悉大学姐的数据科学硕士避坑指南：选课/期末
在当下大数据时代，层出不穷的互联网明星企业激发了毕业生们的浓厚兴趣，根据招聘平台2021年数据显示，应届生期望就业的行业中，其中互联网、IT类行业占比排行第一位。

本期推荐的专业就和IT行业也是和咱们生活中应用到大数据领域“息息相关”，那就是咱们悉尼大学的数据科学硕士Master of data science
不同于信息技术硕士master of information technology要求IT背景，ds专业对本科的要求相对宽泛，本科是以下专业的同学均可以递交申请哈：计算机科学、数据科学、数学、统计学、工程学、物理学、经济学、金融学。分数要求985/211达到75， 双非达到80就可以了，语言要求雅思6.5单项6或PTE总分61单项54
本期我们邀请到了在读数据科学硕士的悉大学姐，给我们分享在读期间的心得体会，让我们透过Q&A看看，她都有哪些收货吧~

Q：目前你已经学习了一段时间，对目前这个专业的整体认知是什么样的呀? 比如这个专业主要学习什么内容？你认为通过学习这些内容，学校会想让你们获得哪些能力呢？

数据科学是通过数据对外在现象给出内在洞察的学科。数据科学的应用非常广泛，常见的领域包括金融、互联网、社会科学、传统工业等。数据科学培养的方向大概分两种：一类是偏向技术，通过建模，算法等对数据进行训练，对coding能力要求比较高，企业中是数据科学家、算法工程师的角色；

另一类是偏向业务，通过基础的数据处理方法，数据的特征，从业务中寻找突破点，形成可视化看板和分析报告，推动业务决策，企业中是数据分析师、战略分析师的角色。课程中会涉及的技术能力包括各种算法模型(python编码为主)、数据库语言(SQL/MongoDB等)、数据报告(python和R语言)、数据可视化(tableau)、统计学知识等。

Q：你认为学好这个专业，有没有什么好的学习方法或者诀窍？

考试上，认真完成日常的report、project、quiz，期末的内容基本是基于slides和此前的日常作业，做到这些通过考试问题不大；如果要想得到比较好的分数，除了多多花时间复习，强烈建议多关注课程作业的rubric，确保每个得分点不遗漏，以及利用好tutorial的时间，多问助教问题，帮助很大。

Q：平时课程的考核方式主要都有哪些呢，会有hurdle的要求吗？

有考试的科目大部分是有hurdle的，final要求50分以上；大部分课的考试形式是quiz + group project + final的形式，group project一般3-6人一组完成课程项目，有些也可以选择自己一个人完成

Q：有没有哪些科目是你觉得比较有意思的/有干货性内容的 是可以安利给学弟、学妹们的，推荐的原因是什么呢？（比如有没有哪些课包含实习、实践的内容，哪些课老师讲的教学方法比较好等等 都可以展开说说哈）
选修课程里的DATA5207 Data Analysis in the Social Sciences强烈推荐，和必修的STAT5003比较像，都是用R语言编程，写report。课程内容是关于社会学的数据科学，topic广泛且有趣，例如我选择的就是和美国枪械管制相关的话题。课程内容很轻松，给分很好，也真的能学到做数据科学报告的方法论。

Q：选课的时候有没有哪些坑或者是雷需要提前知道的呢？（比如，哪些课程难，哪门课程的教授给分比较严厉，哪门课容易卡分）

COMP5048 Visual Analytics比较坑；我上的时候是一个日本老师，讲的内容很玄学，很多都是关于美学、色彩学的内容，期末还需要用手画图，也是相当离谱了；听说第二个学期换了一个老师，教的内容截然不同，和算法相关性比较大，非常难；但因为是必修，建议需要从平时作业多拿点分，期末压力小一点。

Q：在这个学习期间，有没有一些让你觉得印象特别深的同学 或者是网课中有没有发生过比较有趣/奇特的事呢？

比较有趣的是同学吧，各个国家的都有，甚至还有六七十岁的老程序员，不由得感叹，真是活到老学到老啊。

Q：有什么建议给将要过去念这个专业的学弟、学妹们呢？

学习方面，平时要多花点时间；期末有很多课需要考试，如果每一门都在最后才开始预习的话，知识他不进脑子啊。课程如果有大作业或者项目的话，要多花心思，最好能深度参与，很多甚至可以写在校招简历里的。多和同学交流，这个专业有很多在职读的同学和工作后读的同学，他们有很丰富的学习和工作经验，可以和大家多多讨教。

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