九色国产,午夜在线视频,新黄色网址,九九色综合,天天做夜夜做久久做狠狠,天天躁夜夜躁狠狠躁2021a,久久不卡一区二区三区

王劍

康奈爾大學(xué)運籌學(xué)與信息工程專業(yè)博士

金融工程金融數(shù)學(xué)方向

加州大學(xué)伯克利分校本科，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、經(jīng)濟(jì)三專業(yè)主修，三年半畢業(yè)，并以專業(yè)最高榮譽身份畢業(yè)，本科畢業(yè)后曾于硅谷創(chuàng)業(yè)公司，大數(shù)據(jù)分析方向兼職。參與加州大學(xué)伯克利分校、哥倫比亞大學(xué)、康奈爾大學(xué)等多項科研。

學(xué)生在本科入學(xué)時對專業(yè)并不明確也不用擔(dān)心，美國大學(xué)在學(xué)生大一剛?cè)雽W(xué)時是沒有明確專業(yè)的。

以加州大學(xué)伯克利分校為例，除化學(xué)學(xué)院和商學(xué)院一些比較特殊的專業(yè)之外，大多數(shù)的專業(yè)都?xì)w在一個文理學(xué)院下，常見的計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、經(jīng)濟(jì)都在這個學(xué)院下面。在大一大二的時候你的專業(yè)是不確定的，你可以選修任何你想上的課。

如果理科剛?cè)雽W(xué)的時候?qū)I(yè)方向不是特別明確，數(shù)學(xué)和統(tǒng)計是理想的選擇之一。因為數(shù)學(xué)統(tǒng)計的課程基本是所有理工類專業(yè)的基本要求，這就意味著你數(shù)學(xué)統(tǒng)計上的專業(yè)課不會被浪費。

加州大學(xué)伯克利分校的院系設(shè)置

來源：http://admissions.berkeley.edu/colleges

之前國內(nèi)有傳言說美國的數(shù)學(xué)教學(xué)水平比較低，作為中國學(xué)生來美國學(xué)數(shù)學(xué)比本地學(xué)生來說是非常容易的，這種說法其實是錯誤的。

為什么會有這種說法呢？這要提到美國本科的課程設(shè)置。美國本科最基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)課程“微積分”一般都是分為微積分I 和微積分II ，這兩門最基礎(chǔ)的微積分課是所有理工類專業(yè)的學(xué)生甚至是某些社會科學(xué)專業(yè)的同學(xué)都要一起上的課。

對于一些學(xué)社科同學(xué)來說，他們會認(rèn)為自己沒有必要花太多精力學(xué)數(shù)學(xué)（因為他們的課程設(shè)置僅需要上一兩門數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)課程）。

微積分兩門課基本一節(jié)課約有三四百人，這三四百人當(dāng)中，大多數(shù)的同學(xué)都不是數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生，也就是說他們不是你的直接競爭對手。這樣你就會有種錯覺：可能覺得大家都在上最基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)課，我身邊的同學(xué)數(shù)學(xué)水平都比我差一些。

但是一旦你上完這兩到四門的基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)課，再往后是一些更難的線性代數(shù)、抽象代數(shù)，你會發(fā)現(xiàn)你身邊全都變成了數(shù)學(xué)系和統(tǒng)計系的學(xué)生，以及其他專業(yè)一些特別牛的想要上數(shù)學(xué)課的學(xué)生。

總結(jié)一下，我大致比較過國內(nèi)一些院系的數(shù)學(xué)課程難度和美國數(shù)學(xué)課程難度。美國和國內(nèi)相比，數(shù)學(xué)課程的難度下限更低。但是難度的上限要比國內(nèi)數(shù)學(xué)課程的上限高。大家如果想要選擇數(shù)學(xué)或統(tǒng)計專業(yè)的話，就需要對難度有大體上的心理預(yù)期。

可能你剛剛?cè)雽W(xué)的時候沒發(fā)現(xiàn)，感覺數(shù)學(xué)好簡單。但這個時候千萬不要掉以輕心或者不要覺得周圍美國學(xué)生數(shù)學(xué)水平就是差。越往后你越發(fā)現(xiàn)其實班里最頂尖的學(xué)生不是中國人而是一些歐洲的、美國的學(xué)生。

學(xué)前準(zhǔn)備 

在接到錄取院校通知到新生入學(xué)這一階段如何才能不讓孩子輸在起跑線上？首先要說明的一點，人生很難得有這半年的時間有自己支配，所以孩子如果有自己獨特想法的話還是盡量以孩子的想法為準(zhǔn)。

