Part. 1
CC+美本TOP20 数学+统计
GPA：3.7+
GRE：324
小D是在第一年DIY申请折戟后，第二年申请选择加入美研超越计划的。进入超越项目服务后，项目组老师首先拿到小D的所有资料，从本科成绩单，到CV、PS以及当时申请的院校名单，和学生进行了一次深入的分析，根据学生的情况了解清楚优劣势，统一了申请策略和文书侧重点。
由于是第二年申请，在选校的时候，结合去年的申请情况，以及学校整体的录取和学生进行了全方位的分析。在第一轮选校后，学生家长希望和后期老师有个系统的沟通，当时冒着隔离的风险，专程驱车赶到北京总部和超越老师进行了一次深入的沟通。超越老师将我们推荐的以及家长想要了解的学校项目特点、申请难度、就业情况都和家长进行了沟通，也和家长说明其实美国很多顶尖的项目不一定都叫Data Science，但其实是很DS的项目，就业都非常好，不用太局限在项目的名称上，这里超越项目老师举了西北大学和UCB的分析学项目。从录取案例以及录取统计的理性角度，以及就读学生的反馈的感性角度结合进行分析，最终和家长确定了选校的主要倾向点以及让家长和学生都了解学校的申请定位。
在文书梳理方面，超越项目老师最先和学生分析出上次文书的缺点，说明申请理工科的侧重点，学生非常信任和配合超越老师，整个文书过程是非常顺利的。值得一提的是在网申填写阶段，由于DS的交叉性，需要填很多的数学和计算机课程。其中有的学校的课程数量是比较有限的，超越老师整体查看学校介绍以及学生的成绩单后选择最合适的相关课程填写。在遇到网申中填写数量较多的课程时，超越项目老师都尽最大的可能填写最多的符合的课程项目上去。这样不论从质量要求和数量要求上，都可以充分展现学生的优势。
经过细致专业、系统的申请等一系列操作之后，静待佳音的日子里，我们陪着学生一起经历着等待的煎熬。终于，本周周六早上6点，收到NYU Data Science的录取。要知道NYU的DS项目是最早一批开设数据科学项目的学校，也是唯一在前30拥有DS本科、硕士、博士三种学位的Center，有着丰富的教学和就业资源。教学质量同宾大、杜克及卡梅的数据科学硕士项目，同属于A级，且作为DS项目的标杆，其含金量相比之下只高不低。
接下来，我们一起陪着小D等待更多的学校的录取，也非常感动于小D在第二年委托超越团队申请的时候对团队的深度信任，因为信任，所以幸运。小D也因为经历过去年DIY全部失败的打击，今年这个顶尖DS项目的录取才显得如此珍贵。让我们一起祝愿小D未来更好!
Part.2
项目介绍
纽约大学的数据科学硕士(MS in Data Science)开设在研究生文理学院的Center for Data Science下，成立于2013年，也是世上第一个MS学位的DS项目，侧重于数据科学新方法的开发，针对在数学、计算机科学、应用统计方面有较强背景的学生。
Part.3
学费&制度
项目的学制是2年，36学分，这算是美国FT硕士项目中学制最长的了，其他项目的学制多是在1-1.5年。
课程设置
课程要求一共36学分，包括18学分的必修课，18学分的分支课和选修课。课程特色之一是capstone project，在现实环境中应用从课程中学到的理论知识。通过这个project，学生将经历解决现实世界问题的整个过程：从收集和处理现实世界的数据，到设计解决问题的最佳方法，最后实现解决方案。学生接触到的问题和数据集来自现实世界，与未来可能在业界、学术界或政府中遇到的情况相同。
必修课：
· DS-GA 1001 Introduction to Data Science
· DS-GA 1002 Probability and Statistics for Data Science
· DS-GA 1003 Machine Learning
· DS-GA 1004 Big Data (link is to syllabus of Spring 2020 course offering)
· DS-GA 1006 Capstone Project and Presentation
· One Data Science Elective (choose 1 from the list below).
· DS-GA 1005 Inference and Representation
· DS-GA 1008 Deep Learning
· DS-GA1011 Natural Language Processing with Representation Learning
· DS-GA 1012 Natural Language Understanding and Computational Semantics
· DS-GA 1013 Mathematical Tools for Data Science
· DS-GA 1014 Optimization and Computational Linear Algebra
· DS-GA 1015 Text as Data
· DS-GA 1016 Computational Cognitive Modeling
· DS-GA 1017 Responsible Data Science
DS-GA 1018 Probabilistic Time Series Analysis
学生可以选择Industry Concentration，在项目期间将所学知识和技能应用到具体行业。这个方向在第一年有实习的要求，国际生可以申请CPT。这个方向的其他课程要求有：
· DS-GA 1009 Practical Training for Data Science within the first year of the program (3 credits in fall, spring, or summer)
· 2 electives within the Big Data or Natural Language Processing subject areas (6 credits, see below for more details).
课程目前还提供3个track，有老师建议和帮助学生规划课程选择和职业。直到第二学期结束前，学生都可以选择更改track。具体track是：
· Data Science Track
· Data Science Biology Track
· Data Science – Biomedical Informatics (Medical School) Track
详细课程信息可以看官网介绍：
https://cds.nyu.edu/masters-tracks/
对于课程，不同背景、期望的学生可能感受不一样，比如NLP的课程，有的学生会说“我非常喜欢CDS的所有NLP课程”，但也有学生会说“NLP是我体验最差的课”。不过学习压力方面基本一致认为压力较大，虽然学制长、每学期的课程较少，但学习任务很重、作业量很多，加上同时要准备找工作的事宜，有时候是感觉没有周末和假期的。
Part. 4
就业
CDS的就业服务比较全面，不过可能是因为扩招的原因，难以兼顾所有学生，所以有的学生会觉得服务质量一般。但是还是想劝同学们找工作不能光指望学校能提供的帮助，主要还是靠自己主动出击!!
CDS能提供的服务有：
Company Information Session，CDS在秋季和春季学期提供内部CIS。在这些session中，学生了解公司及其数据科学举措。公司代表分享关于他们是谁、他们做什么、数据科学家在组织中扮演的角色以及他们所从事的有趣的数据科学项目的信息。学生们还可以通过在该公司作为数据科学家的“生活中的一天”来了解在该公司工作是什么感觉。
Career Fair，通常有5-8家正在招聘数据科学家的公司。学生有机会与公司代表就他们的数据科学计划和职位空缺进行快速对话。学生也有机会直接向公司提交简历。
Datathons/Hackathons，学生在这里展示他们的才华，与公司数据互动，并有机会以一种非传统的方式与雇主联系。公司提供给学生一个数据集和一个长达6小时的挑战，他们的数据科学家和工程师根据挑战前提供的标准来评判小组和团队的获胜。
Professional Development Sessions，在秋季和春季学期，CDS举办研讨会，帮助学生发展他们的职业技能，包括简历审查、面试资源、沟通技巧等。
就业可以看下图来看学校做的2021-2022的毕业生统计
