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大家好，我是Vito。本科中大統計，碩士在西雅圖的華盛頓大學讀統計學，今年六月入職Amazon成為一名Software Development Engineer，很高興認識大家！

飛彼留學:

師兄已經從華大畢業，可以和大家分享一些自己在華大的點滴嗎？

VitoDH:

沒問題，我先大概介紹一下華大吧！

華大地處美國西北部華盛頓州的西雅圖，除了冬天經常下雨之外其他季節都很舒適，夏天也不會太熱。

就業環境對統計、計算機專業都比較友好，因為這里是Microsoft和Amazon的大本營，機會比較多，另外Facebook，Google在這也有分部。

生活節奏方面個人感覺相比東岸和加州要慢，大家都比較注重work life balance，平時學習工作，周末一般都會出去爬山劃船之類的。

在學校里的時候，遇到的同學都很nice，大都是會學也會玩的。而華大本身比較出名的景點有Quad（春天開滿櫻花的小花園），裝潢比較古典的Suzzallo Library（配有一家不小的Starbucks）以及夏天能直接在廣場上看到遠處的雪山（Mount Ranier）。

飛彼留學:

當初師兄是放棄了哥大選擇華大，是出于怎樣的考慮呢？

VitoDH:

當初選擇學校的時候主要是看專業排名和地理環境，專排的話華大是排在前面的，而且統計項目人數比較少（大概30個人），方便和教授溝通。去年在哥大參觀過，哥大環境也很好，但我還是覺得華大校園美一點，可能是有校友濾鏡吧。另外就是東岸好找金融方面的工作，而西岸科技公司多，面試也方便，我是傾向于去tech industry的，所以最后選擇來了華大。

飛彼留學:

接下來和我們一下分享一下華大統計學專業就讀體驗吧，相信很多師弟師妹都有考慮這所學校！

VitoDH:

好的，先附上項目網址：

https://stat.uw.edu/academics/graduate/programs/fulltimemasters

課程分required(必修)和 elective(選修)，共49個學分畢業，必修大概占31個學分，每學期至少10個學分，一般一學期會選3門課但是沒有上限。項目第一年結束時有theory exam，主要是考統計推斷課上的內容，考過了才能拿到學位，認真刷刷往年的題就不會掛。萬一掛了下年有再考的機會。

必修課程包括實驗設計分析，應用回歸，統計推斷，統計計算以及各種進階的回歸課程，總的來說比較偏理論。選修課程則可以選一些自己喜歡的，甚至課容量允許的情況下可以跨專業選課，比如去修一些CS的課，像統計和CS有合辦的一門課STAT548/CSE547（Machine Learning and Big Data），這門課就非常偏應用，每周都有高質量的編程作業，期末也有poster session來demo小組一起做的project。總的來說，作業上基本每門課都有代碼和證明，編程主要是R和Python。

教授質量總的來說還是不錯的，我個人只能提供上課時的體驗。像前面提到的統計推斷這門課，是整個項目的基礎，跨兩個Quarter，是由一位教了很多年的老教授授課，講得挺好。至于在做研究方面，我聽說比較多的是做causal inference、Bayesian、Non-parametric的，基本上你想跟著教授做研究，主動去聯絡都能找到，然后參加討論班。我個人沒往這個方向發展，所以沒法提供更多做研究方面的信息。

飛彼留學:

那項目的課程難度大嗎？課程難度主要在哪些方面？還有你覺得碩士學習主要包含哪些內容？重點磨煉哪些能力？

VitoDH:

項目的總體難度適中，第一年的回歸課程和實驗設計我們數院本科很多課程都覆蓋到了，唯一難的就是統計推斷，其中的概率論和統計理論要比本科學到的再加深一點。課程難度一般在于弄懂課上的定理和作業里的證明題，至于代碼的話課件里都有例子可以參考。

碩士主要還是靠自主學習，必修課程里的課本科可能學過，就可以多花點時間在難的必修課上以及自己感興趣的選修課上。時間允許的話可以找到自己喜歡的課旁聽。根據讀博和就業的選擇在空閑時間學習對找工作有用的工具。

像我的話出于興趣選修了一下CS的Cryptography，課程純理論非常難，但是很鍛煉思維。另外我也旁聽了一下CS的NLP，老師講的挺好的，而且CS的作業都比較實用，可惜之前沒有選上。

