美国纽约大学毕业证书样本 New York University

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美国纽约大学毕业证书样本

美国纽约大学毕业证书样本，纽约大学成绩单模板（New York University）简称“NYU”，是一所位于纽约的世界著名私立综合性研究型大学，成立于1831年。纽约大学由18个学院和研究所组成，已经成为全美国境内规模最大的私立非营利高等教育机构之一，同时也是美国唯一一座位于纽约心脏地带的私立名校。 作为全美TOP30名校，纽约大学被列为25所新常春藤名校之一，同时也是美国大学协会（AAU）成员之一。截至2016年，该校共拥有36位诺贝尔奖得主（在全球高校中列第19位，居全美第12位）超过30名普利策奖得主，30余名奥斯卡金像奖得主，19名美国科学院勋章得主，多名阿贝尔奖，艾美奖、托尼奖得主。在最新一期出版的2018USNEWS中，纽约大学全美综合排名第30位。2017CWUR 世界大学排名第22位，年度全球CEO母校排名第18位全美著名校友总数排名第8位。

美国纽约大学成绩单图片

美国纽约大学名片

作为一个成功申请到纽约大学MSDS项目的过来人，今天在这里借题主的问题，结合自己的申请经历，针对MSDS这个项目，和大家分享一些申请心得体会。希望对一些迷茫的同学有所帮助，个人还是很推荐这个项目的，如果是要申请Data Science相关项目的同学，也可以考虑申请NYU的MSDS项目。

一、学校介绍

纽约大学，New York University，简称NYU，1831年成立，新常春藤院校之一，是一所全球知名的私立大学，US News学校综合排名为第36名，不管在国内还是国外，认可度都是很高的。

纽约大学位于世界金融中心之一——纽约市，它和其他大学不太一样，会有一个固定的校区，纽约大学是没有围墙把学校围起来的，和纽约市本身融合在了一起。学校环境还是很不错的，而且学习氛围也很浓厚，很适合学习。

二、申请方面

申请门槛应该是很多同学都比较感兴趣的一个问题，这里我具体展开分析一下。

MSDS项目的招生官还是很看重申请者的三维的。据我了解，GPA平均录取成绩在3.8分左右，托福平均录取成绩为100+，GRE平均录取成绩为325+，其中Quantitative单项平均分数在167分左右。

招生官倾向于录取数学背景强的同学，比较偏爱computational statistics、large-scale scientific computing、machine learning以及data mining能力较强的同学，如果你的GRE Quantitative单项成绩可以达到满分170分，又或者数学专业课GPA成绩很优秀，在3.9分左右，还是很有申请优势的。

个人建议在本科期间，各位可以多多学习一些机器学习、线性代数、统计等相关的课程，打好基础，多参加big data相关项目，积累项目经验。不过如果你的数学能力一般，也不要太慌，你可以通过其他方面来弥补数学能力一般的短板。

对于录取者，项目还要求其上过概率论I、线性代数、计算机科学入门基础知识；概率论II、统计学或者是物理、工程、计量经济学课程或者数学相关的课程。

据我了解2015年Fall学期录取的同学大概有60多个人，其中有20多个美国学生，20多个中国学生，其余的来自于其他国家。2016年Fall学期录取的同学大概有80多个人，其中有20多个美国学生，48个中国学生，剩下的学生来自于其他国家。

按照录取比例来看的话，中国学生的占比还是很高的，而且大部分的中国学生，本科都毕业于国内Top级别的高校，比如清北复交，且大部分都是应届毕业生，没有丰富的工作经验；如果是美本的同学，本科院校也是美国比较不错的大学，比如说USC、UCSD、UCLA等等，美本的同学实务经验和中国学生对比的话，还是很丰富的。大家的本科专业还是比较多元化的，比如说统计、计算机、工程、数学、经济等等专业的都有。

学费应该是每个同学的比较关注的一个方面，这里我们简单提一下。NYU的学费是真的很贵，再加上地处纽约，本身大城市物价就高，所以生活费也比较贵。据我了解，MSDS项目学费每年差不多在32000刀左右（如果按照每个学期修9个学分来算的话，每学年是2个学期，每个学分在1778刀左右），生活费的话，每年大概在30000刀左右，当然生活费的高低因人而异，这只是一个大概的预估。不过我感觉虽然学费贵，但能拿到NYU的文凭，找到不错的工作，其实还是值得的。

三、课程设置

MSDS项目隶属于Graduate School of Arts and Sciences 学院，全称为Master of Science in Data Science。学生在校期间需要修满36个学分，其中有18学分为必修课学分，18学分为选修课学分，学制为4个semesters，差不多每个学期要修满9个学分左右。

