简介

项目会招100人左右，会陆陆续续减少到80人左右，男女比例均衡，学生背景非常复杂。

学费4万左右，一般发录取的时候都会给一点奖学金抵学费。

湾区生活成本较高，生活费算下来可能和学费开销差不太多。

申请

我是2020年申请的。因为疫情的原因，在国内只完成了Bootcamp和秋季学期的第一模块。

项目总体的申请难度不大，陆本申请者偏好985学校，没有具体的bar。

这几年不乏来自清北复旦厦大中大武大华师上财的毕业生。海本也有UCLA，UCB，UCI，USC等。具体的录取学生背景可以在官网查到。

面试考统计，Linear algebra和Statistics三个部分，可能现在有所调整。

标化线在我申请的时候是托福>=90，GRE只看数学部分偏好>=168，绩点偏好>=3.8。除此之外还要有一些数学和计算机的基础课就ok，不足的课程可以通过coursera或者edx补充。

课程介绍

项目比较特殊的地方在于课程设置，强制实习，以及就业辅导。接下来就在仔细讲一讲这三个方面。

首先是课程设置，USF的课程设置非常接近业界前沿。

主要编程语言是Python，会介绍数据科学项目中常见的Python包Pandas/Numpy/Matplotlib/Sklearn/Pytorch等，开源软件包括PostgreSQL/MongoDB/Apache Spark等，常见的模型Regression/Naive Bayes/Kmeans/KNN/RF/Time series/DL&NN等，以及常见的云平台AWS S3/EC2/Redshift/EB等，基本上大部分课都需要编程。

课程每年根据业界流行趋势进行调整，在未来也计划加入Hive和Hadoop等内容。

此外，在课程中还会涉及到数据结构和算法，Bash/Shell，Git/GitHub，Docker，API，full stack dev等软件开发中常见的知识，比起其他的数据科学项目，更加注重在tech技能上的培训，对转码选手也很友好。

正式课程开始之前会有一个一个月的Boot camp介绍Python，统计，和EDA，之前是统计和线性代数二选一，但是今年开始取消了线性代数的安排。由于一个月内要学习三门课，整个Bootcamp非常紧张，以复习本科知识点为主，基本上是两周一小考，三周一大考。

强制实习

强制实习依然是九个月的时间，每年的pitch week大概在十月初，会有公司来学校进行宣传，介绍工作的内容。

我们级来了大概有60个公司，范围涵盖也非常广泛，包括传统公司如Walmart，Meta，Blackrock，PocketGem，First Republic Bank等，球队包括Giants，Warriors等，公共事业如BART，SFPD，ACLU等，以及诸多同UCSF/Stanford合作的医疗数据分析项目。

学校还会提供非常便利的CPT/OPT和其他身份问题支持。

我自己的实习是在一个Start Up公司，虽然名气不高，但是公司结构非常扁平。很多事情也愿意让实习生放手去做，也让我学习到学校内没有接触到的Apache Airflow，CI/CD流程，dashboard构建等等。总的来说是一段不错的经历，对找工作也很有帮助。

实习是一周两天。由于还是在疫情期间，大部分实习是remote的，有少部分会是hybird的。