本篇文章小编归纳总结了#计算机与数据科学 搞定宾大双学位#的精华内容。
从申请经验、就读体验、生活分享、求职规划等方向进行归纳总结，想申请美国计算机与数据科学方向的小伙伴们快来看看啦！
● 宾夕法尼亚大学 计算机科学&数据科学 硕士
● 山东大学 能源与环境系统工程 学士
● 本科期间以第一作者发表会议论文
● 曾在沃顿商学院担任数据分析研究助理
● 实习&全职申请获得美国多家大厂offer
● 目前在美国一家大厂全职工作
大一和大二时，我把主要时间放在GPA的提升上，并参加了一些校内外与专业相关的科研和竞赛。
大三上学期，我在美国加州大学圣地亚哥分校进行了海外交流，大三下学期回到学校进行了托福的考试，参加了一些
学术科研项目
。在拿到托福成绩后，用大三整个暑假的时间集中
准备GRE的考试
，并在2-3个月的暑期过程中，拿到了较满意的GRE成绩。
所以
大学前三年，我已经准备好GPA、竞赛经历、海外交流、语言成绩
。而大四上学期专注于
选校和文书的准备
。
由于我的准备时间提前，给留学申请带来了许多益处，所以大家如果已经有留学的打算，不妨
提前做好准备工作
。
我在择校时，申请的第一档院校包括：纽约大学、斯坦福大学、宾夕法尼亚大学、卡内基梅隆大学；而和我当时的专业和水平比较匹配的有康奈尔大学、南加州大学；
保底学校
我选择了东北大学。
但我申请的院校里匹配和保底的数量分配其实不太科学，建议大家还是要在顾问老师的专业指导下匹配最适合自己的数量。
最终获得的offer有
康奈尔大学、宾夕法尼亚大学、南加州大学、卡内基梅隆大学
，最终决定就读宾夕法尼亚大学。
我选择宾大的原因有很多，后面也会给大家详细讲到选校需要注意的要素，包括
学校的知名度、招生规模、地理位置、竞争是否激烈
等。这些原因综合影响了我的选择，其他因素后面会为大家详尽介绍。
我在本科学习4年后，感觉这个自己的
兴趣不在这个专业
。机缘巧合的是，大学时我偶然接触到自己感兴趣的数据分析和计算机科学，使我萌生了转专业的想法。
由于我个人的规划是研究生读完后直接工作，不再继续深造读博。但我本科的能源专业最通常的就业路径是深造后在高校或科研院所就业。
与我的职业规划不相符
，所以才最终决定研究生转专业。
因此转专业
需要符合个人的职业规划
。如果想要读博，就不选择实践就业型专业。如果想就业，就不要过多投入在培养深造科研人员的专业中。
申请研究生或者是博士生项目时，学校一般
希望学生有先修课程背景
。
就
DS
而言，学校希望学生有
微积分、概率、统计离散数学等课程的基础
。如果没有相关课程经历，就会增加offer获取的难度，所以需要根据专业申请要求提前丰富相关课程背景。
很多学校都有一些
对转专业比较友好的项目
，这种项目申请起来更容易拿到offer；而有的项目几乎不接受转专业的同学，申请这样的项目难度自然会增大。所以这也是在选校和申请时要关注的因素。
宾夕法尼亚大学(University of Pennsylvania)，它的U.S.News综合排名是
全美第八
，也是美国的
著名的常春藤盟校之一
，所在地是美国宾夕法尼亚州的费城。
下边是一张美国东部的地图，可以看到费城刚好处在纽约和华盛顿中间的位置，去纽约或华盛顿开车大概都是2~3小时的车程。地理位置非常好，既逃避了城市的喧嚣，也方便随时前往体验都市的繁华。
因为宾夕法尼亚大学是老牌学校，所以
优势专业比较多，有商学院，建筑学院，教育学院，工学院都有优势专业
，这里我给大家介绍一些宾大的校友，方便大家了解各学院特点。
大家比较熟悉美国的前总统特朗普、美国股神巴菲特都是沃顿商学院毕业的。
有中国的就梁思成、林徽因，他们当年都在宾大建筑学院留学。
杰出的校友有特斯拉CEO马斯克；
宾大工学院还诞生了美国第一台通用的计算机埃尼亚克