项目建议的课程设置如下：

第一学年Fall学期

1001 Intro to Data Science（3学分）

1002 Statistical and Mathematical Methods for Data Science（3学分）

Data Science Elective 1（3学分）

第一学年Spring学期

1003 Machine Learning and Computational Statistics（3学分）

1004 Big Data（3学分）

Data Science Elective 2（3学分）

第二学年Fall学期

1005 Inference and Representation（3学分）

1006 Capstone Project in Data Science（3学分）

Data Science Elective 3（3学分）

第二学年Spring学期

Data Science Elective 4（3学分）

Data Science Elective 5（3学分）

Data Science Elective 6（3学分）

学校建议的是4个semesters，也就是两个学年，这样学习压力不会特别大。如果你的能力很强，而且追求性价比，想要早些毕业的话，也可以选择在3个semesters内修完36个学分，然后申请毕业。不过一个semester要上15个学分的课程，学习强度还是很大的，再加上MSDS项目的课程普遍难度都不低，workload也偏重，肯定要花很多功夫和精力的。

如果你是打算3个semesters毕业的话，可以参考以下的课表：

第一学年Fall学期

1001 Intro to Data Science（3学分）

1002 Statistical and Mathematical Methods for Data Science（3学分）

Data Science Elective 1（3学分）

Data Science Elective 2（3学分）

Data Science Elective 3（3学分）

第一学年Spring学期

1003 Machine Learning and Computational Statistics（3学分）

1004 Big Data（3学分）

Data Science Elective 4（3学分）

Data Science Elective 5（3学分）

Data Science Elective 6（3学分）

第二学年Fall学期

1005 Inference and Representation（3学分）

1006 Capstone Project in Data Science（3学分）

除此之外，summer也是可以修学分的，还有毕业的那个学期也有是可以兼职和实习的，白天可以正常上课，晚上可以去兼职或者实习。

在课程的学习上，我个人建议一定要学好1003、1005以及1008这三门课程。差不多这三门课程可以cover到数据科学领域绝大多数的算法原理，而且也会涉及到machine learning相关算法和基础知识。在授课内容上，不仅会包括公式推导证明，也会对公式理论的代码实现进行讲授。不论是针对那种想要深入学习的学生，还是毕业后想要找到心仪工作的学生，都是很有帮助的。

除了上述的三门还不错的必修课程，NYU的选修课程的口碑也是很不错的。选课的灵活度很高，可以跨学院进行选课，学生可以根据自己的兴趣方向，选修课程选择的范围很广，比如说很热门的CS、金融以及stern都是可以选到的。

四、就业问题

如果让我给MSDS项目打分的话，我应该会打满分五分。

空口无凭，我们直接拿数据说话。2015年Fall中的20个中国学生，只有2个学生因为压根就没有找实习，所以没有拿到offer，其他同学都找到了实习工作；这届同学的就业率也是很可观的，拿到的offer基本上都是名企，比如说亚马逊、Facebook、eBay、摩根、Deloitte等等，岗位差不多都是machine learning engineer、data scientist、data analyst等等。

毕业生就业率如此可观，我认为除了得益于NYU的名校光环和地处纽约的优越地理位置之外，还得益于学校强有力的career fair。Career fair应该是NYU最值得骄傲的方面之一了，不仅会给学生提供能够找工作的系统，还会给学生提供面试培训和修改简历等配套服务，整体来说还是很全面的。同时在welcoming week的时候，还会邀请优秀的校友做讲座。

每年春季和秋季，学校都会具备校级的大型career fair，除了校级，Data Science学院也会给学生举办一些小型的career fair，这种小型的大概每个学期会有3次左右，每次会有10个左右的公司过来招聘，经常多多关注，还是有机会找到不错的实习和全职工作的。

除了career fair之外，该项目的另外一大就业资源，应该就要属项目的教授了。MSDS项目的授课教授，普遍都和业内有着一定的联系，networking还是很强的。比如说项目director，还兼任Facebook AI实验室的director；machine learning课程的授课教授，还兼任Bloomberg的CTO。如果你可以和教授搞好关系，留下个不错的印象，说不准教授也是可以给你提供就业机会的。

最后的最后，希望各位在准备留学的过程中，不管是备考，还是前期的准备申请，后续的进行网申和等待offer，都要有一个良好的心态。你要知道，在准备期间，你肯定会碰到很多障碍，但既然你选择了留学这条路，就要一直坚持下去。最后的录取结果固然重要，但努力的过程更重要，不管最后能不能如愿拿到理想大学的offer，你的人生路还有很长，未来仍旧存在无限的可能。

你要学会向前看，只要你愿意向前看，为之努力，肯定会有成功的那一天，一切都只是时间问题。我一直都相信，只要付出了，肯定就会有所回报。等成功的那一天，你回头望曾经的汗水和努力，你会发现一起都是值得的。

