数据通过矩阵的形式集合起来操作，那么就需要很强的线性代数背景，而训练数据模型的时候要用到很多微积分知识，同时还需要使用编程技能来训练这些大规模的数据，也就是“机器学习”的过程。
但其实很多传统的统计知识，如各种各样的假设检验，在数据科学的应用没有想象中那么多。
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而相反，数学和统计专业会学很多其他的数学知识，比数据科学要理论很多。我觉得学习数学或者统计这类基础学科的学生，找工作方面肯定是没有数据科学好找。
虽然很多人说统计好找工作，什么岗位都可以做，但这也说明了其实没有什么特别对口的工作，有一点“万金油”的感觉。
如果想要更加深入地钻研的话，其实需要很扎实的数学功底。而数据科学能做的工作肯定要多很多，应用比较广泛。
对于在读大学生，如果本身比较喜欢钻研数学，或者未来想读博士，对科研有兴趣的话，那数学或者统计可能是更好的选择。
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而学习数据科学的人，对于编程能力是有要求的，而且我觉得要具有一种“探索精神”，能够不断去吸收新的知识，比如算法、学习模型和应用层面等等。
因为科技是不断进步的，数据科学作为一个走在科技前沿的学科，也是日新月异。所以有志于从事数据科学相关工作的人，一定要不断地去自我增值。
在数据科学的学习过程之中，我更加进一步地感受到了这门学科的魅力。比如我前阵子做的一个课程项目——辩论赢家预测，是我独立完成的一个自然语言处理（后面简称NLP）深度学习模型。
然后我和组员把模型上线到一个辩论网站，通过把用户提供辩题和辩论文本输入到模型里，AI就能够预测双方胜率。而且我们小组其他组员做的交互界面也很酷，使用效果非常好。
面对这样的成果，我感到非常有成就感。
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除了学习，
我还做了哪些科研和实习？
当然我也不是一天就达成了现在的能力。在大学期间，我除了大一暑假的实习之外，其他的活动安排都是和数据科学有关。
对我来说，大学期间其实课程的工作量没有很大，GPA也没有那么难拿。只要保住学习效率，课余还是有不少时间的，所以我就安排自己做一些其他的事情。
我在学校里有两段做科研助理的经历，其中一段是大三做的，另一段是大四申请季才开始做。此外我还有一些科研项目。都是我在课程之外寻找的学习机会。这些项目都是我主动去找的。
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如果想利用学校资源做项目的同学，我的建议是直接联系教授，问教授能不能进他的实验室。同学们也不要怕失败。大三找助研机会时，我联系的第一个老师，就把我拒绝了，但后来他告诉了我一些其他的资源，让我找到了别的实验室。
后来大四我又找到了学校的超级计算机中心的Research，主要是挖掘大量生物论文中的隐藏话题，构建一个大型的文本数据库。
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在科研之外，我也自己找机会多做一些项目。比如前面我提到的辩论预测项目，就是之前拒绝我的教授，但是我后来又联系到他，请他做我们的指导老师。
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除了科研，我大学做了两份实习。
第一份是在银行做风险管理实习。那个时候其实我并不知道自己学数学以后可以做什么，对未来也没有清晰的计划。
对于这份实习，我在知识和能力上都没有特别大的收获，唯一学到的就是我意识到自己要好好学习，等有一定的能力了再去找实习，不要混日子，做表面功夫，争取做自己喜欢做的事情。
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第二份实习是在大三暑假，我在深圳找到了一个开发人工智能产品的公司，做算法实习生。这段经历让我接触到了很多自然语言处理方面的东西，让我开始对这个方向感兴趣。
而且实习的时候，自己也花了很多时间学习相关的知识，并且努力争取在工作中参与更多的算法部分，算是找到了未来短期到中期的学科目标和职业方向。