飛彼留學:

說到留學，不得不提今年的疫情，想了解一下這次疫情對目前還在校的學生影響有多大？可以和我們介紹一下當前的學習和生活的現況？

VitoDH:

我們學校大概從3、4月份左右就改成了在線授課，我在疫情爆發之前結束了學業所以在學習上的影響感受不是很深，唯一比較遺憾的就是畢業典禮改成了線上。

我舍友是在6月份畢業的，通過Zoom上課或者討論然后有專門的網站提交作業，考試可能會改成線上或者做project，所以對于不用去實驗室做實驗的同學影響不是很大。

生活方面我們這邊快遞、外賣都是沒有停的，而且有好幾個華人創建的App可以買菜并送到家門，周末偶爾可以開車去遠點的地方透透氣，不過最近因為山火空氣質量很差，都會呆在家。

飛彼留學:

希望疫情早點過去，留學生們的生活重歸平靜。

接下來我們聊聊就業吧！想了解一下師兄你們專業的同學大部分的去向怎樣？讀博還是就業？就業的話，方向有哪些？都去了哪些行業呢？

VitoDH:

就業方面今年形勢可能不太好，我暫時沒看到項目里在美國有找到fulltime Data Scientist的同學。

我們項目大概有30個人，可以提供的數據是大約有6-7人申到了統計、生統或者CS的PhD，學校有Duke、UIUC、UW等。

就業的同學里，我和另外一個中大的師兄找到了亞麻的SDE，另外一些同學回國也拿到了不錯的算法工程師的Offer，比如字節和華為等。另外因為我們專業可以選擇春季畢業（3月）或者夏季（6月）畢業，不少夏季畢業的同學最近才拿到OPT（全職工作的許可），所以還在找工作。

飛彼留學:

請問一下，在美國，Data Scientist和SDE的工作內容分別是做什么呢？對知識背景、技能有什么樣的要求？

VitoDH:

Data Scientist 工作內容主要就是根據客戶需求（可能是組內或者組外或者公司外）來確定要解決的問題。然后花比較多的時間去收集數據，清洗，建模優化，并作展示，展示之后投入到production并使用，當然也可能只是分析出結果就可以結束了。在這個過程中可能需要反反復復的跟客戶溝通來確定自己的方向沒有錯。需要掌握的語言就是上面提到的R和Python，以及非常重要的SQL。因為基本所有的數據都是需要自己去提取的，而不同公司的數據庫不同，像Microsoft的Kusto和Cosmo，亞麻的S3和DynamoDB。

查詢語句可能跟MySQL略有偏差，一般都是入職了之后再細學。

SDE方面的話一般就是至少熟練掌握一門編程語言，比如Java，C++，Python等，更多的要求可能是曾經的項目經驗以及快速的學習能力。因為工具總是推陳出新的，學習新工具對于SDE來說是普遍而且正常的事。

僅根據我目前的經驗，SDE的工作內容包含feature request，operations和oncall（這個看組）

feature request同樣也是處理客戶需求，可能是在UI上新增一個按鈕，也可能是在API里多加一些功能，根據具體情況決定。

operations可以理解為維護，一般是解決一些發現的bug或者一些未被代碼實現而需要人力完成的事情

oncall相當于值班，在我們組是每人負責一周，當customer有急需解決的問題或者我們系統自檢到異常的時候，oncall的人就會收到通知并且要馬上解決，這個包括非正常工作時間。

飛彼留學:

請問學校的career service如何呢？你們是否一開學就會留意學校career service的各種信息？我們應該如何利用學校career service的資源？自己學院在求職方面有哪些支持呢？

VitoDH:

學校有專門的career center，支持walk-in和appointment的簡歷修改和模擬面試等，我沒有試過模擬面試但是改過簡歷，參加過一些找工作的workshop，能收集到很多有價值的信息，包括簡歷撰寫，CPT和OPT的準備等等。

另外學校和學院在每學期都有大大小小的career fair，一般系里的advisor都會提前郵件通知同學。個人覺得career fair可以多參加，一是為了投簡歷，二是鍛煉自己交流的能力以及明確招聘公司的需求，回去準備的時候可以更加有針對性。