关于美国纽约大学

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美国纽约大学毕业证书样本，纽约大学成绩单模板（New York University）简称“NYU”，是一所位于纽约的世界著名私立综合性研究型大学，成立于1831年。纽约大学由18个学院和研究所组成，已经成为全美国境内规模最大的私立非营利高等教育机构之一，同时也是美国唯一一座位于纽约心脏地带的私立名校。 作为全美TOP30名校，纽约大学被列为25所新常春藤名校之一，同时也是美国大学协会（AAU）成员之一。截至2016年，该校共拥有36位诺贝尔奖得主（在全球高校中列第19位，居全美第12位）超过30名普利策奖得主，30余名奥斯卡金像奖得主，19名美国科学院勋章得主，多名阿贝尔奖，艾美奖、托尼奖得主。在最新一期出版的2018USNEWS中，纽约大学全美综合排名第30位。2017CWUR 世界大学排名第22位，年度全球CEO母校排名第18位全美著名校友总数排名第8位。

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美国纽约大学名片

作为一个成功申请到纽约大学MSDS项目的过来人，今天在这里借题主的问题，结合自己的申请经历，针对MSDS这个项目，和大家分享一些申请心得体会。希望对一些迷茫的同学有所帮助，个人还是很推荐这个项目的，如果是要申请Data Science相关项目的同学，也可以考虑申请NYU的MSDS项目。

一、学校介绍

纽约大学，New York University，简称NYU，1831年成立，新常春藤院校之一，是一所全球知名的私立大学，US News学校综合排名为第36名，不管在国内还是国外，认可度都是很高的。

纽约大学位于世界金融中心之一——纽约市，它和其他大学不太一样，会有一个固定的校区，纽约大学是没有围墙把学校围起来的，和纽约市本身融合在了一起。学校环境还是很不错的，而且学习氛围也很浓厚，很适合学习。

二、申请方面

申请门槛应该是很多同学都比较感兴趣的一个问题，这里我具体展开分析一下。

MSDS项目的招生官还是很看重申请者的三维的。据我了解，GPA平均录取成绩在3.8分左右，托福平均录取成绩为100+，GRE平均录取成绩为325+，其中Quantitative单项平均分数在167分左右。

招生官倾向于录取数学背景强的同学，比较偏爱computational statistics、large-scale scientific computing、machine learning以及data mining能力较强的同学，如果你的GRE Quantitative单项成绩可以达到满分170分，又或者数学专业课GPA成绩很优秀，在3.9分左右，还是很有申请优势的。

个人建议在本科期间，各位可以多多学习一些机器学习、线性代数、统计等相关的课程，打好基础，多参加big data相关项目，积累项目经验。不过如果你的数学能力一般，也不要太慌，你可以通过其他方面来弥补数学能力一般的短板。

对于录取者，项目还要求其上过概率论I、线性代数、计算机科学入门基础知识；概率论II、统计学或者是物理、工程、计量经济学课程或者数学相关的课程。

据我了解2015年Fall学期录取的同学大概有60多个人，其中有20多个美国学生，20多个中国学生，其余的来自于其他国家。2016年Fall学期录取的同学大概有80多个人，其中有20多个美国学生，48个中国学生，剩下的学生来自于其他国家。

按照录取比例来看的话，中国学生的占比还是很高的，而且大部分的中国学生，本科都毕业于国内Top级别的高校，比如清北复交，且大部分都是应届毕业生，没有丰富的工作经验；如果是美本的同学，本科院校也是美国比较不错的大学，比如说USC、UCSD、UCLA等等，美本的同学实务经验和中国学生对比的话，还是很丰富的。大家的本科专业还是比较多元化的，比如说统计、计算机、工程、数学、经济等等专业的都有。

学费应该是每个同学的比较关注的一个方面，这里我们简单提一下。NYU的学费是真的很贵，再加上地处纽约，本身大城市物价就高，所以生活费也比较贵。据我了解，MSDS项目学费每年差不多在32000刀左右（如果按照每个学期修9个学分来算的话，每学年是2个学期，每个学分在1778刀左右），生活费的话，每年大概在30000刀左右，当然生活费的高低因人而异，这只是一个大概的预估。不过我感觉虽然学费贵，但能拿到NYU的文凭，找到不错的工作，其实还是值得的。

三、课程设置

MSDS项目隶属于Graduate School of Arts and Sciences 学院，全称为Master of Science in Data Science。学生在校期间需要修满36个学分，其中有18学分为必修课学分，18学分为选修课学分，学制为4个semesters，差不多每个学期要修满9个学分左右。