，现在还在宾大的工学院里。2月14号是埃尼亚克诞生的日子，这一天有同学会贴 happy birthday的贴纸给它，有趣又浪漫。
宾大的计算机或数据科学专业，每年只招30~50个学生，而大部分美国学校研究生项目都是100-300人。因此
老师会有时间照顾每个同学
，我的教授认识每个同学，平时对于我们的任何困惑，都尽力为我们解答。
此外，由于人数不多，
同学们彼此都很熟悉
，有利于促进大家的交流互助和情感沟通。
因为宾夕法尼亚大学的沃顿商学院是
全美第一商学院
。商学院老师有一些课题项目，需要工学院的CS和DS专业的学生帮他们做数据分析或网站系统支持。
因此
同学们会有很多校园实习机会为简历添彩
。而且对金融感兴趣的工科同学，也有很好的机会去商学院做实习或研究。
宾大校园里
有校警24h巡逻
，如果是下课或自习晚了，可以打电话给校警陪你走回家，或者是开车送你回家。所以我觉得在上学这2~3年的时间里，校园里非常安全。
费城是华人很早去到的美国城市，华人很多，平时我们想买中国的食物都会一起去中国城。所以生活上没有太多不适应的感觉。费城离纽约和华盛顿非常的近，我们放假时会坐车到纽约玩。
首先，
在美国打疫苗是很普遍乃至是必须的事
。如果想回学校线下上课的话，每个同学，老师，教职员工都必须要打疫苗。大家都会非常自觉地戴口罩，所以有对安全底线的保证。
另外，
校园生活也是比较开放的
。像餐馆、公共图书馆、线下课程都已经开放了。对同学们来说，已经和疫情之前有更好的就读体验。
大部分课程都采用了混合模式，
你可以选择线下上课；觉得不安全也可以选择线上课程或者看录播
。所以课程质量依然很有保证。
我当过助教，切实地感受到了
老师在力保作业和课程质量不变。并且为保证授课质量，老师们也会投入更多的时间给学生们答疑
。
同学间的
沟通难度确实有所提升
。疫情之前大家会凑在一起写作业和讨论，但现在更多倾向于在家自习，因此难度提升。但我觉得这是一个挑战，对于能克服应对的同学，
是对于能力或者可以在简历上提到的加分项
。
如何控制好自己是疫情学习中需要解决的主要问题。但是我们学校CS和DS的同学会互相鼓励，
一起刷题或者准备面试
，所以我对于自制力这一点不是特别担心。
说到留学学习之外的生活，大家都知道都留学生最终一定会成为一个好厨师，这点我特别同意。因为在留学之前我是不太会做饭的，但是现在我可以把自己照顾得很好。
我的双学位是宾大工学院的特殊项目
。本来工学院每一个项目需要1.5至2年时间来完成（10门课程）。但是它提供了一个双学位的选项，可以
让学生多念一年——多上6门课程，这样就可以直接拿到双学位证书
。
它的申请条件
只要保证GPA
——对中国学生来说，GPA的保持并不难；其次就是需要提前上一两门你想学习的双学位专业的课程来证明你的学习能力就可以了。
CS（计算机科学）和DS（数据科学）专业在美国有不同的名称和叫法。所以大家主要还需考量课程设置。像CS—也可能会叫计算机工程、软件工程；DS也有可能叫商业分析、统计学等。但有时它们的课程开设是一样的，所以
学习内容才是我们划分专业的主要标准
。
对于CS主要学习
数据结构和算法、操作系统与网络数据库、机器学习
等。对于DS专业而言，主要学习
数理统计、概率学、数据库、机器学习
等。
至于机器学习（人工智能），难易程度因学校而异，因为它是新兴专业，所以
不同的学校对它的定义不同，难度也不一样
。
从学习内容上来说，CS主要学习的编程语言有
C语言、C++、Java、Python
。但对于DS而言，有的专业学到
SQL和R
就可以了；但有专业会学到
Python
。
说到就业方向，CS专业就业通常作为类似的
软件工程师、前后端工程师、数据科学家、数据工程师
。而对于学DS专业的同学而言，就业岗位包括
