美国研究生EE转DS或者BA？

在美国攻读EE（电气工程）研究生，想要转到DS（数据科学）或BA（商业分析）方向，绝对是个明智且有潜力的选择。EE本身就积累了扎实的数学、统计、编程和问题解决能力，这些都是DS和BA领域的核心竞争力。下面我们就来详细聊聊这个转变的过程，以及你需要做些什么。

为什么EE转DS/BA有优势？

首先，我们得承认EE的“硬核”底子。你在EE的学习中，很可能已经接触过：

强大的数学基础：线性代数、微积分（特别是多变量）、概率论、数理统计。这些是DS/BA从业者必不可少的语言。
编程技能： MATLAB、Python、C++等，这些语言在EE中很常用，而Python更是DS领域的“明星”语言。即使你接触的是其他语言，学习Python的门槛也相对较低。
算法和数据结构：信号处理、控制系统、机器学习的底层原理，很多都涉及复杂的算法和数据结构。这让你在理解DS/BA中的算法时，能抓住更深层次的东西。
模型构建和评估： EE中经常需要建立模型来描述物理系统，并评估模型的准确性。这与DS/BA中构建预测模型、评估模型性能的思维方式非常相似。
解决复杂问题的能力： EE的学习过程本身就是一个不断解决复杂、跨学科问题的过程，这种能力在DS/BA领域同样至关重要。

转DS还是BA？先搞清楚它们的核心区别

在决定转哪个方向之前，你需要明白DS和BA的主要侧重点：

数据科学（Data Science）：
核心：利用数据来发现隐藏的模式、构建预测模型、解决复杂的未知问题。
技能侧重：
编程： Python（Scikitlearn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, NumPy）、R
统计建模：回归分析、分类、聚类、时间序列分析
机器学习：监督学习、无监督学习、深度学习
数据可视化： Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI
大数据技术： Spark, Hadoop (了解即可，不必精通)
计算机科学基础：算法、数据结构
领域知识：结合业务场景理解数据

商业分析（Business Analytics）：
核心：利用数据来理解业务绩效、识别趋势、支持商业决策，更侧重于“解释”和“建议”。
技能侧重：
统计分析：描述性统计、推断性统计、假设检验
数据可视化：强调将分析结果清晰地传达给非技术背景的业务人员
SQL：数据库查询能力至关重要
Excel/Google Sheets：仍然是日常分析的利器
商业知识：市场营销、财务、运营等领域的理解
商业建模：预测销售、优化库存、分析客户行为等
BI工具： Tableau, Power BI, Qlik Sense

你的EE背景更适合哪个？

如果你对算法、机器学习、深度学习、预测模型、甚至是一些更偏底层的AI研究感兴趣，那么DS方向会是一个更自然的选择。你可以在EE的学习基础上，深入钻研算法原理，并将其应用于更广泛的领域，比如金融、医疗、互联网等。
如果你更喜欢将数据分析的结果直接应用于商业决策，优化业务流程，或者为企业提供战略建议，并且对商业运营有浓厚兴趣，那么BA方向可能更适合你。你的EE背景能让你在进行复杂数据建模和分析时，具备更强的逻辑性和严谨性。

如何在美国研究生阶段完成这个“转身”？

这是一个循序渐进的过程，需要策略和执行力。

第一步：明确你的目标学校和项目

如果你的EE项目本身就包含DS/ML方向：这是最理想的情况！很多EE项目都有信号与信息处理、控制系统、智能系统等方向，这些方向往往与DS/ML有很强的交叉。你可以选择这些方向的课程，并积极寻找相关的研究项目。
如果你的EE项目与DS/ML关联较弱：你需要更有计划地进行“跨界”。
选择课程：务必在你的课程选择中，优先考虑与DS/BA相关的课程。这可能包括：
统计学系：概率论、数理统计、回归分析、时间序列分析
计算机科学系：机器学习、人工智能、算法、数据结构、数据库
数学系：线性代数、优化方法
商学院（部分大学允许跨院选课）：商业分析、运筹学、市场分析、数据挖掘（看项目名称，有些可能偏向商务解读）
寻找研究机会：即使你的导师不是DS/ML领域的，也要留意学校里是否有DS/ML方向的教授。主动联系他们，询问是否有本科生/研究生研究机会（Research Assistant, RA）。即使是短期的项目，也能为你积累宝贵的实践经验和推荐信。
利用暑期：暑期是进行实习或集中学习的绝佳时机。

