在叶史瓦大学读数据分析与视觉化研究生的第一学期评测

在叶史瓦大学读数据分析与视觉化研究生的第一学期评测

我刚刚完成了在Yeshiva University(叶史瓦大学)的研究生第一个学期学习,相信大部分人都没听说过这个学校,事实上,美国前100的学校我们大部分知道的也就哈佛耶鲁几间。简单来说,这是一所坐落于美国曼哈顿市中心的犹太人大学。

 

百度的介绍是这样子的:

> 耶什华大学(Yeshiva University)建于1886年,原名叶史瓦学院,是美国最古老,最具综合性的著名犹太人教育机构。100多年来,一直弘扬犹太人勤奋好学、坚持不懈和拓展人类知识的精神,是被《美国新闻与世界报道》列为全美前50名的学府。叶史瓦大学是由犹太教信徒赞助所以也叫犹太大学。该大学由18个本科和研究生学院组成分布四个在纽约的分校,学科涉及到艺术, 科学和犹太文化和思想,叶史瓦大学是毕业率最高的美国大学之一,其毕业率为92%。

 

而学校的官网则是这么介绍自己的:

 

> Yeshiva University is the world’s premier Jewish institution for higher education. Rooted in Jewish thought and tradition, it sits at the educational, spiritual and intellectual epicenter of a robust global movement that is dedicated to advancing the moral and material betterment of the Jewish community and broader society, in the service of God.

 

大意是叶史瓦大学是世界上最先进的犹太人高等教育机构,根植于犹太人的教育传统、犹太社区,为了他们的上帝而服务。

 

## 首先是地理位置。

 

我的本科是在美国的纽约州立大学布法罗分校读的,这是我在美国读的第二所学校,读的是数据分析与视觉化的研究生。作为一个在“村子里”毕业的学生,在选择研究生的时候,我明确地申请了大城市所在的学校,因为作为研究生,你需要经历更加职场的考验,而这些地方,往往会有更多的机会。

 

Yeshiva University的地理位置很棒,除了在以色列有分校外,他的主校区分布在美国纽约曼哈顿的四个地方:

 

– Wilf Campus: 500 West 185th Street, Manhattan

 

– Beren Campus: 245 Lexington Avenue, Manhattan

 

– Brookdale Center: 55 Fifth Avenue, Manhattan

 

– Resnick Campus: 1300 Morris Park Avenue and 1165 Morris Park Avenue, Bronx

 

我所在的数据分析与视觉化专业处于KATZ学院,其主校区是Beren,这个地点特别好。

 

什么概念呢?就是路上抬头就能看到帝国大厦,开车过去需要5分钟,然后走路过去只需要8分钟,工作的话,地铁到华尔街和谷歌分公司23分钟。

 

当然了,这个处于宇宙中心的地理位置也有一个很大的弊端,那就是房租很高。新人在曼哈顿很难存钱,因为花销太大了,但是学习职场的东西,因为节奏快,还是能学很多东西的。

 

 

 

## 第二个原因就是实用性。

 

我在本科的时候读的是工商管理,方向是金融分析与市场营销。

 

其实我一直有着一个创业的梦想,简单来说,就是做出属于自己的产品。在本科的时候我曾经组过团队创业(做桌游、APP等),然后深感在前期要是自己想操刀的话,还是缺一个硬技能。

 

另一个地方,我并不清楚程序员们的工作量与工作流程,因此我很难估量项目的难度和时间。

 

这时候,数据分析,或者说商业分析这个专业就走进我的视野。

 

一方面云、大数据的流行,另一方面,这个专业让我有了一定的即战力,长远来看,以后无论入哪行我都可以,简直是为我量身而作的呀!

 

 

## 第三个就是知名度

 

这个学校的大众知名度很低,很多人在纽约留学了很多年也没听过这个学校,更不要说国内大众了,所以说,如果想凭着大学的名字来做敲门砖,是不太够的。

 

但是,这同时也是一个优点,因为这个学校其实排名不低,前几年甚至到达全美前50,2012年的时候在Q.S世界大学排行榜上达到240名,只不过后来因为学校拆分而排名掉到80左右,然后这个学校的录取难度不高,特别是我所在的katz学院是新建几年的,数据分析与视觉化这个专业更是2018年才建立的项目,而我们是第一届,所以是一个完美的备胎学校。

 

 

 

## 需要注意的是:

 

– 我这个专业,数据分析与视觉化(Data Analytics and Visualization)是STEM专业,可以延长Optional Practical Training (OPT)多达24个月。

 

