[心得] USC Communication Data Science (CMDS)
由於這個program還算新，網路上也找不太到除了USC網站之外更多的資訊，所以決定來板上分享我過去一年在這裡讀書的心得，也給想來這裡唸書的人參考（如果接下來想法有改變的話也會更新這篇文）
*以下皆為個人想法，若有不認同的歡迎留言討論
先說說我的背景
臺大畢業（修過不少傳播和行銷相關課程、學過R跟很基礎的python）
GPA 4.14/4.3
托福 102（L27 R23 W26 S26）
GRE 未交
目前剛讀完第一年，把五門必修課都修完了，以下會就整體和各個課程簡單分享心得
先說結論：如果不是對傳播跟數據科學這兩個領域都很有興趣的話，不太建議讀這裡
DSCI 549 Introduction to Computational Thinking and Data Science (Gale Lucas)
個人認為蠻廢的課（到現在還是很後悔自己沒有waive掉這門課），基本上就是把DS當中可能用到的理論（e.g. 假設檢定、統計模型等）很概括的帶過去，也不會講到太多的應用或背後的原理
COMM 502 Theoretical Approaches to Multidisciplinary Design Projects (Colin Doty)
充滿理論的課，每週有幾十頁的paper要在課前讀完，教授會根據各週的主題帶領大家討論這些理論在產業中是如何被運用，以及背後潛在的問題。我自己覺得蠻有趣的，但課堂上認真參與的人偏少
DSCI 510 Principles of Programming for Data Science (Ulf Hermjakob)
教python的課。據我所知，不同老師教的難度差蠻多的，我選的剛好是比較難的，每週都有作業，需要花不少時間，但的確進步蠻快的
COMM 557 Data Science for Communication & Social Networks (Emilio Ferrara)
老師在學術界好像蠻有名氣的，上課的內容算是我目前修的所有課當中，真正有把Comm跟DS結合的課，但上課內容也大多是理論，應用的部分比較少
DSCI 550 Data Science at Scale (Chris Mattmann)
老師在業界跟學術界都有一定的成就，但課程內容教了很多DS發展的歷史過程，也有很大的篇幅在講他們團隊製作的apache tika，就課程來說我覺得蠻無聊的。總共三次作業，前兩次都要用tika，真的會被老師搞瘋（一直在跟他回報錯誤、等他修改，網路上也找不到其他資源），但從做作業的過程中會有所學習
在進入這個科系之前，我以為課程多數都會涵蓋Comm跟DS在業界是如何被結合運用，但目前修的課看起來，兩者更多的時候是獨立的，所以強烈建議如果想來這裡讀的話，請確保自己對傳播跟數據科學都有足夠的興趣，不然可能會覺得有近一半的時間跟學分費被浪費。
不過對於沒有程式經驗或背景的人來說，或許是個不錯的入門機會，因為基礎課程很多。
還有一個我自己覺得蠻重要的問題是：這個program有九成是中國人，雖然他們當中許多是大學就來美國的，但小組討論的時候永遠都是用中文，我自己覺得蠻可惜的，感覺少了很多練習英文的機會。而且多數中國人都可以很快（在開學前）建立自己的小團體，所以會相對難融入一些。
最後還是想嘴一下洛杉磯，我真的找不到任何除了天氣好之外的優點了。治安差、路上怪人多、交通也不太方便、高速公路永遠在塞車、物價跟房租都高的離譜，總之就是一個我認為沒有那麼適合居住的地方。
以上資訊給大家參考，希望能提供對這個領域有興趣的人一點幫助，如果有其他想知道的也歡迎站內信（此篇有同步發在Dcard）
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