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大家好，我是Vito。本科中大统计，硕士在西雅图的华盛顿大学读统计学，今年六月入职Amazon成为一名Software Development Engineer，很高兴认识大家！

飞彼留学:

师兄已经从华大毕业，可以和大家分享一些自己在华大的点滴吗？

VitoDH:

没问题，我先大概介绍一下华大吧！

华大地处美国西北部华盛顿州的西雅图，除了冬天经常下雨之外其他季节都很舒适，夏天也不会太热。

就业环境对统计、计算机专业都比较友好，因为这里是Microsoft和Amazon的大本营，机会比较多，另外Facebook，Google在这也有分部。

生活节奏方面个人感觉相比东岸和加州要慢，大家都比较注重work life balance，平时学习工作，周末一般都会出去爬山划船之类的。

在学校里的时候，遇到的同学都很nice，大都是会学也会玩的。而华大本身比较出名的景点有Quad（春天开满樱花的小花园），装潢比较古典的Suzzallo Library（配有一家不小的Starbucks）以及夏天能直接在广场上看到远处的雪山（Mount Ranier）。

飞彼留学:

当初师兄是放弃了哥大选择华大，是出于怎样的考虑呢？

VitoDH:

当初选择学校的时候主要是看专业排名和地理环境，专排的话华大是排在前面的，而且统计项目人数比较少（大概30个人），方便和教授沟通。去年在哥大参观过，哥大环境也很好，但我还是觉得华大校园美一点，可能是有校友滤镜吧。另外就是东岸好找金融方面的工作，而西岸科技公司多，面试也方便，我是倾向于去tech industry的，所以最后选择来了华大。

飞彼留学:

接下来和我们一下分享一下华大统计学专业就读体验吧，相信很多师弟师妹都有考虑这所学校！

VitoDH:

好的，先附上项目网址：

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

课程分required(必修)和 elective(选修)，共49个学分毕业，必修大概占31个学分，每学期至少10个学分，一般一学期会选3门课但是没有上限。项目第一年结束时有theory exam，主要是考统计推断课上的内容，考过了才能拿到学位，认真刷刷往年的题就不会挂。万一挂了下年有再考的机会。

必修课程包括实验设计分析，应用回归，统计推断，统计计算以及各种进阶的回归课程，总的来说比较偏理论。选修课程则可以选一些自己喜欢的，甚至课容量允许的情况下可以跨专业选课，比如去修一些CS的课，像统计和CS有合办的一门课STAT548/CSE547（Machine Learning and Big Data），这门课就非常偏应用，每周都有高质量的编程作业，期末也有poster session来demo小组一起做的project。总的来说，作业上基本每门课都有代码和证明，编程主要是R和Python。

教授质量总的来说还是不错的，我个人只能提供上课时的体验。像前面提到的统计推断这门课，是整个项目的基础，跨两个Quarter，是由一位教了很多年的老教授授课，讲得挺好。至于在做研究方面，我听说比较多的是做causal inference、Bayesian、Non-parametric的，基本上你想跟着教授做研究，主动去联络都能找到，然后参加讨论班。我个人没往这个方向发展，所以没法提供更多做研究方面的信息。

飞彼留学:

那项目的课程难度大吗？课程难度主要在哪些方面？还有你觉得硕士学习主要包含哪些内容？重点磨炼哪些能力？

VitoDH:

项目的总体难度适中，第一年的回归课程和实验设计我们数院本科很多课程都覆盖到了，唯一难的就是统计推断，其中的概率论和统计理论要比本科学到的再加深一点。课程难度一般在于弄懂课上的定理和作业里的证明题，至于代码的话课件里都有例子可以参考。

硕士主要还是靠自主学习，必修课程里的课本科可能学过，就可以多花点时间在难的必修课上以及自己感兴趣的选修课上。时间允许的话可以找到自己喜欢的课旁听。根据读博和就业的选择在空闲时间学习对找工作有用的工具。

像我的话出于兴趣选修了一下CS的Cryptography，课程纯理论非常难，但是很锻炼思维。另外我也旁听了一下CS的NLP，老师讲的挺好的，而且CS的作业都比较实用，可惜之前没有选上。

