纽约大学有哪些强势或者特色专业？
1. 电影电视学院（Tisch School of the Arts）：
这绝对是纽约大学最耀眼的明星学院之一，可以说是全球培养电影和电视人才的黄埔军校。
全方位培养： Tisch 不仅仅是教你如何拍电影，它的专业设置非常细分和全面。你可以在这里找到导演、编剧、电影制作、摄影、剪辑、动画、制作管理，甚至是数字艺术、游戏设计等前沿方向。这种细分的好处是，学生可以根据自己的兴趣和职业规划，找到最对口的学习路径，而且通常会有业界顶级的教授亲自指导。
“纽约”的优势： 纽约这座城市本身就是一部巨大的电影。Tisch 坐拥这个得天独厚的地理位置，学生们有机会在世界级的电影节、制作公司、独立影院、媒体机构中实习，甚至直接参与到实际的影视项目中。很多在纽约拍摄的电影电视，你都能在Tisch找到身影。这种“沉浸式”的学习体验，是其他很多学校难以比拟的。
强大的校友网络： 提到Tisch，就绕不开那些在好莱坞和全球影视界叱咤风云的校友们。从斯派克·李（Spike Lee）到马丁·斯科塞斯（Martin Scorsese）的早期作品，再到如今活跃在幕后的无数优秀制片人、导演、编剧、摄影师，Tisch 的校友网络是其最宝贵的财富之一。这种联系不仅仅是挂在嘴上，很多时候能为在校学生提供宝贵的实习机会、职业指导，甚至是投资和合作。
实践导向： Tisch 的教学非常强调实践。你不会只是坐在教室里听理论，而是会不断地进行短片拍摄、剧本创作、项目实践。学校提供的设备和技术也非常先进，支持学生将创意付诸实践。
代表性领域： 尤其是“电影制作”（Filmmaking）和“编剧”（Screenwriting）这两个方向，是Tisch的王牌。每年申请的学生数量惊人，录取率也相对较低。
2. 斯特恩商学院（Leonard N. Stern School of Business）：
作为全球顶尖的商学院之一，斯特恩商学院在金融、会计、市场营销等领域都有着极高的声誉。
金融领域的王者： 纽约大学，特别是华尔街的“后花园”，这可不是随便说的。斯特恩在金融领域的实力是毋庸置疑的。无论是“公司金融”（Corporate Finance）、“投资管理”（Investment Management）、“量化金融”（Quantitative Finance）还是“金融工程”（Financial Engineering），斯特恩的学生几乎就是金融行业的“香饽饽”。
地理优势的直接体现： 纽约是全球金融中心，金融市场的脉搏在这里跳动。斯特恩的学生可以非常方便地接触到摩根士丹利、高盛、摩根大通等顶级投行、对冲基金、资产管理公司。学校与这些机构有着非常紧密的合作关系，为学生提供了大量的实习机会和就业资源。毕业后，直接进入华尔街工作是非常普遍的路径。
多元化的专业设置： 除了金融，斯特恩在“会计”（Accounting）、“市场营销”（Marketing）、“管理”（Management）等领域也表现出色。特别是“市场营销”，NYU 的营销项目，特别是与数字营销、品牌管理相关的，也是非常前沿和受欢迎的。
校友网络的力量： 斯特恩的校友网络在金融和商业领域极其强大，遍布全球各大公司的高层。这种联系为学生提供了极大的职业发展助力，无论是求职还是创业，都能获得宝贵的指导和支持。
对“创业”的鼓励： 纽约这座城市本身就是一个创业的温床，斯特恩也积极鼓励学生们的创业精神。学校有相关的创业课程、孵化器项目，并且与纽约的科技和创业生态系统联系紧密。
3. 文理学院（College of Arts and Science）：
虽然不像Tisch或Stern那样有“明星学院”的光环，但NYU的文理学院是其学术实力的基石，很多专业都处于世界前列。
经济学（Economics）： NYU 的经济学系在理论经济学、计量经济学等领域都有世界级的学者，并且非常注重数学和量化分析。这为学生打下了坚实的理论基础，也为他们进入金融、咨询、政府部门等领域打下了良好基础。
