项目名称：Master of Science in Computational and Mathematical Engineering

CME项目是斯坦福开设多年的项目，在人工智能领域也非常有名气，该项目可自由选课，但录取难度非常大，根据以往申请的学生背景来看，GPA接近4.0，多段实习或research经历是标配，只有简历非常完美的大牛才有几率被录取。

根据学校官网数据，就业率100%，每年有大量的科技公司参加校招，校内也会有多场job fair，但是很多ICME的学生在毕业后都会选择继续深造。

对于立志做IT相关专业，或者是想创业的朋友来说，Stanford绝对是圣地，至少这里的大部分人都在讨论创业，并且实际去做的人也比其他学校比例高不少。大部分课程氛围非常强调实干，项目，teamwork，商业敏锐。很多project-based的课程和周围的大小企业合作，例如我选的课上就和Linkedin这样的中型创业公司，也与校友创办的小设计咨询公司一起做过项目。

项目名称：Computational Data Science

所属学院：计算机科学系

该项目已开设超过10年，相当成熟，其中包含三个track：System Track（系统方向）, Analytics Track（分析方向）和HCI Track（人机交互方向）。最近几年的申请量一直居高不下，据统计，每年1000+人申请，但是录取人数一直保持在60人所有，所以录取难度较大。该项目比较看重学生的本科专业背景，根据以往录取结果来看，录取的学生大都是计算机、数学、统计这三个学科专业的。

CMU计算机专业91%的学生毕业后能很快能拿到就业OFFER，从事的职业有软件或硬件工程师、系统工程师、电气工程师、数据分析员、深度学习项目研究员等。72%的毕业生会在加州、华盛顿等西部城市就业，16%会在东北部就业，平均年薪11.2万美元。就业公司包括：谷歌、微软、亚马逊、eBay、Dropbox、甲骨文、特斯拉等。

CMU的校训是My heart is in the work ，有些学生就改成了My heart is in the homework ，非常贴切，因为我们的作业真的非常的多，压力好像是去年还是前年全美排名第四。学习氛围从图书馆也可以看出来，基本上人都是满的，甚至有人睡在图书馆。

项目名称：Data Science

所属学院：工程与应用科学学院

该项目2018年由统计系和计算机科学系联合开办，根据过往的经验来看，这个项目十分偏好数学基础扎实，综合能力全面，且有丰富科研经历的学生，录取者的专业从计算机，应用数学，经济甚至心理学都有涵盖。

2018年的第一届学生现在还没有毕业，但是实习结果都很不错，有各种去facebook、apple的学长学姐。

Office of career services资源很多，有很多专门针对数据科学的求职讲座。申请咨询职位的同学会很熟悉一本叫case in point的书，这本书的作者就是以前哈佛career center的职员。所以career services的老师都很靠谱。他们提供一对一的简历修改和walk in appointments。

凭借着哈佛大学的资源和学生自身的实力，实习和工作都可以找的很好，海投也可以拿到面试。

这个项目非常务实，会扎实的教大家很多基本的技能和应该有的思维方式。平时上课主要是理论基础+python/R。比起MIT 写cutting-edge的julia之类的，哈佛比较down-to-earth。同时项目的学术研究氛围非常浓厚，相比起其他求职导向的研究生项目，这里可能有更多同学偏好读博。

总体来说是一个非常学术的项目，课业占的比重比较大。在哈佛，教授都表示成绩其实不太重要，只是一个促进大家学习的工具。所以有的课curve会给的比较generous。但是研究生其实GPA就没有特别重要了，最主要的还是学到真本领。

项目名称：Data Science

所属学院：工程学院

该项目开设于2017年，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。

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。

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Data Scientist的需求。

项目名称：Data Science

所属学院：数学科学学院

开设年份：2013年

项目时长：2年

项目开办至今已有8年，但是大部分课程安排在晚上，录取人数从第一届30人扩招到现在100+，但并不意味着项目的整体质量下降。

鉴于Data Science应用十分广泛，NYU CDS的校友也就职于不同行业。据统计有28.5%左右的校友就职于技术类行业，17.4%就职于金融服务业。就职企业如Capital One, IBM等。根据来自department的资料，CDS校友的薪水在95k到120k。

项目体验总体非常好，学习的课程难度设置合适，内容很扎实而且实际意义很大。项目的就业资源非常充分，提供的实习机会也很多。每学期积极参与求职活动，完善简历的话能拿到大量的面试机会。

