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我在波士頓大學讀統計實踐碩士（MS in Statistical Practice），在介紹這個項目的同時，也可以回答提問者關于學費的問題。

入學時間已經比較長了，對這個項目和整個BU的了解也比較深，感覺網上關于BU MSSP的資料比較少，所以想分享一下我對MSSP的看法和我在這里學習的感受，希望能給大家一個參考。

項目簡介

BU的統計系有兩個方向，一個是MA in Stats，一個就是我正在讀的MSSP，前者偏向理論性，后者偏向應用性。看完之后感覺MSSP和傳統的統計項目有很大的不同，感覺項目介于DS和BA之間，因為我們學的東西可以概括為Business Analyst/Data Science。大部分課程都是統計模型和語言相關的，學不到多少理論知識，除非特意選修一些理論性比較強的課程，也就是以實踐知識為主，理論為輔。教授的教學方式也是教我們對于哪些數據要用哪種模型，當殘差圖中有重復的模式時，要從哪些方面入手去解決問題等等。

該項目一共有八門課程，其中兩門是選修課。我們需要在兩個學期（4+4）或三個學期（3+3+2/4+3+1/3+4+1）內完成所有課程。無論是兩個學期還是三個學期，都可以申請暑期實習。該部門相對較小，只有三位老師，每位老師負責兩門必修課。六門選修課分別是統計模型、R 數據科學、機器學習、概率論和兩門統計實踐課（每學期一門）。

必修課程

我選擇的是三學期的項目，所以第一學期有三門必修課：Applied Statistical Modeling，Data Science in R，Stat Practicum，都是應用型的課程。

第一門課Applied Statistical Modeling，教我們使用各種回歸模型，比如linear，logistic，Poisson等，還有稍微難一點的Multilevel回歸。這門課有期中考試，期末項目，定期閱讀測試，還有課堂測試。總之作業量比較大，學習進度也很快，每周都要花不少時間在這上面。

Data Science in R其實就是在R里做一些數據清洗，可視化，文本挖掘和制圖。另外老師還講了一些SQL和Spark。課程設計很實用。這門課的內容還是很重要的，為以后的課程打下了基礎。

Stat Practicum主要教我們如何做統計咨詢，統計行業的東西和一些專業的技能。這個課程分為兩個部分，第一部分是Company Project，就是跟外面的大公司合作，給他們做項目。第二部分是Consulting Project，就是PhD同學帶領我們去給波士頓的一些小公司做統計咨詢服務。可以說這個課程非常的實用，不局限于學校，還能讓我們接觸到行業里的東西，對以后找工作很有幫助。

選修課程

至于選修課，我們有很多選擇，包括CS中的數據分析，數據庫簡介，商學院的市場營銷，MET中的網絡分析，數學金融，風險和量化金融，以及數學和統計系的比較統計，GLM，貝葉斯，數學統計，時間序列，隨機方法，非參數統計等。

如果你有編程背景，覺得自己的專業知識不錯，我強烈建議你選589計算統計學，這是我們學院最熱門也是最難的課程。這門課是統計學的理論課，需要寫算法，所以需要對算法有非常透徹的理解。老師Luis也很好，他是一位非常聰明和熱情的老師。我上這門課的感受是貝語網校，雖然很難，但是我很喜歡！學到了很多有用的東西，對以后找實習也很有幫助！總之，我對選修課還是很滿意的，項目課程整體設計也很合理，有時候學習壓力有點大，但是要不斷挑戰自己。

從人數上看，我們班一共40個人，30個中國人，10個外國人。中國人一半來自美國，另一半來自大陸大學。大陸大學大部分來自985高校，包括浙江大學、上海財經大學、武漢大學、對外經濟貿易大學、華東師范大學、哈爾濱工業大學、吉林大學等。也有少數學生來自211和普通高校。美國大學中有UIUC 2個，Purdue 3個，OSU 2個，還有一些來自UWashington，GA tech，UCSB，Pitts和幾所文理學院。外國人中有美國人5個，印度人2個，歐洲人幾個。美國人都有很好的背景，包括一個伯克利的，一個UCSB的，一個布朗的，一個耶魯MBA的，一個威斯康星的，一個明尼蘇達的。 學生本科專業也比較豐富，有統計、經濟、金融、CS、Marketing等，據說學院招生的時候很注重多樣性，上學期我們學習小組就有兩位統計專業的學生，??三位商科專業的學生，??大家的思維邏輯都很不一樣，可以互相學習，挺好的。

學費

這里也說一下學費，如果是兩個學期的話學費最便宜，大概是52000美金左右，如果是三個學期的話，那么前兩個學期是按照26000美金一學期收費，最后一個學期按照課程數收費，一門課程大概是6000美金，加起來就是26000+26000+6000美金。