飞彼留学:

说到留学，不得不提今年的疫情，想了解一下这次疫情对目前还在校的学生影响有多大？可以和我们介绍一下当前的学习和生活的现况？

VitoDH:

我们学校大概从3、4月份左右就改成了在线授课，我在疫情爆发之前结束了学业所以在学习上的影响感受不是很深，唯一比较遗憾的就是毕业典礼改成了线上。

我舍友是在6月份毕业的，通过Zoom上课或者讨论然后有专门的网站提交作业，考试可能会改成线上或者做project，所以对于不用去实验室做实验的同学影响不是很大。

生活方面我们这边快递、外卖都是没有停的，而且有好几个华人创建的App可以买菜并送到家门，周末偶尔可以开车去远点的地方透透气，不过最近因为山火空气质量很差，都会呆在家。

飞彼留学:

希望疫情早点过去，留学生们的生活重归平静。

接下来我们聊聊就业吧！想了解一下师兄你们专业的同学大部分的去向怎样？读博还是就业？就业的话，方向有哪些？都去了哪些行业呢？

VitoDH:

就业方面今年形势可能不太好，我暂时没看到项目里在美国有找到fulltime Data Scientist的同学。

我们项目大概有30个人，可以提供的数据是大约有6-7人申到了统计、生统或者CS的PhD，学校有Duke、UIUC、UW等。

就业的同学里，我和另外一个中大的师兄找到了亚麻的SDE，另外一些同学回国也拿到了不错的算法工程师的Offer，比如字节和华为等。另外因为我们专业可以选择春季毕业（3月）或者夏季（6月）毕业，不少夏季毕业的同学最近才拿到OPT（全职工作的许可），所以还在找工作。

飞彼留学:

请问一下，在美国，Data Scientist和SDE的工作内容分别是做什么呢？对知识背景、技能有什么样的要求？

VitoDH:

Data Scientist 工作内容主要就是根据客户需求（可能是组内或者组外或者公司外）来确定要解决的问题。然后花比较多的时间去收集数据，清洗，建模优化，并作展示，展示之后投入到production并使用，当然也可能只是分析出结果就可以结束了。在这个过程中可能需要反反复复的跟客户沟通来确定自己的方向没有错。需要掌握的语言就是上面提到的R和Python，以及非常重要的SQL。因为基本所有的数据都是需要自己去提取的，而不同公司的数据库不同，像Microsoft的Kusto和Cosmo，亚麻的S3和DynamoDB。

查询语句可能跟MySQL略有偏差，一般都是入职了之后再细学。

SDE方面的话一般就是至少熟练掌握一门编程语言，比如Java，C++，Python等，更多的要求可能是曾经的项目经验以及快速的学习能力。因为工具总是推陈出新的，学习新工具对于SDE来说是普遍而且正常的事。

仅根据我目前的经验，SDE的工作内容包含feature request，operations和oncall（这个看组）

feature request同样也是处理客户需求，可能是在UI上新增一个按钮，也可能是在API里多加一些功能，根据具体情况决定。

operations可以理解为维护，一般是解决一些发现的bug或者一些未被代码实现而需要人力完成的事情

oncall相当于值班，在我们组是每人负责一周，当customer有急需解决的问题或者我们系统自检到异常的时候，oncall的人就会收到通知并且要马上解决，这个包括非正常工作时间。

飞彼留学:

请问学校的career service如何呢？你们是否一开学就会留意学校career service的各种信息？我们应该如何利用学校career service的资源？自己学院在求职方面有哪些支持呢？

VitoDH:

学校有专门的career center，支持walk-in和appointment的简历修改和模拟面试等，我没有试过模拟面试但是改过简历，参加过一些找工作的workshop，能收集到很多有价值的信息，包括简历撰写，CPT和OPT的准备等等。

另外学校和学院在每学期都有大大小小的career fair，一般系里的advisor都会提前邮件通知同学。个人觉得career fair可以多参加，一是为了投简历，二是锻炼自己交流的能力以及明确招聘公司的需求，回去准备的时候可以更加有针对性。

