數據科學(Data Science)是近幾年的熱門項目，這一期分享，我們的Agnes導師將為大家介紹：計算機頂級院校——卡耐基梅隆大學計算機學院(School of Computer Science-SCS) 所開設的更加偏向計算機的Data Science項目。對計算機和數據科學感興趣的同學千萬不要錯過這篇干貨文章啦！
Introduction
項目介紹
MCDS 是卡耐基梅隆大學計算機學院(School of Computer Science – SCS) 下屬七個系中LTI (Language Technology Institute) 下屬的一個面向就業的碩士項目，全稱是Master of Computational Data Science (計算數據科學碩士)。雖然名稱中帶有數據科學，但和別的數據科學項目不同，這是一個計算機項目。這個項目時長3到4學期，也就是一年半到兩年，一般面向就業的同學會在一年半后就選擇畢業，而想要繼續申請PhD的同學一般會在兩年以后畢業。
Structure
項目設置
MCDS項目下設有三個Track，分別是System Track（系統方向）, Analytics Track（分析方向）和HCI Track（人機交互方向）, 每個被錄取的學生可以在第一學期后選擇自己感興趣的Track進行相應的選課并畢業。System Track更偏向傳統計算機，涵蓋操作系統、數據庫、分布式系統等課程。Analytics Track更偏向機器學習和自然語言處理，涵蓋機器學習理論以及自然語言處理應用的相關課程。HCI更偏向人機交互，涵蓋與教育學、社會學、經濟學和數據科學交叉的課程。
在入學前的暑期，所有被錄取的同學都要求上CMU神課計算機系統基礎(15213)。第一個學期，所有同學都要求上各個Track的一門固定的核心課程以及該專業的研討課程，分別是Clound Computing, Machine Learning，Interactive Data Science和Data Science Seminar。而后每個Track的同學可以根據自己的興趣進行選課，需要再選三門各個Track的必修課程，兩門任意的選修課程。除此之外，所有同學都要完成一個Capstone Project，內容一般與自己的Track相關。
CMU的計算機學院課程非常多也非常繁雜。MCDS的學生選課比較自由，基本上院內的課程都可以算作畢業學分。由于師資力量龐大，也有非常多的神課。其中CSD (Computer Science Department)下設的算法、計算機理論、系統課程，MLD (Machine Learning Department) 下設的機器學習理論課程例如概率圖模型、凸優化等，LTI (Language Technology Institute)下設的自然語言應用類課程如機器翻譯、計算語義學等，以及RI (Robotics Institute) 下設的視覺和控制相關的課程都有非常高的質量。
關于Track，由于MCDS Co-founder Garth Gibson跑去了工業界 (整個計算機學院都有很多大佬相繼跑路)，System Track在MCDS的建設其實大不如前。例如Seminar是一門以閱讀前沿文獻為主的課程，以前有專門為system track開設的seminar，但是在Garth走之后沒有了后續。同時，Capstone Project中系統相關的項目占的比例也減少了。
Career
實習工作
MCDS的同學找實習和工作的表現一直比較好，平均起薪也比較高。身邊的同學實習大部分去了FLAG，也有一些同學選擇了例如Databricks, Airbnb的startup, 也有同學選擇了Jane Street，Citadel一類的對沖基金，也有同學去Waymo，Uber，Bloomberg等公司。大部分的崗位都是Software Development Engineer，也有一些比較具體的面向自然語言處理的崗位。除了SDE,也有少部分同學做了quant或者business analyst的崗位，公司包括高盛、麥肯錫等。大家的實習工資在 8000-15000 USD不等。
Research
科研方面
對于有志于讀自然語言處理方向或者機器學習方向PhD的同學，MCDS不一定是一個最合適的選擇，但是也可以是一個在沒有更好選擇下的跳板。選課的自由度可以讓你聯系教授做Independent Study并且計入學分。但總體來說，項目本身并不會為你匹配研究導師，同時因為課程壓力相對較大，同時上課和做Research會造成非常大的壓力。
Admission
錄取情況
MCDS的申請數量一直居高不下，我這一年高達1700人申請，而錄取人數卻仍然保持在60左右。但因為有相當一部分十分優秀的同學傾向于把MCDS項目當做保底項目，錄取了以后并不會來，所以實際錄取人數應該會有兩倍左右。班里同學大部分是中國學生，剩下部分中大部分是印度學生，有少數美國本土學生。大家的本科學校包括國內的清華、北大、復旦、交大、港科大、上紐大、北郵、西安交大，包括美國的哈佛、加州圣地亞哥、普渡和CMU。本科專業基本包括在計算機、數學、統計三個學科。男女比例來說，達到了2：1，在CMU非常罕見，整體來說錄取中女生比較占優勢。
Support
項目支持
項目的委員會會給學生提供各種支持，包括但不限于教授談心談規劃、提供各種實習（從教授自己創立的公司到各類有項目alumni的大公司）的內推機會、過年過節安排經費進行Party等等。從就業角度來說，基本不可能失業哈。
Comparision
和其他項目的對比
主要和SCS下面另外三個比較prestigious的項目對比。
首先是MLD下面的MSML(Master of Machine Learning)項目，這個項目主要關注在學習機器學習理論，所有有非常多的數學統計課程需要上。由于項目在擴招，錄取難度在降低，但還是很難（每年30人左右）。由于機器學習的廣泛應用，許多別的專業的PhD學生例如ECE和ME都會選擇來修MLD的課拿到一個minor的master學位。就業除了SDE崗位，也有相當一部分同學去了對沖基金做量化研究。
CSD下面的MSCS (Master of Computer Science)項目，主要關注系統、計算機理論、算法的學習，畢業的學生都會有非常扎實的計算機背景。這個項目的選課自由度非常大，基本上可以在整個院下面選任意的9門課進行畢業。
LTI下面的MLT (Master of Language Technology)項目，是一個面向自然語言處理的研究型項目，會要求相當一部分時間進行學術研究，比較適合畢業后轉博的學生。由于人工智能的火熱，申請難度也是逐年增加。而通過MLT轉為CMU的博士比直接申請CMU的博士要容易非常多。
Tips
個人體驗
整體來說，MCDS在CMU計算機學院強大的教學資源下，是一個非常優秀的項目。通過各種高質量的課程，學生的技術能力、心理素質都非常過硬。推薦大家來申請~
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