去年,加州大学伯克利分校重磅推出全新项目 ——
计算社会科学硕士
(Master of Computational Social Science,简称 MaCSS),此项目堪称文社科转STEM的宝藏。
但是,它作为24Fall首届招生的项目,现在网络上对于这个项目的真实就读体验相关文章少之又少。最近,就有很多同学说想要了解这个项目详细的就读体验,今天,我们特邀去年9月入读该项目的启航计划的马导师,为大家详细介绍和分享UCB MaCSS项目的就读体验及未来发展势。我们一起看看吧~
申请难度
UCB位于美国旧金山湾区伯克利市,是世界著名公立研究型大学、在学术界享有盛誉。作为世界名校,UCB受到众多学生追捧,以2024年秋季入学为例,UCB共收到超过145,700份本科生申请(包括新生和转学生),但毕竟录取人数有限,导致录取率较低。
对于研究生的申请,每个项目录取难度不一,总体来看,UCB要求申请者具备优秀的学术背景和成绩单,GPA至少达到3.2,部分专业甚至要求更高,同时还要有出色的综合能力。
作为新项目,以25fall的申请为例。申请者需要提交:
● 两页Statement of Purpose
明确说明自己为何对MaCSS项目感兴趣;如何通过统计分析和计算方法解读社会数据;该学位如何帮助实现职业和个人目标。
● 两页Personal Statement
次文书提供申请人展示个人背景和经历的机会,需突出与学术和职业规划相关的成长故事
● 简历
● 两封推荐信
● 语言能力(GRE可选)
● 正式成绩单
● 一份职业规划陈述
申请人需要详细阐述自己的职业目标及其与项目的关系
● 视频(音频)
在视频中阐述数据分析是如何影响美国、其他国家或世界各地的人、团体、城市或地区的
可以看到项目的要求不仅关注学术背景,还重视申请者的职业目标和个人特质。因此,在准备申请时,需要结合自身经历与项目目标,全面展现学术能力、研究潜力和未来发展规划。
课程设置
项目课程设计融合了计算工具与技术、数据分析的统计方法以及社会科学理论与实证研究,旨在培养学生在数据科学与社会科学之间的跨学科能力。
● 夏季学期:
应用统计学导论;计算概论
● 秋季学期:
高级应用统计;高级计算工具;伦理、社会冲突与数据;计算社会科学;职业发展
● 春季学期:
高级应用统计学;数据可视化;顶点项目(Capstone Project);计算社会科学;职业发展
在顶点项目中,学生将以小组形式分析合作组织提供的数据,解决现实世界的问题,提升实践能力,为未来职业发展做好准备。
此外,MaCSS项目还提供在线夏季训练营,涵盖应用统计学导论和计算概论课程,帮助学生在正式课程开始前夯实基础。
项目的学生群体在背景上具有高度多样性,其中文科背景的学生占多数。学生的本科专业涵盖社会学、政治学、心理学等,但也有一部分来自交叉学科背景,如信息管理,政治经济等。但都具定量学科(如数学、统计学或计算机)或相关行业经验背景。
其中24Fall项目招生28人,其中约50%的学生有工作经验。今年的学生群体中有12名中国学生,其中有一半在海外完成了本科教育。预计2025Fall的招生规模将有所扩大,这可能意味着申请者需要更加关注自己的综合素质,尤其是在学术能力、工作经验和职业目标方面展现较高的匹配度。
也想提醒大家,申请材料中需要重点展示自己的学术能力、实践经验以及与项目目标的契合性,才能在竞争激烈的环境中脱颖而出。
班级同学之间关系融洽,因为是小班,人不多,大家的交流机会比较多,偶尔也会约着一块出游。
同侪压力确实存在,因为很多外国同学都有工作经验,而且作为母语者,他们在语言表达上也更加自如。中国同学相互之间的压力更多是来自与其他项目的同学,我们的项目偏交叉学科,涉及的领域广而多样,但深入的程度相对有限。
相比之下,一些更为专业化的项目学生,可能在某一领域有非常深厚的知识积累和实践经验,尤其在项目交流活动时,面对他们的专业深度和表达自信,会有一定的压力。不过经历一学期,我也逐渐认识到交叉学科的独特价值,慢慢地找到了一些在多样化的知识结构中,属于自己的优势和定位。
由于人数较少,和老师之间的互动非常频繁,课堂上可以随时提问,课后也能通过office hour得到更多的支持。指导老师也会针对每个同学的进展进行不定时的1对1谈话,还会统一组织mock interview以此来帮助大家更快更好的准备面试。
项目的课程安排非常紧凑,每学期有5门课,每天一节课。课程内容有挑战性,涉及统计、计算和社会科学的多个领域。学习任务较繁重,包括编程任务和案例研究,高强度的节奏让我感到充实。
除此之外,平时还会有项目组织的活动,比如节日party,和其他研究生项目的联合活动。这些活动让学生有机会认识其他项目的同学,交流想法,拓宽视野。
计算社会科学领域的专业需求正在迅速增长。类似芝加哥大学的MACSS项目,UCB的MaCSS项目也定位于培养学生在数据科学和社会科学之间的交叉学科能力。
无论是在学术界还是工业界,能够运用统计方法和计算工具解决复杂社会问题的人才正变得不可或缺。
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