个人而言最有效的求职方式还是Referral，学院的advisor以及一些人脉广的学长学姐会经常转发内推的招聘信息，所以要随时更新自己的简历，看到自己感兴趣的就可以马上投递，我在去年就通过一个系里的学姐内推拿到了Microsoft的Data Scientist Intern。能直推Hiring Manager的内推是最有效的。

飞彼留学:

师兄目前就职于亚马逊（总部），很厉害哦！可以和我们分享一下自己的求职规划吗？

VitoDH:

我找工作是有点靠运气成分的，几乎都是在最后才上岸，分享一下我的timeline以供吸取经验吧。

9月入学之后，在冬季和春季都会有career fair，可以积极参加，尽量拿到公司的intern offer，这样对找这边的full time非常有帮助。我接到过一些Data Analyst相关的面试，但是都没有通过，直到来年4月份才通过内推，经历phone interview 和 onsite，两周内拿到了Intern Offer。

找fulltime的时候也差不多，因为之前实习没有拿到Return Offer，暑假过完就开始重新找工作，投了大大小小公司的Data Scientist岗位，但没有什么收获。感觉可能要转码，就注册了LeetCode和牛客网刷题和做项目，一边在美国这边找SDE一边准备国内算法工程师和数据分析师的春招。最后也是4月，拿到了国内字节和网易的数据分析Offer，觉得可能要回国的时候，收到了亚麻的Offer，就接下来了。

在美国，学生一般都是5、6月份开始实习或者全职，4月份找不到工作的时候我还是挺慌的，但是也勉强坚持过来了。虽然找工作的周期很长，但有时候碰上好的机会从面试到Offer只要两周的时间。所以在做好充分准备的前提下，要相信自己不要放弃。

飞彼留学:

师兄已经进入亚马逊工作一段时间了，麻烦分享一下美国顶尖公司就职需求与难度，我们需要哪些岗位技能与知识储备呢？

VitoDH:

其他大厂我不太了解，分享一下我呆过的微软和亚麻吧，上面也提到了一点，这里再补充一下。

微软的DS一方面是要求学术过关，对机器学习的各类算法都要比较熟悉，面试的时候会问到概率论和机器学习相关的问题，比较强调解释性，像回归、树模型会用得比较多，某些组根据自己的需求也会涉及到神经网络。

另一方面更重要的是业务上的表达能力，这也是我没有拿到Return Offer的原因，作为DS仅仅写代码、调参跑出好看的准确率或者其他指标是不足以展现你的impact的，还需要在会议上、平时的沟通里get buy-in from others。

亚麻应该是比较好进的大厂了，疫情严重的情况下其他公司裁员或者hiring freeze但亚麻还在持续地招人。面试的话基本上就是刷LeetCode和看面经，把公司面试题和常考的代码题刷个一两百道就能找到一些感觉了。再做一些前后端的小项目或者实习让自己讲经历的时候有话可说，以及背好14条Leadership Principles相对应的behavioral questions。

我所在的组在AWS之下，主要负责内部的Deployment Orchestration。组里平时都比较忙，但大家还是挺热情的，愿意去回答新人的问题以及会提供一些小项目、小课程来帮助新人更快地ramp up。

飞彼留学:

在亚马逊工作是怎样的体验呢？如何在职场中更快成长？

VitoDH:

现在我入职三个月左右。前一个月组里分配了一些小项目，由易到难，基本每个花一到两个星期就能完成。

后续就会分配一些项目需要借用AWS的工具完成优化，主要是让新人熟悉AWS的工具。

现在开始接一些来自组外的feature request。另外还有一些日常要做的operations。想成长快的话就要多请教别人问题，多尝试不同业务的项目，多去跟客户沟通。

飞彼留学:

目前美国就业环境如何？有哪些机会与难点呢？对数学类相关专业的真实需求情况如何？我们在求学期间应该培养怎样的技能？

VitoDH:

就个人感受而言，现在的就业环境对毕业生不是很友好。前两三个月听到了不少裁员的新闻，包括共享滑板公司Bird，Airbnb等。

但机会是一直都有的，如果没有特别的原因特别想做某份工作，或者特别想留在某个国家，不妨给自己多点选择的可能，对不同地区、不同内容的工作都进行投递。比如说我之前除了投递中美两边的职位之外，也投了新加坡Shopee 的Risk Data Analyst，面试也走到了最后一轮。

