更新時間：2024-10-06 15:48:23作者：留學之路
DS項目學制有兩種，一種是4學期制，還有一種是3學期制，學生可以根據自己的需求去選擇。如果你是學霸，學習能力強，不怕高學習強度的課程，想早些讀完早點畢業的話，那么可以選擇3學期制，3個每學期每個學習都是2門必修課，2門選修課;如果你專業基礎一般，更傾向于學習壓力偏低的課程設置，那么可以選擇4學期制，前3個學期每個學期是2門必修課，1門選修課，第4學期是3門選修課。
具體課程介紹，大家可以去官網了解一下。課程設置還是很成熟的，并不是簡單的business、cs以及stats課程的融合，而且有系統有體系地在培養一個真正的data scientist。
真正的data scientist，不僅理論上要會做模型優化，還要學會提出insight。
整體來看的話，DS項目的課程設置還算是合理的。
第一學年的必修課包括intro ds、big data以及machine learning，如果你有一定的統計學背景和基礎的話，第一年的課程難度還是很低的，ML以及stats講的內容都比較基礎，偏理論教學;ML屬于神課，好好跟著學的話，還是可以學到很多東西的，不過big data我感覺性價比并不高;第二學年的必修課包括final project以及stats inference，stats inference這門課程聽說比較難。
選修課的話，沒有課程和學院限制，學生完全可以根據自己的興趣方向去選擇，比如說math、stats、business、cs以及engineering等等領域的課程都可以選擇，選課的超高靈活度，應該是NYU的亮點之一了吧。
deep learning以及NLP這兩門課程還是很不錯的。
Deep learning這門課的授課老師是業內的大牛教授，而且TA團隊很不錯。不過大牛教授講課的時候，不會每個細節都講到，主要還是靠自學，整本教材差不多80%的內容都是需要自學的。
課下的作業難度偏高，不過好好做作業的話，可以學到很多知識，基本上都是讀paper。整體來看，deep learning這門課程的load還是很重的。
NLP這門課程的授課老師是Kyunghyun cho，講課的邏輯很清晰，主要就是圍繞用deep learning做NLP進行教學。
選擇選修課的時候，最好可以選擇NLP以及deep learning這兩個方向的課程，對后續的就業還是很有幫助的。不過大家也可以根據自己的興趣和未來職業規劃去選擇，適合自己的才是最好的。
學校有校級的career fair，有春季和秋季兩場，有很多企業都會過來招聘。學院有自己的career fair，差不多每周都會有企業過來招聘，平時學院也會以郵件的方式，讓學生即時了解一些opening的崗位。
除了提供實習和全職的崗位，還會提供一些相應的配套服務，比如面試培訓和修改簡歷，如果有需要的話，還是可以去找老師幫忙的。