總體來說MSSP的項目設置還是很良心的，建議有理科背景的學生申請director是什么意思？怎么讀，應用課程很實用。其實專業的目標是培養畢業后能進入各個行業的數據分析人才，班里有不少留學生是想工作幾年后轉行做Data，然后回校讀這個專業，大家背景不一樣，通過交流可以學到更多。

學習經歷

之前講過課程設置，工作量因人而異，統計專業本科出身的學生可能會輕松一點。對于我來說，一個學期雖然課程不多，但是課程本身應用性比較強，內容也挺難的，所以平時的學習壓力還是挺大的。基本每天都要看書，有時候周末也要看書。每周的作業量大概是每門課三個小時，當然這還不包括預習和復習的時間。更耗時的就是兩個同時進行的項目，每次都要花很長時間，如果是期中和期末，那就忙得懷疑人生了。尤其是第二學期，上課、找實習、自學，那段時間感覺頭發都掉光了。所以合理安排時間真的很重要！不管是平時，期末，還是實習，把每一分鐘都計劃好，節奏就不會那么亂了。

由于我們系比較小，所以主教授只有三個，但是教授們都很nice，人少的好處就是可以很快和教授熟悉，基本上每個同學都認識教授，這樣以后寫推薦信就比較容易了。三個主教授的信息可以在學院的官網上查到，我們一般叫他們馬老師，愛老師，哈老師。馬老師是我們的指導老師，他是一個非常負責的日本人，做事非常嚴謹，很細心。碩士在哥倫比亞大學讀統計學，博士在UCLA讀統計學，第一學期教的是應用統計模型，第二學期教的是機器學習。我覺得課講的不錯，但是有時候他講的不是很清楚，跟我們表達的意思也不是很準確。

他的課要求我們先預習、看他布置的材料，理解透徹了才能在上課時跟上他的節奏。不然上課效率會很低，課后還要花更多的時間去理解他講的內容。馬老師有教學大綱，上課前會告訴我們這周需要看什么材料，感覺就像日歷一樣，安排得非常好。上學期我問過他一個項目，他馬上指出了我的錯誤，還給了我很多相關的參考資料，回答我的問題非常認真。另外馬老師在課程規劃、職業選擇和人生建議方面都很在行，有空可以找他聊聊人生，哈哈哈哈。

艾老師是學校里一個很忙的人，話不多，但是看起來很聰明。哈老師教我們R語言中的數據科學和統計中的概念基礎。他的本碩博學位都是在沃頓商學院讀的。但可能因為教授年紀大了，他的課質量不是很好。好像他想教我們一些東西，但是他不知道具體怎么教，所以我們在他的課上更多的是自學。哈老師對統計理論和一些新奇有趣的應用很感興趣。他思維活躍，是一個非常好的教授。他會非常仔細地回答與課程相關的問題，甚至會幫助我們解決與課程無關的問題。

項目中的研究機會比較少，因為主要是針對就業的，如果對研究感興趣的話建議直接問老師。另外還有兼職RA，可以去試試，減輕一些經濟壓力。雖然研究機會不多，但是系里的講座還是挺多的，每周都會邀請其他學校的教授來，之前就邀請過數據科學中心的主任，系里也會不定期轉發一些MIT的講座，我們也可以去聽聽。另外系主任組織了很多跟找工作相關的活動，比如一學期三次的stat@work，講師都是剛畢業的學長，這學期我們找到了一個做生物統計的，一個tripadvisor的DS，一個liberty mutual的主任。還有三次職業規劃，三個主教授教我們如何找工作，如何建立人脈。聽他們講還是很有收獲的，對找實習和找工作也很有幫助。

生活經驗

來到這里首先感受到的當然是氣候了。波士頓屬于典型的美國東北部氣候director是什么意思？怎么讀，冬季非常漫長，降雪量也很大，有時候學校會因為大雪停課。春秋季節的陽光很好，白天非常舒適。相應的晝夜溫差也很大，所以如果白天出門，晚上才回來的話，記得帶上外套。BU的校園是沿著一條街道的兩邊分布的，所以BU的校園很長，從西到東大概有2.4公里。有一條地鐵穿過學校，在BU全境有6個站點停靠，上課有時候會不方便。而且學校里平時人很多（可能是因為只有一條主干道吧。。。），走在路上基本不可能避開旁邊的人。

BU的校園缺乏傳統學校的感覺，也被稱作“沒有校園的學校”，我個人不是很喜歡。當然，我身邊也有同學喜歡BU在大城市的感覺，但BU周邊的交通、吃喝玩樂等設施確實很齊全。從學校步行到附近的商場只要20分鐘，開車到唐人街也只要10分鐘，周末出去玩很方便。周圍餐廳特別多，火鍋、炸雞、拉面、奶茶什么的都有，有時候一起出去聚會，氣氛很好。學校離downtown也很近，找實習很方便，工作機會也很多。