政治学（Political Science）和国际关系（International Relations）： 鉴于其地理位置，NYU 在政治学和国际关系方面的研究和教学也十分有优势。学生有机会接触到纽约联合国总部、众多外交机构和智库，了解全球政治的运作。
英语文学（English Literature）和历史学（History）： 作为一所综合性大学，NYU 在人文学科的深度和广度也令人称道。拥有众多优秀的教授，他们的研究涵盖了广泛的时期和主题，鼓励学生进行深入的学术探索。
数学（Mathematics）和物理学（Physics）： NYU 在基础科学领域也拥有强大的师资和研究实力，特别是在一些前沿领域，例如数学的几何、拓扑，物理的粒子物理、天体物理等。
心理学（Psychology）： NYU 的心理学系，特别是认知科学、神经科学交叉领域，也是非常强的。
4. 政治传播学院（Steinhardt School of Culture, Education, and Human Development）：
虽然名字听起来有些宽泛，但Steinhardt有很多非常特色和受欢迎的专业。
音乐（Music）： Steinhardt 的音乐学院在爵士乐、音乐制作、音乐教育等领域非常有名。纽约本身就是世界音乐的中心之一，学生在这里能接触到各种风格的音乐表演和人才。
教育（Education）： 作为一所综合性大学，NYU 在教育领域的实力也很突出，尤其是教育心理学、教育政策等方向。
传播学（Media, Culture, and Communication）： 这个专业非常热门，它研究的是媒体在社会文化中的作用，包括媒体理论、数字媒体、文化研究等。在纽约这样一个媒体产业发达的城市，这个专业的学习体验会非常丰富。
营养学（Nutrition）： 很多人可能没想到，NYU 的营养学也是非常不错的，而且与公共健康、医学等领域结合得很好。
5. 计算机科学（Courant Institute of Mathematical Sciences）：
虽然它也属于文理学院的一部分，但Courant的计算机科学（Computer Science）和数学（Mathematics）是独立且极其出色的。
科学计算和数据科学： Courant 在科学计算、数值分析、机器学习、数据科学等领域的研究水平非常高。这与NYU整体强大的数学基础和在纽约这样的科技创新中心紧密相关。
与金融的结合： 这里的计算机科学专业，尤其是与金融数学、量化交易相关的方向，为金融科技（FinTech）领域输送了大量人才。
总结一下纽约大学的特色：
“纽约”即纽约大学： 纽约这座城市本身就是NYU最大的特色和最宝贵的资源。无论是金融、艺术、媒体、科技，还是国际事务，NYU都能利用城市的优势，为学生提供无与伦比的实践机会、人脉资源和就业前景。
高度的跨学科性： NYU 鼓励学生进行跨学科学习，很多专业都允许学生在不同学院之间选课，甚至获得双学位或辅修。例如，艺术专业的学生可以辅修商科，金融专业的学生可以学习一些媒体相关的课程。
多元化的学生群体： 纽约大学汇聚了来自世界各地的学生，这种文化多样性极大地丰富了校园生活和学习体验。
紧密的行业联系： 无论是电影、金融、艺术还是科技，NYU 都与行业保持着非常紧密的联系，这为学生的实习和就业提供了极大的便利。
要进入纽约大学，尤其是一些热门专业，竞争都非常激烈。它需要的不仅仅是优异的学术成绩，更看重学生的创造力、实践能力、对专业的真正热情，以及是否能很好地融入纽约这座充满活力和机遇的城市。
网友意见
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。
我个人感觉留学申请并不是一件简单的事情，不过我很愿意跟大家分享一些个人的心得体会，我也很愿意和你一起度过这个难关，希望我们可以在终点与你相识。
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