如果有學(xué)生想要提前多預(yù)習(xí)本科課程，可以從微積分看起。因為大學(xué)的數(shù)學(xué)和高中的數(shù)學(xué)最大的區(qū)別其實就是在于微積分，微積分在高中基本不講，但是在大學(xué)不僅是數(shù)學(xué)統(tǒng)計專業(yè)的前提基礎(chǔ)，更是所有理工科的基礎(chǔ)，所以不管你之后要學(xué)什么專業(yè)，哪怕不一定是學(xué)同一專業(yè)，預(yù)習(xí)下微積分肯定都是有好處的。

基本所有美國主流大學(xué)用的微積分教材都是這本《微積分（Calculus）》，作者是Stewart，這本書在許多網(wǎng)站上都是可以獲得電子書的。你可以提前下載這本書來預(yù)習(xí)。

美國主流微積分教材《Calculus》在網(wǎng)購平臺隨處可見

來源：amazon.cn

還是以伯克利為例，因為這本書非常厚，所以伯克利把這個這本書的內(nèi)容拆成了三門課，有微積分I 微積分II 和多元微積分。你不要因為這本書太厚，被嚇到了，如果你能看完這本書的三四分之一，其實你就已經(jīng)上了伯克利的一門課的內(nèi)容了。

但是最近兩年國內(nèi)的學(xué)生考AP的情況也越來越多，如果你打算考AP的話，那肯定就是跟AP課程走?；続P的內(nèi)容也是根據(jù)這本書來走的，所以大家如果有興趣的話可以從網(wǎng)上下載這本書看一下。

如果你沒有考AP的打算，只是打算自己預(yù)習(xí)，覺得書太枯燥、太困難，可以上伯克利的網(wǎng)站聽一下課。因為這個網(wǎng)站基本是伯克利所有主流專業(yè)的課程，他們都會上傳到上面。

數(shù)學(xué)專業(yè) 

在伯克利數(shù)學(xué)專業(yè)的基礎(chǔ)課有五門，微積分I 和微積分II 和多元微積分，初等線性代數(shù)，離散數(shù)學(xué)。這五門是伯克利大學(xué)要求前兩年完成的基礎(chǔ)課程。數(shù)學(xué)專業(yè)后面的核心課程還有數(shù)學(xué)分析，這門課相當(dāng)于把微積分內(nèi)容用更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼Z言再證明一遍。我個人覺得這不僅是數(shù)學(xué)專業(yè)領(lǐng)域最重要的一門課，也是最難的一門課。

除了線性代數(shù)之外，還有一個核心課程是抽象代數(shù)，這個是偏理論的。數(shù)值分析會教你用MATLAB來進(jìn)行一些軟件的編程，處理數(shù)據(jù)。這門課是非常實用的，也是伯克利最近兩年新加的課程。

最后一門核心課程是復(fù)變量分析，這個和抽象代數(shù)一樣都是偏向理論的，純代數(shù)理論的。其他數(shù)學(xué)課程是在這九門核心課程之外，取決于你將來選擇研究的方向是純數(shù)學(xué)方向還是應(yīng)用數(shù)學(xué)的研究方向。

在這一基礎(chǔ)上你還會被要求再上三到五門課。如果你上應(yīng)用數(shù)學(xué)課程的經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用方向，你可能會上一些基礎(chǔ)經(jīng)濟(jì)課程，包括經(jīng)濟(jì)建模課程。數(shù)學(xué)專業(yè)大體上下來的核心課程大概是在12到14門之間。

統(tǒng)計學(xué)專業(yè) 

四門基礎(chǔ)課程和數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)課程是完全重疊的。包括微積分I 、微積分II 和多元微積分，還有基礎(chǔ)線性代數(shù)，這四門被稱作統(tǒng)計學(xué)的“前期必備課程”。

核心必修課程有3門。第一門叫probability（概率論），第二門叫Statistics（統(tǒng)計方法），他們是統(tǒng)計學(xué)里最核心的課程。

第三個必修統(tǒng)計核心課程是數(shù)據(jù)處理。在伯克利，教授會教你用R編程語言來進(jìn)行一些數(shù)據(jù)分析。這個和剛才提到的MATLAB編程語言的作用是一樣的，都是用電腦編程語言來處理數(shù)學(xué)統(tǒng)計中的一些數(shù)據(jù)數(shù)值問題。

統(tǒng)計剩下的必修課程是在大約10門課程中選擇3門自己感興趣的課程上。這個課程選擇范圍很廣，側(cè)重的都是不同的研究領(lǐng)域：線性回歸、時間序列（經(jīng)濟(jì)學(xué)方面的應(yīng)用）、機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）等。

