马里兰大学帕克分校安全吗？ 第1页

马里兰大学坐落于美国马里兰州，是世界知名学府，美国著名公立研究型大学。现在在UMD待了一段时间了，也稍微有一些自己的心得体会，就在这里和大家分享一下，希望能给诸位小伙伴提供一点点帮助。

生活类体验

• 住宿情况

建议在国内就先在网上就近搜索公寓，因为去UMD的中国人比较多，可以先在新生群里面联系一些同校的小伙伴人一起合租，在未来的一年多时间里，也是能够一起学习、玩耍的小伙伴，这对处于异地他乡的我们来说，还蛮重要的。如果能联系到学长学姐，关系处得比较好，能提前拜托他们帮忙踩点下住宿环境是最好的。刚到的时候，因为是新去陌生的环境，如果下机时能联系学长、亲戚、已到的室友来接机，是最好的，不然会稍微有些不适应，但这个只要你敢于去多问问人，多交流下，其实就好了。

学校周围的公寓有以下四个（不局限于这些）是比较好的，找房子时可以参考下：

高品质公寓——Domain

租金人均在1500左右，是这四个公寓里最高的。距离是离商学院最近的，步行仅需4分钟大概就能走到教室。

公寓的环境非常干净、整洁、清爽。

节假日公寓内还会举办一些party和pet-friendly，有免费食物。而且office人挺不错的，可以免费打印一些文件。

安全性上，因为离学校很近，周边安装了很多监控，所以基本没有寻滋闹事的事件发生。公寓进出加使用电梯都需要刷卡，所以很少有公寓外的人进出，比较安全。

个人建议：可以试着两人合租一间屋子，共同分担房租，这样性价比是最高的。

经济适用型公寓——mazza

租金人均在900刀左右，自带家具，是这四个里面租金最低的。

距离上，离商学院不算太远，而且有直达学校的校车（似乎是24小时）。

因为价格上比较低，所以环境挺糟糕的，阴影的角落可能会蹦出来一两只蟑螂。

公寓住着很多中国人，如果是独自一人来这里的，住在这里能比较快的融入。

安全性上，公寓Office不是很尽责，有的同学把车停在车库里面，结果有天四个车轮都被偷了。

高性价比公寓——verde

租金人均在1000刀左右，是中端价位。

距离上，离商学院比较远，大概有十分钟的车程，可以选择坐校车（晚上8点就没了），也可以自己开车，喜欢骑车的可以买自行车，也挺方便的。旁边有giant。

环境上，和domain差不多，比较干净整洁。

繁荣区公寓——View

租金人均约是1000刀，价位中端。

距离上，公寓位于商学院另外一侧的繁荣区，走路上学的话，需要穿越整个校区。

因为处在商业繁荣区，所以周边的商店要比domain多很多，无论是购物还是饮食，喜欢消费的可以选择住在那里。

安全性上，没有domain那样，管控得特别严格，所以安全性上要稍差一点。

• 消费、交通及安全情况

除了房租以外，我的三餐基本都是自己动手去做，只有极个别情况才会去外面吃，每一个月的基本消费大概是300~400刀。至于其他的额外开支，主要看个人的消费水平了，喜欢购物的就会多开销一些。

我平时买菜都是用Uber去whole foods，大概1.3英里的样子，偶尔也会蹭朋友的车。去DC市区又没车的话，可以先打uber到离得最近的地铁站，大概乘坐30分钟地铁就到了。

另外美国这边会有一些专门的租车公司，如果你喜欢自在一些，或是爱和朋友一起出去自驾游，可以考虑租一辆大捷龙这样的MPV，性价比比较高。

目前待了一年，没有遇到任何的治安问题，而且就算学校附近存在潜藏的危机，警察局也会第一时间发邮件来更新状态。

学习类体验

• 项目情况

UMD的BA项目一共是16个月，也就是三个学期。17年秋季入学的是第一届，大概有60名学生。我是第二届学员，是2018年8月入学的。

我们这一届的学生中国人比例还是蛮高的，大概有四十个人，其中有一半看起来是有过工作经验的，比较老成，大概有二十人左右（包括我），是应届生毕业后就读master的。第二届的学员总共大概有90多人，剩下的大概有40个人是印度人和一些个位数的美国人和其他国家的人。

