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南加大Applied Data Science项目隶属于USC Viterbi工程学院
是南加大历史最悠久的学院之一
也是U.S. News榜上有名的工程学院
ADS 2年的学制虽然偏长
但也给学生预留了充足的时间来刷题、找实习
因为项目在课程设置上较高的灵活度和自由性
所以就读的同学都能够根据自己的未来发展
来选择适合自己的课程
接下来就一起看看
如何在求职时发挥这个项目的优势吧~
▓ 项目介绍
▓ 地理位置
▓ 求职资源&就业情况
▓ 项目申请
▓ 项目总费用预估
▓ 就读攻略
▓ 个人求职经验
▓ 求职时间轴
01、项目介绍
南加州大学Applied Data Science（项目）要求修满32学分（约等于8节课，大部分课程是4分，分两年4个semester读完），每个学期2节课。其中有3节基础课程（本科学过或者有Python等基础背景的可以提交证明waive掉部分/全部课程），3节必修课core（都非常有用），剩下的可以自由选择。同时因为和CS同在Viterbi工程学院下，还可以选两节CS的课程。虽然看起来每学期只有2节课，但是每节课的workload还是相对比较大的，并且基本上所有课都会要做project，所以基本最后简历上不太会缺项目。
这个项目是没有track的，除了必修课以外就是完全自由的选课，满足项目毕业要求即可。另外，此项目更偏向engineering和应用的方向，也有相当一部分此项目的同学会选择直接转码去做SDE相关的工作。简单来介绍一下3节core和其他比较popular的课程。
● 3节core：
1. 551 Foundations of Data Management：这节课会接触到一些database，big data知识和cloud technology (例如AWS, Firebase等），做的project甚至还会涉及前后端（不过每个学期可能不太一样）。
2. 552 Machine Learning for Data Science：理论和应用都有，从linear regression到deep learning入门，会对整个ML project流程非常了解。后面面试做take-home challenge甚至还会回来翻这节课的作业。
a. 551和552建议越早上越好，对简历和面试还是挺有帮助的
3. 553 Foundations and Application of Data Mining：最难的一节，会接触到distributed system，作业会实现一些算法，用Pyspark写。
● 其他popular的课程：
DSCI 554 Data visualization
DSCI 556 User Experience Design and Strategy
CSCI 571 Algorithm（CS神课，但没有算法基础的上起来还是有点费劲的）
总体来说ADS的项目设置节奏不算特别紧凑，还是有比较充足时间留给同学求职的，但是课程设置不算特别多样，而且也不是所有课都每学期开设，所以求职导向的话还是需要提前规划好并且自己主动准备。
02、地理位置
南加大校园位洛杉矶市中心附近，对于求职Tech的同学还是比较有地理优势的。不管是洛杉矶本身还是湾区，都不乏各种各样的科技公司和创业公司。
生活方面就更不用说，校园过个马路就有个Village，有超市（Trader Joe's，Target），邮局，眼镜店，咖啡厅，餐厅等（https://uscvillage.com/ ）。距离downtown和ktown韩国城都很近，华人区中餐奶茶的选择非常多，购物娱乐方面也一样。另外，南加的气候也是非常完美的，几乎天天大晴天，但温度又不会过高让人感觉闷热，可以部分程度上缓解求职时的焦虑。
03、求职资源&就业情况
主要求职资源有Career Fair，校友Networking，和Professor。
1. Career Fair:
在2021年还是不错的，有一些大厂。但是自从大规模裁员和求职市场萧条之后，来的公司也越来越少了，data的机会相比sde还是要少不少。
2. 校友Networking:
校园里会经常举办线上线下的Alumni seminars之类，可以去network，但是从Linkedin上联系可能更有效率，并且他们也都比较愿意提供帮助。
3. Professor:
有些professor在industry里有资源，或者自己开公司的，可以去和他们多聊聊。另外USC每学期都有datafest活动，会有professor带一组同学做各种data项目，同时还可以关注professor的lab和research项目，就算没有paid机会也可以volunteer，以此来充实背景。
a. https://www.cs.usc.edu/research/research-areas-labs/
该项目2022年求职总结数据（2023还没发布，但由于大环境原因应该就业数据远不如2022年）可以点击如下网址：
04、项目申请
总的来说，该项目比较喜欢有量化背景的同学，毕竟课程设置还是相对硬核，同时标化要求在这两年也是水涨船高，但有个好处是自从疫情开始以后GRE Not Required。
该项目对国际生还是很友好的，75%都是international student，tech专业感觉大部分是中国人和印度人。
05、项目总费用预估
一学年分为fall和spring 2个semester，平均每个学期的平均费用如下：
1. 学费：2万美元左右
2. 住宿：洛杉矶的房租还是相对比较贵的，差别也比较大（从house到luxury apartment），中位数大概在1.5k - 2.5k美元一个月
3. 生活费：因人而异，3-5k美元左右
06、就读攻略
介于此项目是偏应用就业导向，所以学业和求职的平衡以及怎么相辅相成还是非常重要的，以下是一些tips。
1. 提前了解信息和资源：
提前了解才可以去好好安排2年的时间，比如课程信息，哪些课程通常在spring还是fall学期开设，学校有哪些重要资源（以上提到的data fest，research lab，career fair，校友network等）。另外，不管是秋季还是春季入学的小伙伴，一入学就要开始准备秋招/春招了。同时尤其是5月毕业的同学，如果可以在3月抽签之前找到工作并且雇主愿意，是可以多一次抽签机会的。
2. 上课和求职安排如何平衡：
第一，简历越早准备好越好，这样开学以后的career fair或者自己投递都会节省一些时间，同时上课学习了新的tool，做了project都及时更新到简历上。第二，根据个人背景，可以选择一节workload比较大搭配一些workload比较小的课，或者本身背景不扎实，把重要的课先上之类的，都能为求职争取更多或者更好的把握机会。
07、个人求职经验
每个人的经历背景都不一样，但是求职的核心就是积极主动去寻找所有机会，不要以自己没有准备好的理由来拖延，在面试以及失败中学的是最快的，把面试当成学习的deadline。
除了利用好上文列出的学校求职资源以外，个人也要积极投递Linkedin, Indeed,Handshake (和学校有合作）等来争取更多面试机会。不过因为现在的市场竞争确实很激烈，如果觉得自己实习/项目背景过于单薄的，也可以考虑gap或者延迟毕业等，来争取更多时间丰富自己。
08、求职时间轴
个人的求职时间轴大致如下，虽然之前觉得市场好有些拖延，10月份才开始投递，但根据现在的市场，还是比较建议大家参考以下的时间线：
Summer Internship
8月底入学 → 准备简历+建好Linkedin profile → 9月career fair + 个人投递 + 面试刷题准备 + 持续充实简历 → 10和11月是要保持投递速度以及面试的黄金期，12月面试会放缓，但圣诞前发offer也是不少的。
如果秋招没有offer，过了元旦以后要继续加油，年初/春招还是有机会的，继续坚持。如果实在没有找到实习，也可以尽量找一些research或者学校的项目机会。
Full time
第二年学期开始以后如果实习没有return的话，那么可以按照上面的流程继续开始秋招。如果到了春天没有offer的话，可以大批量投entry level的社招，而且越临近毕业可能面试会越多，因为会更满足社招比较快入职的需求。
结语
以上就是关于南加大ADS求职攻略的全部内容
感兴趣这个项目的同学记得收藏
希望可以帮助到正在求职的各位同学~
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