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Upenn DS

项目介绍​

项目最大的特点是 选课自由度极高，很多人进来后直接把 DS 读成 CS，在找工作时同时投 DS 和 SDE，甚至转码。

可以全选cis 课也可以选Wharton的课，可选硬课如system 类，也可以选水一点的，自由度很高。官网写的基础课，和专业课几乎全可以waive

项目要求 10 门课，默认 2 门 Foundation 课（编程 & 线代），大部分人可以 Waive，剩下 3 门 Core 课和 5 门 Electives。Core 课包括 Stats（ESE 542）+ Big Data（CIS 545）+ ML（CIS 519/520），Elective 课可以随意选，热门的包括 CIS 550（数据库）、ESE 546（深度学习）、CIS 530（NLP）、CIS 580（CV），以及沃顿的 OIDD 相关课程。选 CS 方向的课非常容易，甚至可以直接修成一个 “隐形 CS 硕士”。

录取偏好和dp​

录取率 8%~10%，中国学生占一半，美本 & 印度学生占剩下一半。美本申请者录取率更高，尤其是 UC 系的 UCLA、UCSD、UCI 这些，基本每年都有大量录取；陆本以 C9+985 强校为主，比如清华、浙大、中山、人大、厦大。项目喜欢 高 GPA（3.85+）+ 理工科背景 的申请者，数学和 CS 相关专业最吃香，商科+数学双专业也可以，几乎没见过文科背景能进来的。GRE 不算重要，21Fall 甚至有不少人是无 GRE 申请的。

  1. nyu cs本科gpa3.87
  2. Rutgers University cs+ds本科gpa4.0
  3. 印度同学gpa9.44
  4. Rutgers University cs+ds+统计 gpa3.9
  5. ut austin ece 本科gpa3.58
  6. Haverford College 经济本科gpa3.9
  7. duke ds本科gpa3.9

找工情况​

找工方向偏向于东部金融咨询公司, 往届的去向观察到比价多的有c1，gs，barclay，bloomberg，mbb，paypal，amazon，tt，google这些，岗位上ds/mle偏多，sde偏少

总体上来看Data Scientist / MLE / Data Engineer / Quant / SDE都有， 转码主要靠amazon 捞人，正找工作主要靠自己刷题、做项目、Networking，没有自己单独的 Career Fair， 基本不用指望靠学校，upenn能给你的就是简历上的一行字

  1. nyu cs本科上岸amazon intern
  2. upenn cs本科上岸jp morgan ds intern
  3. 印度同学两年全职，上岸barclay bank ng
  4. upenn cs本科同学上岸meta intern并且成功return
  5. 印度同学两段ds intern，上岸aws并且成功转正
  6. The Wharton School（沃顿）经济学本科，上岸meta ds intern并且转正
  7. Haverford College 有小厂实习经历，上岸microsoft ds intern并且转正
  8. 印度同学上岸小厂ds intern并且return
  9. 印度同学，有一段印度小厂实习，上岸小厂MLE，后跳槽到meta

RA和转博机会​

从过往 PhD 录取情况来看，有少数人能申到 CMU / Stanford / Berkeley / MIT

生活体验​

费城的生活环境真的 一般，甚至可以说 很拉，破旧+不安全是第一印象。大学城周围相对安全，但晚上街上还是不太敢乱走，警笛声、枪击案都不罕见，周围有些公寓不错，但房租贵，想住得便宜点只能去远一点的 Presidential City 或者其他地区，性价比高但通勤麻烦。

饮食上，学校周围中餐选择不多，火锅、poke bowl、粤菜都有，但 水平一般，很多人最后都是去 纽约吃饭，毕竟开车 2 小时就到了。超市方面，没有大华，只有 H Mart 和小型中国超市，想买全套中超货品只能去中国城或者网购。物价比南加州还贵，吃一顿普通饭 20 刀起步，想吃好点还得再加。