个人建议：入学后最好是先和小伙伴多熟悉一下周边的环境，包括学校内和公寓，也能在业余时间多做一些其他活动的尝试。学校的老师能力都很强，人也很好，基本不会有人种歧视，在学校内是很安全的。

• 课程设置

课程学习上，可能是考虑到国际生刚来还需要磨合和熟悉环境，外加这个专业的课程都是必修课，没有选修课，所以第一学期的学习压力不是很大，只有四门课，10学分。

1、database management。学习构建数据库系统。

2、optimization。用Excel里的soler解决optimization的问题。

3、decision analytics(Data Science中会用到的一些统计学知识)。

第一学期，因为课程学习的压力不是那么大，在课余时间，我就做了一个小的data science项目来充实简历。还有一门记不太清楚了。

当你比较熟悉那里的环境之后，也就是第二学期的时候，课业就变得非常重了，除了日常的课程作业外，还有三个term projects需要完成, 几乎没有空闲的时间去做其他的课外项目。这学期一共有四门课，11学分。

1、data mining。将会教你近乎所有主流的machine learning（statistics）的模型和算法。这门课程有一个term project要完成。

2、big data and artificial intellegence。课程主要分成两大块，一是deep learning里面的neural network；另一个是big data用到的distribution system，比如Hadoop、spark等工具。学习这门课程需要花时间来提前准备，不然会很吃力。我自己是在寒假期间自学coursera 的 machine learning 和deep learning series，所以上课时才能跟得上。这门课程也有一个term project要完成。

3、Python for data science。将能学习到所有能用python解决data science的问题的方法，非常注重思路的清晰与否，这门课也需要完成一个term project。

4、supply chain management。这门课程教的是供应链里比较基础的一些知识点和概念，是打基础的内容。我就因为基础打得夯实，找工作时发挥了妙用。这门课程只上半个学期。

第三学期的整体课程压力不大，课程有capstone project（偏企业管理，不太有技术性）、Google analytics的项目、price strategy（偏商务一些business），因为我现在还没开始第三学期，就只是了解大概，但空闲时间应该会很多，可以把精力放在寻找工作上。

• 生活与学习

Weekday：基本上就是教学楼、图书馆、公寓三点一线的生活，具体的内容就是上课、完成作业和小组讨论项目。暑假的时候，可以一周参加一到三次的关于data science 的meetup，能很明显地提升交流能力，也可以当作一种放松的方式。

Weekend：比较忙的时候，哪怕是周末也经常是在小区讨论或完成作业，或是去做一些其他的项目。但是想放松的话，可以去DC市区里玩，比如meetup上面能找到很多local 的活动，还是挺有意思的。

就业情况

毕业后，根据学长学姐的就业情况和老师的建议，能做的岗位大多是data analyst、data scientist、business analsyt的position。具体的公司类型得看个人的兴趣和爱好，像咨询类公司、金融类公司和科技类公司都是可以选择的。薪资的水平也会因地点和公司类型有所差异，不好直接说范畴，但在DC市区，有位学姐就留下来了，工资是80K左右。如果在湾区的话，工资应该会更高一点。

只要你想留下来，并且愿意付出努力，一般都是可以找到工作的，除了那位学姐外，我认识的其他十几个中国的学长学姐们，就都成功留下来了。

如果你有留下来的想法，就一定要趁早付诸行动，把找工作放在最重要的位置，提前做好秋招准备。

给新生的建议

一定要做好提前准备工作，尽量在开学就去接触即将学习到的新知识，这样，你的学习压力会降低很多。

如果想要找工作最好是努力寻找暑假实习，哪怕没有暑假实习，也要在秋招这一块做好准备，多结交一些好朋友，组队一起去找工作，可以实时去共享自己手机的信息，彼此之间互帮互助，这比自己一个人闷头找工作要好的多！