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i*****l
发帖数: 16 | 1 CS MS @Columbia vs. @NYU
我的规划：
毕业想找 data mining / machine learning related 的纽约或加州的工作，如果有必
要可以继续读个 PhD。
－－－－－－－－
已知因素：
课程：
Columbia: 30学分，有 machine learning track，也可以选择 thesis track
NYU: 36学分，可以申请 thesis
感觉 Columbia 的专业课相对丰富一些
科研：
不是很了解，Columbia 貌似 ML 做得不错但是 DM 没什么人做，NYU 的 DM 做得比较
好，也有人在做最近火起来的 deep learning。
另外，NYU CS 所属的 Courant 今年新开了 MS in Data Science http://cds.nyu.edu/academics/ms-in-data-science/ ，看起来很吸引人，但是如果想去的话要在第一学期申请转系，不知道情况怎么样。
其他：
CU 属于 IVY League，综排专排都比 NYU 高，国内知名度也高。不过找工作的话还应
该是看个人实力。地理位置都在纽约没什么大差别。
－－－－－－－－
征求大家的建议。Big data 这几年被炒得很热，担心泡沫破裂，不过在实验室待了一
段时间之后确实觉得有意思。因为是从EE转的，对领域了解不深，按我的理解，广义来
看 data mining 就是 machine learning 的应用，两个方向交叉很多，但研究对象终
究不一样。按说 industry 需要的是应用，那么 Columbia 的 ML track 方向出来和
NYU 的 MS of Data Science 出来找的工作有没有区别？博士的话两个方向有没有区别？
以及，大致看了这个论坛的招聘帖http://www.kaggle.com/forums/f/145/data-science-jobs 感觉博士更合适，如果保留转博的可能性，matser 阶段要不要偏重 research？毕业就工作的话 Industry 看重 research 经历吗？
谢谢各位了 | g******t
发帖数: 11249 | 2 硕士无所谓方向
【在 i*****l 的大作中提到】
: CS MS @Columbia vs. @NYU
: 我的规划：
: 毕业想找 data mining / machine learning related 的纽约或加州的工作，如果有必
: 要可以继续读个 PhD。
: －－－－－－－－
: 已知因素：
: 课程：
: Columbia: 30学分，有 machine learning track，也可以选择 thesis track
: NYU: 36学分，可以申请 thesis
: 感觉 Columbia 的专业课相对丰富一些
| d***y
发帖数: 8107 | | i*****l
发帖数: 16 | 4 那PhD呢
【在 g******t 的大作中提到】
: 硕士无所谓方向
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