至于交通，有貫穿整個校園的地鐵，還有57路公交車和BU的班車。地鐵和57路每隔5-10分鐘一班。地鐵主要帶我們去附近的商場和唐人街，57路則運行在東校區和宿舍區之間。班車高峰時間每10分鐘一班，非高峰時間每20分鐘一班。不需要出示身份證就可以直接乘坐班車。它在東校區和西校區之間運行，經常使用是一個不錯的選擇。另外我個人很喜歡BU的健身房，非常大，地上三層，地下三層。里面的設備也很齊全，有十多條專業泳道，壁球場和七八個室內籃球場，完全滿足想要鍛煉身體的同學們的期待！

另外要提一下住宿，碩士生申請校內住宿非常困難，可以說基本不提供，所以我們班幾乎所有人都住在校外。附近比較有名的DP公寓，一間臥室的月租大概在1200美金左右，客廳大概在800-900美金左右。再往西就是韓國+唐人街，一間臥室的月租大概在1000美金左右。

就業狀況

我想詳細說一下就業，因為項目的課程設置對于我們的就業規劃來說非常合理。就拿兩個學期都有的統計實踐課來說吧。先說一下咨詢項目。MSSP有自己的網站，很多個人或者組織會去申請統計咨詢。然后我們的任務是兩個學期每個小組接2-3個項目，用R/SPSS/SAS等軟件做數據收集，數據可視化，建模和實驗設計，從而解決他們的問題。

這個項目給了我們充足的機會見客戶，讓我們體會到了職場的感覺，也學會了像顧問一樣和客戶溝通。至于公司項目，我們每個學期都會跟大大小小的公司合作，然后給他們做項目。上學期我在一家咨詢公司Trinity做Medicare Cost analysis and assessment，每周都要向公司匯報進度，工作量很大，需要自學的東西也很多。雖然第一、二學期不僅要上課還要抽空做項目，幾乎每天都很忙，但是如果認真做的話，真的能學到很多東西，而且項目對以后的實習、就業也起到了很積極的作用。

我之前強調過MSSP是介于BA和DS之間的，所以就業其實就兩個選擇，就是BA或者DS。如果選擇BA，我們相比商學院的學生在數據技能方面有優勢，尤其是R,Python和SQL。這就需要我們認真掌握第一學期的課程內容，老師會用各種項目教我們如何用R寫出好看的簡歷，如何用R做出漂亮的圖表，更重要的是教我們理解各種數據，讓我們學會把模型和可視化的數據概況總結成老板能看懂的東西，掌握BA所需要的核心技能。但是相比商學院的BA，我們也有商業知識不足的劣勢，需要花額外的時間自學金融知識，自考CFA之類的。如果選擇DS，就需要好好學理論課，理論課包括第一學期的數學建模，第二學期的機器學習，這兩門課的學習節奏很快，基本一個星期就學完一章。 教授不會為我們詳細推導一些公式，需要我們自己去學習數學，上課形式是先預習自學，然后老師在課上直接講應用+解決我們的問題。所以在做DS的時候，需要把每一門課的知識掌握的非常好，做好高強度學習的準備，才能為以后找工作打下基礎。另外我感覺美國對DS工程師的職位要求都是PhD起步，如果只有Master學位的話，可能會低一點。再加上MSSP是面向就業的，以后再申請PhD不是很方便。如果打算讀PhD，畢業后成為資深DS的話，建議選擇MA，MA課程可以給我們扎實的理論基礎，更適合申請PhD。

系里還是很關心我們職業發展的，平時會有各種相關的講座，公司宣講和求職課程等等。數學系也經常會推各種潛在的工作機會和講座。上學期開始的時候教授就推薦我們去波士頓地區各種統計/ML/AI/R/Python meetup。建議大家去報名Handshake，里面有學校的求職課程，公司宣講，面試和申請信息。另外也可以去看看Meetup和Evenbrite，不用花時間精力去打聽各種工作機會。學院的招聘會感覺一般，大公司不多，規模也不是很大，不過學校的資源很好。不說鄰居都是MIT，哈佛這樣的大牌，學校的Questrom商學院也很強，工作機會很多。Pwc，Morgan Stanley等名企的Network Event屢見不鮮，很多MSSP的學生都會來商學院拿資源。

我感覺我班的同學找工作都很積極，第二學期大家都忙著找實習，參加各種相關活動和講座。其中我認識比較好的一個是去年的學長，她在Wayfair暑期實習的時候拿到了marketing和DS組的return offer。我認識的其他學長也都拿到了full-time offer。其實數學方面還有很多職位我們統計專業的也可以申請，statistical programme, statistics analyzer, research analyzer, quant analyzer, biostatisticia等等。總之我感覺MSSP在就業方面的優勢還是比較明顯的，資源多，專業適用性廣，教授也很好很熱情，如果好好利用的話就是一筆財富。

最后，歡迎對統計學感興趣的同學報考波士頓大學的MSSP！也希望大家在申請過程中的努力都能得到回報，拿到心儀學校的AD！

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