第二步：弥补技能短板，强化核心竞争力

编程语言：
Python是重中之重：如果你对Python不熟悉，务必快速上手。学习Pandas进行数据处理，NumPy进行数值计算，Scikitlearn进行机器学习，Matplotlib/Seaborn进行数据可视化。
SQL：几乎是所有DS/BA岗位的必备技能，尤其是BA。你需要学习如何用SQL查询、筛选、聚合数据。
R：如果你偏向统计分析或学术界，R也是一个不错的选择，但在工业界Python更通用。
核心理论知识：
统计学：深入理解统计推断、假设检验、A/B测试、模型评估指标。
机器学习：掌握常用算法（线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、XGBoost、Kmeans、PCA等）的原理、优缺点及应用场景。
深度学习（如果目标更偏DS）：神经网络基础、CNN、RNN、Transformer等。
工具和框架：
数据可视化工具： Tableau, Power BI 是BA和DS都常用的，能让你更直观地展示分析结果。
云平台（了解）： AWS, Azure, GCP 的基本服务，尤其是在数据处理和机器学习方面。

第三步：实践出真知——项目和实习

课程项目： EE课程中的项目，如果能尝试用DS/BA的思路去解决，或者从中提取数据进行分析，那也是一种积累。
个人项目/Kaggle竞赛：
Kaggle：这是提升DS技能的绝佳平台。从初级竞赛开始，学习别人的代码，尝试复现，然后逐步挑战更复杂的任务。
个人项目：找一些你感兴趣的数据集（比如公开的交通数据、天气数据、社交媒体数据等），运用你所学的技能进行分析，并将其制作成一个“作品集”（Portfolio），放在GitHub上。
实习（Internship）：这是最宝贵的经验！
寻找实习机会：积极关注公司发布的DS/BA/Data Analyst/Machine Learning Engineer的实习岗位。
目标公司：科技公司、金融公司、咨询公司、电商、甚至一些初创企业，都有大量DS/BA的需求。
利用学校资源： Career Services会提供很多实习招聘信息和指导。
人脉（Networking）：参加学校的招聘会，联系校友，LinkedIn是你的好帮手。

第四步：毕业项目（Thesis/Capstone Project）的选择

利用你的毕业项目来“华丽转身”。选择一个与DS/BA相关的课题，运用你的新技能去完成。这不仅能加深你的理解，还能为你提供一个展示能力的项目。
如果你的EE导师愿意支持，可以尝试将EE的知识与DS/ML结合，例如：
利用EE领域的传感器数据进行异常检测或预测。
用机器学习优化EE系统中的某个环节（如控制参数）。
分析EE产品的使用数据，找出用户行为模式。

第五步：简历和面试准备

简历：
突出相关技能：将你在DS/BA课程、项目、实习中学到的编程语言、工具、算法、统计方法等清晰地列出来。
量化成果：在描述项目经验时，尽量用数据和结果说话（例如，“通过XX模型将预测准确率提高了15%”）。
关键字：确保简历中包含招聘信息中常见的关键字。
面试：
技术面试：会涉及编程（Python/SQL）、算法、机器学习理论、统计概念。EE背景让你在算法和理论层面有优势，但要确保能用DS/BA的语言去解释。
行为面试：考察你的沟通能力、解决问题的思路、团队合作能力。
案例分析（Case Study）： BA面试中常见，可能会给你一个业务场景，让你分析问题并提出解决方案。

EE转DS/BA的几个挑战和建议

挑战：
时间管理：在完成EE本专业的必修课和研究的同时，还要投入大量精力学习新知识和技能，时间会非常紧张。
知识体系的转换：从侧重物理模型到侧重数据驱动模型，思维方式上需要一定的调整。
竞争： DS/BA领域非常热门，学生基数大，竞争激烈。
建议：
尽早规划：在研究生入学后，甚至入学前，就要开始思考和规划你的转型路径。
主动学习：不要仅仅依赖课程，要主动去看书、刷题、参加在线课程（Coursera, edX, Udacity等）。
建立人脉：和志同道合的同学、校友、教授多交流，获取信息和支持。
保持热情和耐心：转型是一个持续学习和积累的过程，会遇到困难，但坚持下去，你会看到回报。
不要完全否定EE背景：你的EE背景是你的独特优势，如何在DS/BA领域结合EE的特长（比如在某些硬件相关的DS应用、或者对信号处理数据的分析等），会让你脱颖而出。

最后，关于DS和BA的选择：

如果你喜欢探索未知，构建更复杂的预测模型，甚至对AI的前沿研究感到兴奋，那么DS是更好的选择。
如果你更喜欢将数据分析的结果转化为实际的商业洞察和决策建议，并且擅长与不同部门的人沟通，那么BA可能是你的菜。

