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01项目介绍
宾夕法尼亚大学建立于1740年，隶属于Ivy League,就是我们熟知的常春藤大学联盟.数据科学硕士（MSE in Data Science）项目简称为DATS，时长为1年半到2年，平均一届在30-40人左右，中国学生大约占比1/3至1/2，由于宾大相对自由的专业选择，有部分研究生会选择完成多个硕士学位。
02课程设置
DATS项目要求学生上满10节课：2节基础课程，3节核心课程，5节选修课程，其中有一至两门大部分学生可用本科的学分替换。因为有至少5节选修课程，选课灵活度很大，学生可根据自己的兴趣和对未来职业的规划安排课程。
如果学生对研究感兴趣，可在第二年选择等同于两门课的Thesis/Practicum。如果研究项目偏理论，将被定义为thesis，如果偏实际应用，将被定义为practicum，学生可选择自己的项目导师，并在学期结束展示自己的研究结果。
基础课程（2节）：
Programming Language & Techniques (Python和Java基础教学)
Algorithms（算法）
核心课程（3节）：
Mathematical Statistics（一节数学统计课，一般可用本科学分waive）
Big Data Analytics（大数据分析）
Mining and Learning（机器学习）
选修课程（5节，例如下课程）：
Databases（数据库）
Deep Learning for Data Science（深度学习）
Software Systems（软件系统）
Internet and Web Systems（互联网与网络系统）
Software Engineering（软件工程）
Computer Systems Programming（计算机系统工程）
Artificial Intelligence（人工智能）
Computer Vision（计算机视觉）
Stochastic Processes（随机过程）
03师资水平
Lyle Ungar
Ungar教授本科毕业于斯坦福大学，持有MIT的博士学位，他的研究领域包括机器学习、自然语言处理、心理学、和医学研究。Ungar教授授课的Machine Learning课对线性代数和统计基础要求较高，讲课节奏快但思路清晰，要求学生在课外花时间消化每个章节的内容，作业的设置强调理论与实践的结合。
Zachary G. Ives
Ives教授为计算机部门主任，博士毕业于University of Washington，获得过NSP CAREER奖项，他的研究领域包括搭建数据科学的工具，数据库、机器学习和分散式系统的结合。本学期他负责教授DATS项目的核心课程之一Big Data Analytics（大数据分析），他讲课的内容非常细致，注重实际运用，手把手教授学生如何从网站抓取数据。
04求职服务
每年两次的工程学院招聘会，秋季的展会更大，参加的公司包括各大科技公司和金融公司。
宾大是许多金融和科技公司的Target School，公司会来学校举办招聘讲座，学生可积极参加并network
职业规划办公室提供简历修改和面试培训，并且为每个学院分配指定的求职顾问
05地理位置
宾夕法尼亚大学位于费城市中心西侧，可步行或乘坐地铁前往市中心。费城虽然不如纽约生活丰富多彩，但衣食住行仍非常便利，基本无需买车。
费城的一大特色是各式餐车，中午在学校赶时间可选择价廉物美的各色餐车。学校周边也有许多亚洲餐厅可选择。费城的中国城坐落于离学校车程10分钟的市中心，火锅、奶茶、川菜、拉面应有尽有。
从费城前往东部各大城市也十分方便，可选择乘坐火车/大巴前往纽约，车程为一个半小时，距离华盛顿车程三个小时。宾大距离费城国际机场的车程为15分钟。
06就读体验
跟本科的学业相比，虽然这学期我上三节课，但是课业上的压力比本科时候更大。每次作业都得花上10个小时左右的时间，但是作业对理解知识点非常的有帮助。
个人感觉项目的整体质量较高，课程的设置偏实际运用，且选择的自由度非常大，几乎所有计算机专业的课都可以选。在求职方面，有不少这个项目的毕业生最后选择了Software Engineering类别的工作，主要的原因是业界公司对软件工程师的需求还是远远大于对DataScientist的需求。
宾大还有不少提供给数据科学专业学生的资源，如学生组织的Penn Data Science Group：会定期开设各种编程语言的课程，并且每学期都有3-4个与校外公司合作的项目让学生组队参与，同时也有参加各类Kaggle竞赛的队伍。除此之外，沃顿商学院的Wharton Research Data Services（WRDS）会定期招募数据科学专业的学生做兼职工作，我本学期在WRDS任职Research Assistant，做一些关于金融数据的研究。