個人而言最有效的求職方式還是Referral，學院的advisor以及一些人脈廣的學長學姐會經常轉發內推的招聘信息，所以要隨時更新自己的簡歷，看到自己感興趣的就可以馬上投遞，我在去年就通過一個系里的學姐內推拿到了Microsoft的Data Scientist Intern。能直推Hiring Manager的內推是最有效的。

飛彼留學:

師兄目前就職于亞馬遜（總部），很厲害哦！可以和我們分享一下自己的求職規劃嗎？

VitoDH:

我找工作是有點靠運氣成分的，幾乎都是在最后才上岸，分享一下我的timeline以供吸取經驗吧。

9月入學之后，在冬季和春季都會有career fair，可以積極參加，盡量拿到公司的intern offer，這樣對找這邊的full time非常有幫助。我接到過一些Data Analyst相關的面試，但是都沒有通過，直到來年4月份才通過內推，經歷phone interview 和 onsite，兩周內拿到了Intern Offer。

找fulltime的時候也差不多，因為之前實習沒有拿到Return Offer，暑假過完就開始重新找工作，投了大大小小公司的Data Scientist崗位，但沒有什么收獲。感覺可能要轉碼，就注冊了LeetCode和牛客網刷題和做項目，一邊在美國這邊找SDE一邊準備國內算法工程師和數據分析師的春招。最后也是4月，拿到了國內字節和網易的數據分析Offer，覺得可能要回國的時候，收到了亞麻的Offer，就接下來了。

在美國，學生一般都是5、6月份開始實習或者全職，4月份找不到工作的時候我還是挺慌的，但是也勉強堅持過來了。雖然找工作的周期很長，但有時候碰上好的機會從面試到Offer只要兩周的時間。所以在做好充分準備的前提下，要相信自己不要放棄。

飛彼留學:

師兄已經進入亞馬遜工作一段時間了，麻煩分享一下美國頂尖公司就職需求與難度，我們需要哪些崗位技能與知識儲備呢？

VitoDH:

其他大廠我不太了解，分享一下我呆過的微軟和亞麻吧，上面也提到了一點，這里再補充一下。

微軟的DS一方面是要求學術過關，對機器學習的各類算法都要比較熟悉，面試的時候會問到概率論和機器學習相關的問題，比較強調解釋性，像回歸、樹模型會用得比較多，某些組根據自己的需求也會涉及到神經網絡。

另一方面更重要的是業務上的表達能力，這也是我沒有拿到Return Offer的原因，作為DS僅僅寫代碼、調參跑出好看的準確率或者其他指標是不足以展現你的impact的，還需要在會議上、平時的溝通里get buy-in from others。

亞麻應該是比較好進的大廠了，疫情嚴重的情況下其他公司裁員或者hiring freeze但亞麻還在持續地招人。面試的話基本上就是刷LeetCode和看面經，把公司面試題和常考的代碼題刷個一兩百道就能找到一些感覺了。再做一些前后端的小項目或者實習讓自己講經歷的時候有話可說，以及背好14條Leadership Principles相對應的behavioral questions。

我所在的組在AWS之下，主要負責內部的Deployment Orchestration。組里平時都比較忙，但大家還是挺熱情的，愿意去回答新人的問題以及會提供一些小項目、小課程來幫助新人更快地ramp up。

飛彼留學:

在亞馬遜工作是怎樣的體驗呢？如何在職場中更快成長？

VitoDH:

現在我入職三個月左右。前一個月組里分配了一些小項目，由易到難，基本每個花一到兩個星期就能完成。

后續就會分配一些項目需要借用AWS的工具完成優化，主要是讓新人熟悉AWS的工具。

現在開始接一些來自組外的feature request。另外還有一些日常要做的operations。想成長快的話就要多請教別人問題，多嘗試不同業務的項目，多去跟客戶溝通。

飛彼留學:

目前美國就業環境如何？有哪些機會與難點呢？對數學類相關專業的真實需求情況如何？我們在求學期間應該培養怎樣的技能？

VitoDH:

就個人感受而言，現在的就業環境對畢業生不是很友好。前兩三個月聽到了不少裁員的新聞，包括共享滑板公司Bird，Airbnb等。

但機會是一直都有的，如果沒有特別的原因特別想做某份工作，或者特別想留在某個國家，不妨給自己多點選擇的可能，對不同地區、不同內容的工作都進行投遞。比如說我之前除了投遞中美兩邊的職位之外，也投了新加坡Shopee 的Risk Data Analyst，面試也走到了最后一輪。