商业分析师、数据分析师、数据科学家
等，岗位各异。
对于就业难度而言，
CS专业在美国岗位相比于数据科学而言岗位更多
。
薪资入门级也比较高
。对于DS，岗位偏少，要求差异较大
。因为数据科学专业是新兴的，很多公司需要，但做的事情不一样。
比如商业分析师需要数理统计背景和商业背景；数据分析师需要数理统计概率学和数据库的知识；对于数据科学家而言，则需要有编程和机器学习（人工智能）领域基础。DS普遍薪资也没有CS高，但在美国其他岗位里面算中上，主要因岗位而异。
学校的
综合排名对回国工作有很大影响
；但对于留美工作没什么影响，因为美国基本不看学校的综合排名。所以如果你决定回国工作，则需要重点考虑这个点。
美国有一个说法叫做
目标院校（TargetSchool）
。这个词通常在金融领域比较多，很多金融公司都有一个院校清单，非列表内学校的学生是不被招收的。所以想要毕业之后进投行或是金融行业工作，需要提前了解target school是否存在，再进行选校。
专业排名对于留美工作有一些影响，没有很大
。专业排名对于回国也没有综合排名影响大。
对于工作而言它必然是非常重要的
，不管是美国还是回国工作，拥有实习经历都会是简历上闪光的点。大家在学习在留学的过程中着重准备。
对留美工作非常重要
，在美国，很多公司都倾向于招收所在的城市学校的学生。除非是一些非常大的公司，像是谷歌、微软、Facebook由于人才需求量大，所以在全国招收。但中小规模的公司，还是只倾向于招收自己所在城市的学生，所以地理位置非常重要。
美国还有一点比较明显的特点叫做
peerpressure（同辈压力）
。
美国公司招人的时候，通常
希望在不同学校各招收数量相当的学生，他们希望学生的来源院校具有差异化，所以产生了同辈压力
。
这一现象比较明显的学校有
卡内基梅隆大学
，因为它的计算机专业非常好，优秀的同学们也多，所以会有一些压力。但是宾大的学生很少，面试的时候感觉没有来自同校同学的压力。
因为我个人是在毕业之后直接就留在美国工作了，所以
国内的就业体验和数据均来自我回国的同学
，大家可以参考一下。
美国大部分工作时间是
每周五天，每天朝九晚五
。CS和DS专业的薪资水平在
毕业之后第一年大约是税前15万美金
。
如果回国工作，
作息主要是996
，国内的外企可能会遵循美国的955习惯。
薪资水平的话大概是税前30-50万
，不同城市不太一样。
如职场人情。
在美国工作没有什么人情
，大家做好本职工作就可以了，交际完全出于个人意愿。
然后
国内本身就是人情社会，所以在职场上会有需要处理人情的地方
。
美国的生活比较单调
，主要是户外活动如爬山、去森林公园、吃饭，但
回国的生活就非常丰富多彩
。
尤其是现在疫情期间
签证也会比较困难
，然后再加上隔离的时间比较长，如果留在美国工作，可能陪伴父母有一定难度。
但是回国工作会方便很多，甚至
可以跟父母在同一个城市
。
就业方向和工作地点会直接影响到你申请学校的选择。所以我非常
建议大家想好自己的就业方向
，不管是在选校前、美国留学之后、还是读研究生、读博士之后，直接面临的就是就业问题，所以对求职要做的准备会给大家做一些简单的介绍。
大家一定要
明确时间
。美国大部分招聘秋天；但春招会根据大小年，以及疫情产生变化，所以大家一定首先需要准备的就是秋招。你需要提前一年准备，如果是两年的项目，刚到美国就要开始准备参加实习的秋招了。在还有一年毕业时，已经要投全职工作简历。
就业时候对GPA没有那么看重，但是太差会拿不到毕业证
。很多公司都会对GPA有不同的要求，所以大家对于成绩做到尽力而为，做好课堂上的project是最重要的。
那么，
美国实习渠道怎么找呢
？我在这里给大家提供几种方法：