很多人在职业生涯中会在这两个领域之间找到交集，甚至在一个职位上同时需要DS和BA的能力。重要的是，通过你在EE研究生阶段的学习，为自己打下坚实的基础，然后有针对性地进行技能提升和实践，无论你最终选择DS还是BA，都能在数据驱动的时代找到属于自己的位置。祝你转型顺利！

网友意见

前言

申请季对我而言，已经是很久之前的事情。回望过去，还是有颇多感触的。在之前的留学申请中，我和很多留学初体验者一样，迷茫过不知所措过，付出过汗水和努力，承受了焦虑和不安，甚至还有过想要放弃的念头。但好在一切都熬了过来，最后也如愿拿到了女神校的录取通知。天将降大任于斯人也，必先苦其心志，劳其筋骨，之前的努力换来了一次宝贵的留学机会，还是很值得的。在此，根据我之前的申请经历，跟大家分享一些干货，希望大家在读完之后可以有所收获，可以尽量少踩雷。

一、个人背景

本人毕业于浙江大学，专业为机械自动化。硬件成绩： GPA成绩3.80分，其中核心专业课GPA成绩为3.98分，排名为专业第二名；托福成绩为103分，其中口语成绩22分； GRE成绩为158分+166分+3.0分。

软性背景：

发表过一篇EI论文以及四项第一作者的专利拿到了IEEE VTS副主席的推荐信参加过数学建模美赛，拿到过Outstanding奖项。

我对自我剖析还算是比较深刻的，我知道自己喜欢什么，想要什么，在申请之前我就已经对我的未来进行了规划，硕士毕业后我是打算直接就业的，从事的领域就是Data Science领域，之所以申请这个项目，主要是因为该项目和我的申请需求比较匹配，对我的未来工作发展有所帮助。

二、项目分析

最近几年，Data Science项目的申请热度一直都在增加，申请基数和竞争压力都比较大。个人感觉这个项目在课程设置上，还是很合理的，大部分的课程都是围绕着数学和计算机这两个方向进行教学的，选课灵活度比较高，选课范围也没有太大限制。如果你想要转到CS项目的话，也可以在入学后多去咨询一下转项目的相关消息；如果你只是打算多多学习一下CS领域知识的话，你可以多选几门CS方向的课程进行学习。

三、选校

其实数据领域本身对申请者的本科背景就没有特别大的限制，跨专业申请的同学还是很多的，而且并不是单单可以申请Data Science这一个项目，你也可以了解一下其他项目，比如说：Analytics、商业分析、CS或者EE、统计学、System Engineering、IERO、Scientific Computing、Computational Sci.&Eng等等。

Data领域的项目并不是仅仅有刚刚提到的几个项目，在之前的申请季中，我最开始在了解项目时，我了解到Data相关的项目有50多个，每个项目在课程设置上都会有一定的偏差和侧重点。我很清楚选择项目和大学的重要性，所以在搜集和整理信息的过程中，我也比对了好久，通过综合考虑，最后我决定申请12所大学，包括6个方向的项目：

拿到AD的项目包括：

Cornell的Tech ORIE Upenn的Scientific Computing Gatech OR项目

拿到拒信的项目包括：

Stanford的Management Sci. & Eng. Harvard的Computational Sci. & Eng. Brown的DS、Columbia的MSE NYU的DS、北卡的Analytics CMU的Statistics以及NWU的Analytics项目

虽然我的背景还可以，我身边的朋友和老师都感觉我应该可以申请到很不错的大学，不过我对自我定位还是很了解的，虽然过往经历丰富，但并没有那么多的申请优势。所以全部的申请结果出来之后，我也没有特别失望，也算是在预期之内吧。

虽然拿到了不少项目的拒信，但有很多拒信都在我的预料之中。

Stanford和Harvard这两个大学，本身我就没有抱太大希望，毕竟这两所大学的申请者都是学霸中的学霸，所以拿到拒信很正常；

之所以拿到了哥大的拒信，主要是因为我没有参加面试。哥大项目的含金量还是比较高的。但后续了解了Data未来就业前景之后，我发现我对咨询和商业分析相关的工作内容的兴趣不高，我的理想岗位是Data Scientist相关的岗位。哥大项目的课程设置，会涉及到一些工业相关的课程，如果你毕业是想要从事商业分析或者咨询此类的工作岗位，哥大项目还是比较适合你的，而且哥大在国内外的认可度也是比较高的；

Cornell Tech这个项目在申请要求中明确提出，需要申请者修过优化，CMU统计学项目要求申请者修过随机过程，我既没有上过优化，也没有上过随机过程，不符合申请需求，拿到拒信也正常；