在美國找工作的時候我并沒有感受到招聘者對數學專業有特別的偏好。對于Data Scientist而言，招聘者可能比較偏好PhD學位持有者，CS、Stat的PhD當然是很受歡迎，但是我在實習的時候也有看到很多EE、Finance、Bio轉過來做這個。對于SDE的話，基本就沒有對數學的偏好了，只要算法過關，學習和接受能力強，就能比較容易找到這類工作。

如果是為了找工作，求學期間可以在英語環境下通過小組合作學會與其他人溝通，表達自己的想法和需求，培養soft skill和提升自信。至于工作上的技能，想投的職位JD上有什么，就去嘗試學一下。

飛彼留學:

如果畢業后想繼續留美發展，我們該如何做好求職準備？給師弟師妹的建議？

VitoDH:

上面的內容基本也提到了，這里稍微總結一下：

—準備一份趁手的簡歷，隨時能投遞。

—找到自己想投遞的工作，認真看JD，按需調整自己的簡歷編排。

—多留意內推消息，系里的，論壇里的，都可以抓住機會嘗試去投。

—盡量找到美國的intern，對找fulltime比較有幫助。

飛彼留學:

好的，接下來，我們回顧一下師兄當時的申請吧！

關于留學申請，當初師兄除了保持好學習，還做了哪些準備呢？在時間和方法上是如何規劃的呢？飛彼在申請過程中給與了怎樣的幫助？

VitoDH:

當時也沒有做特別的準備，主要就是稍微早一點準備托福和GRE，允許自己再考一次的機會，這樣在申請的時候就可以專心物色學校和修改文書。

總的來說，飛彼給我的幫助還是非常大的。在申請之初，我比較薄弱的地方就是缺少實習經歷，當時飛彼的肖老師給我聯系到了一位管院的師兄，也因而拿到了一個在私募做量化分析的實習機會。當初選擇飛彼也是覺得他們對我們中大數院的情況比較熟悉，跟很多我們的師兄師姐都有合作，這樣在申請遇到問題或者想找實習機會的時候有了很多可以請教的對象。

另外在物色學校的時候，飛彼也給到了我申請方向的學校排名，根據我的實際情況分析了我的投遞策略，拿哪些保底、哪些有把握、可以沖刺哪些“彩票”，這樣在后續寫文書的時候才能做到心中有數。

在寫文書的幾個月里，飛彼在我金工和統計兩個方向上的文書都花費了不少精力，大概都修改了6到7版，對不同學校的文書修改也有適當的微調。老師對投遞學校的ddl非常清楚，會在截止前提醒同學加快進度。最后來到了理想的UW，非常感謝飛彼！

飛彼留學:

回想整個申請季有什么感想？認為申請中最大的挑戰是什么？當時又是如何克服的呢？

VitoDH:

個人覺得申請過程還挺考驗毅力吧。有一些同學能在兩三個月內一并搞定GRE和托福，但我的戰線就拉得比較長，光考試就考了大半年。另外在學業重的情況下每天背三四個小時單詞，那時候很苦悶，現在覺得挺值得的，因為來到這邊看paper和blog可以不怎么查字典了，能顯著提升效率。

克服的辦法就是想想自己的dream school，然后繼續堅持！

飛彼留學:

目前疫情影響下，我們該如何調整申請策略？

VitoDH:

目前的想法就是可以考慮美國之外的其他選擇，之前留意到有一些同學因為疫情原因沒能來美國，轉而去申請了香港、新加坡的院校，這也是一個可以考慮的方向。學費相對比這邊便宜，而教學質量也不錯。

如果是申請PhD，即便來不了美國其實也不一定影響做研究，我身邊也聽說過導師允許遠程工作的例子。如果是為了找這邊工作而申請，那么遠程上網課的效果應該是大打折扣的，少了很多network和適應這邊文化的機會。

飛彼留學:

今年因為疫情，美國的簽證不好預約辦理，多國混申是一個趨勢好在我們飛彼留學的工作模式是以專業或者申請項目為出發點，主流英語語系國家的申請都擅長，往年就有很多多國混申的，學校信息資料庫很完善，可以給大家提供最好的后備支持。

如需了解更多留學資訊，可以聯系飛彼留學哦！