[問題] 社科院跨DS, Stat 申請
大家好,首次在ptt發文就獻給留學版了xD
在留學版潛水多個月,一路以來看過許多文章,做過一些功課,感謝前人的分享
但還是有一些問題不明白、不確定,想徵詢各位意見
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我目前貓空大學經濟系即將升大四,大三下決定要出國,延畢一學期2018fall申請,將來
想朝向DS這個方向前進,目前鎖定美國、加拿大
經過一些調查,發現大部份的學校還是將 DS歸在比較偏 CS
但我希望能得到訓練是比較偏 stat的訓練,為什麼? 因為我發現數學的東西自學,相較
於程式相關的自學還要難學
再來就是,想用統計的思維去看每個model背後在做的事,常看到有些人一看到數據就拿
一堆model去fit,有點暴力,也有點不踏實的感覺xD
所以上述重點是未來申請方向將以 Stat 為主,其餘丟一些喜歡的DS 和 Analytics
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補充一下我目前的狀況,
GPA : 3.79/4.3
TOEFEL : 未考 ( 但110應該可以考到
GRE: 未考 ( 先暫時假設325, 寫作3.5
修過和統計、CS相關的科目:
計量經濟學一學年:94, 94
統計學一學年:82, 91
時間序列一學期:90
微積分一學年:100, 96
資料庫管理系統一學期:89
正在某新創當Data Science Intern, 預計做一年
我熟悉以 Python 做資料清理和視覺化,機器學習不敢說很懂, 但大致知道有哪些model
,分別適用哪些問題。
平日工作內容主要是先設定題目,從DB拉資料,做視覺化探索,碰到好玩的事繼續往下挖
甚至做預測or分類
第一個問題來了
目前心中有幾間學校,但不清楚自己有沒有機會上這些學校?
UC Berkeley Stat
Brown DS
Toronto Stat
NWU Analytics
第二個問題是,
如果依照我目前狀況很難上的話,不知道可以朝哪個方向努力。
看過很多學校官網,都說.. There is no single criterion overriding the others之
類的.. xD
我預計明年申請,確定申請前還會補修線性代數、數理統計學
但除此之外,不確定的是,努力的目標是再多修統計or CS的課,還是修很多涼一點的課
衝GPA,還是在工作上更加精進,還是...?
說明一下工作上更加精進的意思好了 ,
目前有在配合前端幫公司做一些分析用的 Dashboard,覺得前端很好玩,也正在自學 js
但不知道這個跟申請成功的機率有沒有關係就是了xD 不知道該不該花時間
感謝耐心看完, 謝謝!
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