在申请Brown之前，我就了解到该校对托福成绩有硬性要求，需要申请者达到105分，我的托福成绩不够，申请纯粹就是抱着侥幸的心理，也没有抱太大希望会被录取；

NWU以及北卡这两所大学的Analytics的项目属于就业导向型的项目，自然对实习经验会看中一些，我的个人经历都是机械和控制领域的科研项目经历，一点Analytics的实习经验都没有，被发拒信很正常；

NYU DS项目的招生官更倾向于录取本专业或者具备良好数学能力的申请者，我的数学能力并不是特别突出，这应该就是我收到拒信的原因吧；

OR领域的项目，我申请的结果倒是都很不错，毕竟我具备丰富的控制、机械领域的科研项目经验，还拿到过INF ORMS的奖项，其实在申请的时候，我就比较有把握的，后来拿到AD，也没有特别惊喜的感觉。

Upenn Scientific Computing这个项目，我在申请的时候把握就比较大，后续拿到AD并没有特别惊讶。在申请之前，我全方位地了解和分析了这个项目的录取门槛，综合比对了自己的背景，匹配度还是比较高的。

如果你对双学位感兴趣，那你可以考虑一下这个项目，我之前在论坛上了解到，这个项目可以同时申请沃顿双学位。我本身对MBA学位比较感兴趣，感觉MBA学位对未来的发展和晋升应该可以起到一定的作用，最开始是打算申请的。但后续了解到MBA不在申请双学位的范围内，再加上入学之后没有太多的精力和时间去再修一个学位，就没有然后了。

就当前的形势来看，个人感觉科学计算的相关知识的运用范围还是比较广阔的。我所了解到的这个项目的录取者，本科背景还是很多元的，什么专业出身的都有。不过这个项目之前招收的名额并不多，听老师和前辈们说，可能后续会扩招。

各位如果对这个项目比较感兴趣的话，可以去看看项目的官网，上面的介绍还是很详细的：

http:// pics.upenn.edu/masters- of-engineering-in-scientific-computing

选校和选项目一定要重要，毕竟这关系到你后续的职业发展。同时，大家也要明白一件事情，那就是选校和选项目这并不是一个单项选项，是申请者和学院的双向选择，一方面，招生官要审查你提交的材料，判断你是否符合他们的录取要求，决定要不要选择；另外一方面，也是你要结合自己的申请需求，判断这个项目对你的未来发展是否有帮助，决定要不要申请。在选择项目和大学的时候，不要盲从，看别人申请哪个，你就跟着申请哪个。你要对自己有着深刻的剖析，明确未来职业规划，选择那些适合你的，对你未来职业发展有帮助的项目去申请，这样才不会浪费你的时间和青春。

选校的话，我并不建议你局限于某一个项目，就像刚刚我说的，Data方向的项目有50多个，你可以多去了解一下，申请一些不同track的项目，比如说我就申请了12个项目。在选择的过程中，你可以制作一张excel表格，把你感兴趣的全部项目都罗列出来，然后在根据自己的兴趣多少，去pass掉一些兴趣没有特别大的项目，这样不仅可以节省申请的时间和精力，还可以节省很多申请费。

四、其他申请材料的准备和需要注意的地方

在撰写PS这个问题上，大家尽量不要使用模板，更不要草草地就写一份PS，用这一份PS申请所有的项目。不同的项目，会有不同的录取标准，招生官审查的侧重点也会有所不同，打个比方，如果你申请的项目，倾向于录取具备良好数学水平的申请者，那么在撰写PS的时，就要侧重突出你的数学能力；如果你申请的项目属于研究型项目，此类项目肯定会更喜欢具备丰富项目经验和科研潜力的申请者，此时你就要在PS中着重突出你的科研潜力；有些项目更喜欢具备丰富实务经验的申请者，那么你在PS中，就要通过具体案例来证明你的实务经验。我认为在撰写PS时，你要学会分析不同项目的录取倾向，进行有针对性的撰写，这样才能对症下药，提高申请的成功率。

我之前在写PS的时候，会先写一个比较通用的PS，然后根据每个项目的招生要求去修改PS，添加一些有针对性地细节，把无关的内容删掉，而后在反复修改，一直到满意为止。如果你申请的项目很多，可以按照我这个方法去撰写PS，如果你申请的项目少，也可以专门针对每个项目，单独去写PS。