在美国找工作的时候我并没有感受到招聘者对数学专业有特别的偏好。对于Data Scientist而言，招聘者可能比较偏好PhD学位持有者，CS、Stat的PhD当然是很受欢迎，但是我在实习的时候也有看到很多EE、Finance、Bio转过来做这个。对于SDE的话，基本就没有对数学的偏好了，只要算法过关，学习和接受能力强，就能比较容易找到这类工作。

如果是为了找工作，求学期间可以在英语环境下通过小组合作学会与其他人沟通，表达自己的想法和需求，培养soft skill和提升自信。至于工作上的技能，想投的职位JD上有什么，就去尝试学一下。

飞彼留学:

如果毕业后想继续留美发展，我们该如何做好求职准备？给师弟师妹的建议？

VitoDH:

上面的内容基本也提到了，这里稍微总结一下：

—准备一份趁手的简历，随时能投递。

—找到自己想投递的工作，认真看JD，按需调整自己的简历编排。

—多留意内推消息，系里的，论坛里的，都可以抓住机会尝试去投。

—尽量找到美国的intern，对找fulltime比较有帮助。

飞彼留学:

好的，接下来，我们回顾一下师兄当时的申请吧！

关于留学申请，当初师兄除了保持好学习，还做了哪些准备呢？在时间和方法上是如何规划的呢？飞彼在申请过程中给与了怎样的帮助？

VitoDH:

当时也没有做特别的准备，主要就是稍微早一点准备托福和GRE，允许自己再考一次的机会，这样在申请的时候就可以专心物色学校和修改文书。

总的来说，飞彼给我的帮助还是非常大的。在申请之初，我比较薄弱的地方就是缺少实习经历，当时飞彼的肖老师给我联系到了一位管院的师兄，也因而拿到了一个在私募做量化分析的实习机会。当初选择飞彼也是觉得他们对我们中大数院的情况比较熟悉，跟很多我们的师兄师姐都有合作，这样在申请遇到问题或者想找实习机会的时候有了很多可以请教的对象。

另外在物色学校的时候，飞彼也给到了我申请方向的学校排名，根据我的实际情况分析了我的投递策略，拿哪些保底、哪些有把握、可以冲刺哪些“彩票”，这样在后续写文书的时候才能做到心中有数。

在写文书的几个月里，飞彼在我金工和统计两个方向上的文书都花费了不少精力，大概都修改了6到7版，对不同学校的文书修改也有适当的微调。老师对投递学校的ddl非常清楚，会在截止前提醒同学加快进度。最后来到了理想的UW，非常感谢飞彼！

飞彼留学:

回想整个申请季有什么感想？认为申请中最大的挑战是什么？当时又是如何克服的呢？

VitoDH:

个人觉得申请过程还挺考验毅力吧。有一些同学能在两三个月内一并搞定GRE和托福，但我的战线就拉得比较长，光考试就考了大半年。另外在学业重的情况下每天背三四个小时单词，那时候很苦闷，现在觉得挺值得的，因为来到这边看paper和blog可以不怎么查字典了，能显著提升效率。

克服的办法就是想想自己的dream school，然后继续坚持！

飞彼留学:

目前疫情影响下，我们该如何调整申请策略？

VitoDH:

目前的想法就是可以考虑美国之外的其他选择，之前留意到有一些同学因为疫情原因没能来美国，转而去申请了香港、新加坡的院校，这也是一个可以考虑的方向。学费相对比这边便宜，而教学质量也不错。

如果是申请PhD，即便来不了美国其实也不一定影响做研究，我身边也听说过导师允许远程工作的例子。如果是为了找这边工作而申请，那么远程上网课的效果应该是大打折扣的，少了很多network和适应这边文化的机会。

飞彼留学:

今年因为疫情，美国的签证不好预约办理，多国混申是一个趋势好在我们飞彼留学的工作模式是以专业或者申请项目为出发点，主流英语语系国家的申请都擅长，往年就有很多多国混申的，学校信息资料库很完善，可以给大家提供最好的后备支持。

如需了解更多留学资讯，可以联系飞彼留学哦！