项目建议的课程设置如下：

第一学年Fall学期

1001 Intro to Data Science（3学分）

1002 Statistical and Mathematical Methods for Data Science（3学分）

Data Science Elective 1（3学分）

第一学年Spring学期

1003 Machine Learning and Computational Statistics（3学分）

1004 Big Data（3学分）

Data Science Elective 2（3学分）

第二学年Fall学期

1005 Inference and Representation（3学分）

1006 Capstone Project in Data Science（3学分）

Data Science Elective 3（3学分）

第二学年Spring学期

Data Science Elective 4（3学分）

Data Science Elective 5（3学分）

Data Science Elective 6（3学分）

学校建议的是4个semesters，也就是两个学年，这样学习压力不会特别大。如果你的能力很强，而且追求性价比，想要早些毕业的话，也可以选择在3个semesters内修完36个学分，然后申请毕业。不过一个semester要上15个学分的课程，学习强度还是很大的，再加上MSDS项目的课程普遍难度都不低，workload也偏重，肯定要花很多功夫和精力的。

如果你是打算3个semesters毕业的话，可以参考以下的课表：

第一学年Fall学期

1001 Intro to Data Science（3学分）

1002 Statistical and Mathematical Methods for Data Science（3学分）

Data Science Elective 1（3学分）

Data Science Elective 2（3学分）

Data Science Elective 3（3学分）

第一学年Spring学期

1003 Machine Learning and Computational Statistics（3学分）

1004 Big Data（3学分）

Data Science Elective 4（3学分）

Data Science Elective 5（3学分）

Data Science Elective 6（3学分）

第二学年Fall学期

1005 Inference and Representation（3学分）

1006 Capstone Project in Data Science（3学分）

除此之外，summer也是可以修学分的，还有毕业的那个学期也有是可以兼职和实习的，白天可以正常上课，晚上可以去兼职或者实习。

在课程的学习上，我个人建议一定要学好1003、1005以及1008这三门课程。差不多这三门课程可以cover到数据科学领域绝大多数的算法原理，而且也会涉及到machine learning相关算法和基础知识。在授课内容上，不仅会包括公式推导证明，也会对公式理论的代码实现进行讲授。不论是针对那种想要深入学习的学生，还是毕业后想要找到心仪工作的学生，都是很有帮助的。

除了上述的三门还不错的必修课程，NYU的选修课程的口碑也是很不错的。选课的灵活度很高，可以跨学院进行选课，学生可以根据自己的兴趣方向，选修课程选择的范围很广，比如说很热门的CS、金融以及stern都是可以选到的。

四、就业问题

如果让我给MSDS项目打分的话，我应该会打满分五分。

空口无凭，我们直接拿数据说话。2015年Fall中的20个中国学生，只有2个学生因为压根就没有找实习，所以没有拿到offer，其他同学都找到了实习工作；这届同学的就业率也是很可观的，拿到的offer基本上都是名企，比如说亚马逊、Facebook、eBay、摩根、Deloitte等等，岗位差不多都是machine learning engineer、data scientist、data analyst等等。

毕业生就业率如此可观，我认为除了得益于NYU的名校光环和地处纽约的优越地理位置之外，还得益于学校强有力的career fair。Career fair应该是NYU最值得骄傲的方面之一了，不仅会给学生提供能够找工作的系统，还会给学生提供面试培训和修改简历等配套服务，整体来说还是很全面的。同时在welcoming week的时候，还会邀请优秀的校友做讲座。

每年春季和秋季，学校都会具备校级的大型career fair，除了校级，Data Science学院也会给学生举办一些小型的career fair，这种小型的大概每个学期会有3次左右，每次会有10个左右的公司过来招聘，经常多多关注，还是有机会找到不错的实习和全职工作的。

除了career fair之外，该项目的另外一大就业资源，应该就要属项目的教授了。MSDS项目的授课教授，普遍都和业内有着一定的联系，networking还是很强的。比如说项目director，还兼任Facebook AI实验室的director；machine learning课程的授课教授，还兼任Bloomberg的CTO。如果你可以和教授搞好关系，留下个不错的印象，说不准教授也是可以给你提供就业机会的。

最后的最后，希望各位在准备留学的过程中，不管是备考，还是前期的准备申请，后续的进行网申和等待offer，都要有一个良好的心态。你要知道，在准备期间，你肯定会碰到很多障碍，但既然你选择了留学这条路，就要一直坚持下去。最后的录取结果固然重要，但努力的过程更重要，不管最后能不能如愿拿到理想大学的offer，你的人生路还有很长，未来仍旧存在无限的可能。

你要学会向前看，只要你愿意向前看，为之努力，肯定会有成功的那一天，一切都只是时间问题。我一直都相信，只要付出了，肯定就会有所回报。等成功的那一天，你回头望曾经的汗水和努力，你会发现一起都是值得的。

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