推荐信的准备上，与其选择那些不了解你，撰写时泛泛而谈的大牛推荐人，倒不如选择那些虽然业内知名一般，但对你十分了解的推荐人。其实你可以直接和你的本科教授说一下自己想要留学，需要开具推荐信，如果你平时上课表现不错，成绩也比较理想的话，说不准还能要到强推推荐信。就算只是普通推荐信也没什么，大部分教授都会同意帮你开的。我感觉最起码选择4个到5个推荐人，如果突然出现有些教授临时因为项目或者其他事情比较忙，没时间帮你写推荐信的情况，我们也有备选，不会太慌。

GT成绩越高越好，一定要预留出来充裕的时间备考，尤其是GRE，高分GRE还是很有申请优势的。

五、一些转专业的小Tips

这部分的介绍主要是针对跨专业申请的同学们，如果你本身就是科班出身，可以不用看这部分的分享了。

首先来说一下课程，很多项目都会要求先修一些课程，例如线性代数、微积分以及概率统计。如果你可以修完这三门课程，差不多可以满足刚刚我提到的12个项目中大部分项目的先修课程要求。有些DS项目的招生官，很喜欢数学背景以及具备良好数学能力的同学，概率统计和Optimization这些课程，如果你成绩不错的话，在申请中还是比较加分的。

如果你跟我一样，都是机械专业出身，申请Data方向的项目（CS以及EE这两个方向除外），还是有很大希望的。当时在申请前搜集材料的时候，我记得Gatech OR项目的官网上，写着这样的一句话：我们并不强制要求申请者具备运筹的相关背景，不过有科研项目、实习经验的话，那肯定是更好。

在申请季最初，我身边有很多小伙伴都是跟我一起申请Data项目的，但后来随着大家的深入了解，有一部分改成了主申CS项目。个人感觉，选择哪个方向的项目都可以，只要符合你的职业规划就ok。但如果你想要申请Data项目的原因，单纯是因为近几年热度较高，就业前景比较好的话，我更建议你申请CS项目。因为单从就业前景和市场需求来看，CS项目的前景会更好；又或者你是因为DS项目申请压力比CS小，竞争没有那么激烈才申请的话，我也不建议你申请，刚刚我也说过了，有些DS项目的竞争还是很激烈的，如果你本身不了解这个项目，属于跟风申请，并不是因为兴趣和热爱的话，尽量也不要申请，因为兴趣是最好的老师，你都不喜欢这个领域，真的入学开始学习了，可能收获也不会很大。

我一直都感觉，你想申请Data方向项目的唯一理由，就是因为你对这个行业感兴趣，如果你并没有什么兴趣，单纯就是跟风或者就业前景，那倒不如申请CS项目。

这里我再分享一个小故事，是我周围的真实故事。我有一个小伙伴，最开始的时候，是申请PhD项目，后续拿到offer，入学之后，又发现自己并不是特别适合读PhD，随后博士申请退学，重新开始准备MS项目的申请。个人感觉，如果你现在已经是PhD在读了，发现自己并不是特别适合，但还在犹豫要不要继续读的话，还是早些决定，然后退学开始重新做打算会比较好。同时，在重新开始之前，一定要对自己有一个自我剖析，你要问问自己为什么想要退学，自己喜欢什么，自己想要什么。一切都考虑清楚了，再重新准备，不然还是比较浪费时间的。

在留学这个问题上，每个人的经历都不可复制，经历的事情不同，自然感受也会不同，每个人都有自己的规划，在细节上肯定会有些差别，所以建议各位在参考别人的经验贴时（包括我的），还是要根据自己的申请需求和自身情况去斟酌选择。不过肯定也会有一些适合绝大部分同学的申请经验，不过我还是感觉要多看多了解。

申请季最开始的时候，你就要对自己有一个明确的定位，同时你也要确定自己的未来规划，最好是可以有一个努力的目标，目标可大可小，如果是大目标的话，后续分解成一个个小目标，然后逐一去达成就好。

申请留学并不是一件简单的事情，可能在最初你确定的目标并不是完全适合你的那一个。你要做的，就是在准备的过程中，不断深入地去了解，不断思考和分析你的选择是否符合你的未来规划，你申请的项目是不是真的适合你，如果发现不适合，一定要及时止损，更改你的目标，重新整装待发。

我一直都感觉，出国留学是一个锻炼自己的机会，你会在前期准备、后续入学的这个过程中遇到很多困难和阻碍，但在解决的同时，对你也是一种历练和成长，你会变得更加成熟稳重、自信坚定。同时，你也会越来越了解你自己，知道自己喜欢什么，想要什么，会找到自己的初心，其实跟着初心去生活，做自己喜欢的事情是一种很幸福的经历。

最后的最后，希望各位都可以在申请季中拿到自己女神校的offer，开启自己的硕士学习生活。

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