每年秋天还有春天，也会有很多的校园招聘会，很多公司会在这一两天的时间里，派遣招聘人员到学校进行集体招聘。大家要抓住机会，因为很多时候来招聘的都是同校毕业的学长学姐，他们通常会很快发送面试通知，因此不容错过。
有时候由于假期太短而来不及实习，那么在学校上学的时候可以看看有没有在校工作。我就是在上学期间，在沃顿商学院做研究助理，一般是晚上或周末，我会帮老师做一些准备和Project。那么这个On Campus Job就可以让你获得多段实习经历，但要抓住平时的学习时间。
3.Teaching Assistant（助教）：
美国的课程老师会招聘一些，本门课成绩较好的同学做助教。助教不但有工资；也可以丰富你的简历；且助教期间帮助学弟学妹解疑答惑，可以更好地拓宽人脉。但是我个人认为助教比起在校工作，没有在校工作的影响力大，因为在校工作毕竟更像一份工作，但是助教更偏向学术，与就业的工作概念不太一样。
4. Research Assistant（科研助教）：
通常对于想读博士的同学来说，可能会去跟老师做科研，也是对于学习能力和本专业的能力的强调。
有些项目支持，有的项目不太支持，大家就需要提前了解。有的项目允许你用一个学期专门去公司实习，这样的项目会时间比较长，可能会两年半毕业或者是三年毕业。这样的机会也要抓住，因为实习是对于找工作来说最重要的因素，所以有好的会一定要抓住。
它和全职工作的准备其实差不多，需要通过正式面试，通常在寒暑假进行。
一份好的实习，能够保证在全职工作的时候通过第一轮面试
，因为好的实习能保证在HR在筛简历的时候被留下来。如果、简历上有大公司的名字，那么极大概率就会直接发面试给你。
内推是不错的就业方式。需要大家积极联系学长学姐和同校校友
。他们如果已经在这个公司工作，就会有内部渠道推荐他们认为适合工作的人。这并不是属于走后门，这是美国学校和公司都会普遍存在的渠道。并且校友们可以跟进你的面试进度，给与一些力所能及的帮助。所以同学们如果有机会的话，一定要和学长学姐保持沟通获取内推机会。
首先对于实习来说。实习中的助教（Teaching Assistant)，最有用的地方就是networking（人际关系网）。做助教的过程中可以认识很多的同学，可能会在内推环节有人帮。之后的工作中大家也可以互相帮助；生活里大家也可以相互照顾。
● On-campus job 在校工作 = 厚积薄发：
而对于On Campus（在校工作），大家如果有机会应该积极去找，因为它是一个厚积薄发的过程。
美国Internship这种实习和国内不太一样。美国的每个公司都会希望它用复的面试流程筛选出合格的转正人选。所以他会组织除日常工作之外的其他的活动，让你了解这个公司、这个城市、以及企业文化，希望你能留下来。所以实习不只是为了全职工作，也非常快乐，所以大家可以期待internship的生活。
最后一点就是给大家分享一下实习和全职在面试的流程上有什么不同。计算机专业或者是数据科学的面试通常有三个流程;
Online Assessment（在线测试）。在网上发给你一个面试题（2-3题），就是第一轮的基础筛选。OA然后通常只有一轮，无论实习和全职都有。
通
常有两轮
。面试官会打电话问问问题，实习和全职都会有，通常是两轮。
对于实习而言，通常面完OA和两轮电话面试就可以拿到offer
。但
对于全职而言，面完这三轮之后，还会现场面试
，疫情期间改成了视频面试。
视频面试一般
面一整天，通常有4—5轮
，其间会有人来提供各种各样的题目，比如谈吐沟通和专业知识等。所以大家可以看出，
全职比实习的面试难度高很多
。所以拿到实习offer 再转正更加容易一些。
以上就是本期讲座的全部内容啦，谢谢大家的支持与阅览~
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