– 这个大学主要是过犹太人的节日,我所在的研究生学院国际生为主,所以限制较小,但是本科的话规矩会比较多,有可能需要修犹太人的文化史等。

 

# 第一个学期的课程总结

 

这个专业毕业要求修够30学分,每节课3个学分,必修课是21个学分,选修9个,所以就是10节课,最快1年毕业,一般一年半。

 

 

我第一个学期是跟着官方推荐的课程走的,选了四节课,分别是Busisness Moding 商业建模(原名Spreadsheet Analytics,主要学EXCEL的高阶统计分析),Structured Data Management 结构化数据管理(主要学习SQL与数据库),Visual Design and Storytelling 视觉设计与故事化(主要学习Tableau),Project Management 项目管理。

 

以下就是学校给出三个学期毕业课表:

 

简单说说我学的这四节课。

 

我最喜欢的就是Tableau的课程,因为这个课程并不是只是简单的学习Tableau。

 

一方面是教授的授课风格很有趣、实在,另一方面是老师介绍了很多关于数据视觉化的知识,其中让我印象最深刻的是这本书:《Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals》作者:Cole Nussbaumer Knaflic

 

其中最有意思的两点是:

1. 作者觉得数据视觉化有个比例,那就是数据用的墨水/总墨水,这个比例要越高越好;

 

2. 另一个就是Preattentive attributes这个概念字面上的意思是“需首先注意的属性”,就是说怎么排版会更符合人的习惯(这个对我的摄影很有启发,有机会我会深度探索)

 

最让我们痛苦的一节课莫过于项目管理了。

 

老师有着很丰富的工作经验,但是教学经验不多,这也是我们新学院的问题,就是老师的工作资历很好,但是个别教学经验欠缺。

 

而这个项目管理的老师不是不好,只是一开始的作业量过大,后期小组作业、小组讨论的时间精力损耗几乎抵上了其他所有的课程。

 

比如后期我们的团队任务是做建立一个数据库的项目,每周与我们学院的导师进行一次视频见面,事先一两个小时的准备,会后又是数个小时的讨论,再加上有很多同学工作日白天要上班、其他课程的作业压力,这节课的压力是蛮大的。

 

所以不是说这节课不好,我们学了很多东西,但由于太耗时耗费精力了,让我们觉得性价比不高。

 

然后另外两节课便是有着很强烈的对比,他们就是数据库管理与商业建模。

 

先说结构化数据库管理,幸亏我本科学习过数据库的基本概念,所以这么硬核的课程并没有让我过于痛苦。

 

但从零开始学习SQL还是有点挑战的。特别是研究生的学习不同于美国本科老师手把手地教,美国的研究生经常就是告诉你需要看什么书需要学什么,然后上课就开始讲比较深入的东西了。

 

所以我们得把SQL和数据库的相关知识自学得差不多,我们上课才有定的参与度,其他课同理。

 

这节课我学到的几点就是:

 

1. 结构性的数据库,或者说关系数据存储,适合成熟不会随意增删类别的场景,而新兴的互联网企业都往无模式数据存储,比如UBER和Google

 

2. 建立数据库不难,难的是建立有效率的数据库,比如我在SQL中有次忘记写distinct,花了30分钟才把程序跑出来,补上后只花了13秒

 

3. CAP Theorem上限定理,即一个数据库会受到三个方向的制约:

> CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性),三者不可兼得

 

 

我个人觉得本可以很好但是课程设置不好的课就上商业建模课,我一开始以为是很高端的操作,比如学习各种商业模型,学学Excel的宏什么的,结果最高端的只不过是些多元回归方程之类的,还没有我本科学的透。

不过,这也是很多企业所需要的技能,也是以前的“数据分析师”所做的,当然,我们也不应该鄙视这些“低端技能”,有时候一些简单的操作会更加简单快捷。

 

 

总的来说,研究生的第一个学期我还是挺满意的,学到了很多新技能,最大的缺憾就是由于一开始签证出了幺蛾子,搞得我迟到了一个星期,所以作业堆了很多,导致不能轻松惬意地看教科书。

 

由于我的本科并不是直接与数据分析挂钩的,所以大量的阅读相关书籍是很重要的,所以下学期要加油了。

 

另外,对于下学期或者下一年的计划,我大概是学好Python的数据分析和视觉化操作,同时自学一些爬虫操作,然后我就可以打通数据搜索,数据分析,数据视觉化这个闭环了,这样子我来读研究生的目的就达到了。

 

计划是好的,前途是光面的,诸君加油吧~

 

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