项目名称：Data Science

所属学院：工程与应用科学学院

哥大DS项目还是十分成熟的，保持了非常高的水准。因为此项目开设时间长，招收了很多届学生。此外，项目本身课程安排合理，帮助编程基础不足的学生补齐短板，又提高了学生在data science方面的知识水平。同时，该项目也安排了很多求职的机会。尽管也身处欲望之都纽约市，但因为项目人数过多，找工作并不轻松。

部分毕业生工作以科技公司为主，也有一部分毕业生进入start up或金融领域工作，不过由于和NYU同处纽约，加上项目人数较多，经常能听到找工作比较困难的反馈。

虽然这个项目本身质量不错，但由于哥大类似的项目实在有点多，造成了同样的工作机会会有其他学校几倍的人数竞争，再加上近几年的扩招，导致不论是选课还是求职都一位难求的情况。

项目名称：Master of Science in Computer Science (Data Science)

所属学院：工程学院计算机科学系

该项目是南加大CS系下的数据科学方向，32学时计划结合了数据系统和数据分析两方面的课程。包括一些独特的选修课，例如：信息可视化、构建知识图、优化理论与技术等。

学校会有专门的Career Center，能够帮助改简历, 模拟面试之类的, 也会有公司的招聘信息。工程学院每学期都有job fair, 上面能投简历, 来的公司也很全, 除此之外，学校每个月也会邀请一两次硅谷的IT公司CEO或者投资人来做讲座, 讲些行业的最新动态，很受益。

CS系春季至少有200人，精确数据我不清楚，其中中国学生和印度学生占绝大多数，极少数的欧洲人，美国人非常非常少。现在的课程几乎都是大课，可能因为CS系人多，这些大课并不是和本科一起的专业基础课，而是专门的研究生课程。我估计这两年都不会有什么小课机会。授课的老师都是教授，据我所知偶尔会有一个助教搭一个教授的情况，教授讲一个学期，助教讲一个学期，但我没遇到过。和教授接触机会还可以，利用office hour完全可以找到教授。

项目名称：Artificial Intelligence

所属学院：工程学院

该项目2018年刚开设，目前还没有一届毕业生，就业情况有待观察。但是该项目是30人以内的小班教学，教学质量可以得到保证，但是和通宵的数据分析项目比，名气略微弱一些，并且很可能面临着两个项目毕业后要竞争工作的情况。

根据官网的学生profile来看，大部分同学的实习以芝加哥本地公司或者start up为主，不过根据前文提到的信息来看，因为还没有学生毕业，因此最终的就业去向还有待观察。

学校老师水准都比较高，业内从业经验非常丰富，教学模式通常有Lecture、discussion、presentation等等，经常会邀请来自卡夫亨氏、可口可乐、高露洁、尼尔森等著名公司的guest speaker来作演讲交流。

项目名称：Data Science

所属学院：工程学院

项目开设于2017年，非常注重跨专业申请者的背景。杜克一直保持着40人左右的小班教学，加上自由选课和两期capstone project的支持，看似非常完美。但是该项目有许多必修课程是关于政治和公共政策的，会让一些不感兴趣的国际生感到头疼。

杜克的career fair 集中在秋季的9月和春季的1月。所以对于刚来到杜克想找暑假实习的硕士同学来说时间很紧，需要提前准备好简历和资料。每年的career fair一般有两种类型的公司：第一种是知名大公司，如微软，Facebook，甲骨文，思科，领英，Airbnb ，这些公司每年都会来杜克招生；第二种是集中在北卡科研三角洲的大型企业 ，包括一些医疗器械，健康和生物医疗的公司 。

学校的安保措施非常好，晚上会有警车巡逻，还会有safe car接送一些上晚自习的学生回家。安全问题不用太担心，但是晚上还是尽量避免独自外出 。大多数的留学生会住在杜克大学附近的小区， 这些小区可以容纳很多同学。学校附近的小区大多很近，可以步行到校；即使有些小区稍远，便利的公共交通也会减少不便，公交车最多间隔30分钟一班，高峰时期会20分钟一班。 

项目名称：Data Science

该项目开设时间较长，项目也比较成熟，但是固定顺序和流程的课程设计使得选课自由度较低，所以将该项目排在最后一名。

该项目招收的大部分学生都有一定的工作经历，就业数据对于本科毕业就读研究生项目的学生来说参考意义不大，但是华盛顿大学地处西雅图，有微软和亚马逊这样大量招人的企业，加上其他科技公司的分部，就业难度应该不大。

西雅图属于温带海洋性气候，气候温和，四季不冷不热,夏天一般不会超过30度，冬天一般不会低过0度，但是雨季持续较久，几乎全年都有雨。