當(dāng)然還有博弈論，選擇方法，以及各個教授自己開設(shè)的課程。總體上，統(tǒng)計專業(yè)核心課程大約需要10到12門左右。

加州大學(xué)伯克利分校2017年秋季學(xué)期部分課程

來源：https://math.berkeley.edu/courses/offerings/fall-2017

來源：splash

相關(guān)性 

在伯克利，數(shù)學(xué)和統(tǒng)計是兩個分開的專業(yè)。但是我知道有些美國學(xué)校統(tǒng)計并不是單獨一個開設(shè)的專業(yè)，他其實是歸在數(shù)學(xué)系下面的一個方向。所以我感覺數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)是最親近的專業(yè)了。

統(tǒng)計和數(shù)學(xué)有很多相互重疊的地方。就像我剛才提到過的本身從課程設(shè)置上講他們至少有四到六門的課程設(shè)置是重疊的。而且這些課程都是兩個專業(yè)的必修課。所以如果我們?nèi)绻瑫r讀數(shù)學(xué)和統(tǒng)計的雙專業(yè)的話其實是省力很多的。

但是需要注意的是，課程的重疊只是表面的一部分，其實數(shù)學(xué)和統(tǒng)計在關(guān)鍵部分上兩個專業(yè)在思維方法和邏輯性上其實有很高的相關(guān)性。

如果你是一個數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生，你上了概率論的時候就比那些沒有相關(guān)背景知識的人學(xué)起來會輕松許多。因為概率論必須要求微積分、多元微積分的具體知識，更要求數(shù)學(xué)邏輯的內(nèi)容。同樣統(tǒng)計學(xué)專業(yè)里的統(tǒng)計方法（statistics），這方面也需要很多線性代數(shù)的數(shù)學(xué)知識。從這方面講，學(xué)好數(shù)學(xué)的課程可以為統(tǒng)計專業(yè)的課程打下一個堅實而良好的基礎(chǔ)。

比如說線性代數(shù)。主要核心就是矩陣，天天對著矩陣看我們可能不知道我們學(xué)這個東西在實際生活中有什么作用。而上了一些統(tǒng)計的課程，包括最具體的時間序列在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用可能會更好地發(fā)現(xiàn)你在數(shù)學(xué)中學(xué)到的這些知識與實際生活中的聯(lián)系。

區(qū)別 

從整體的授課內(nèi)容來看，數(shù)學(xué)專業(yè)偏重于一條線，一個完整的體系。剛才我們介紹的數(shù)學(xué)課的十二、三個核心課程，你很難跳著上。第一門課你要選擇的必須是數(shù)學(xué)分析與線性代數(shù)，因為這兩門課是后面三四門課的基礎(chǔ)，在你上了數(shù)據(jù)分析之后才能上復(fù)變量分析，在上線性代數(shù)的基礎(chǔ)上才能去上抽象代數(shù)的課程。

我會把數(shù)學(xué)課程設(shè)置的教學(xué)體系比喻成一條線，它是一種線性教學(xué)，你沿著這條路走，然后循序漸一步一個腳印的來的。從這個角度講統(tǒng)計就是有一定的區(qū)別。因為統(tǒng)計除了四門基礎(chǔ)課程之外，其余課程是十門課程里面的三到五門課程。

時間序列主要是在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用非常大。還有最近非常火的機器學(xué)習(xí)(Machine Learning），這個在數(shù)據(jù)統(tǒng)計方向和計算機專業(yè)的關(guān)聯(lián)非常大。所以可以看出統(tǒng)計的這些必修課核心課程，大多數(shù)結(jié)構(gòu)都是并列著的。

數(shù)學(xué)可能就是一根桿，你需要順著一步一步爬；統(tǒng)計是一棵樹，你爬了一點就會發(fā)現(xiàn)有并列的發(fā)展方向。

MATLAB的三維圖形

統(tǒng)計和數(shù)學(xué)可以說算是與其他專業(yè)聯(lián)系最最密切的專業(yè)了。比如統(tǒng)計數(shù)學(xué)和經(jīng)濟(jì)金融方面的聯(lián)系（我個人經(jīng)歷）。數(shù)學(xué)統(tǒng)計是金融的基礎(chǔ)。好多金融的模型都需要比較高端的數(shù)學(xué)知識和數(shù)學(xué)背景才能徹底理解，并進(jìn)行具體問題具體分析。

數(shù)學(xué)統(tǒng)計和計算機專業(yè)聯(lián)系也很緊密，在算法方面計算機和數(shù)學(xué)的密切性要更高一些。有好多算法需要邏輯學(xué)知識，都是數(shù)學(xué)專業(yè)的內(nèi)容。他不單是一種課程準(zhǔn)備的相關(guān)聯(lián)性，也是一種數(shù)學(xué)思維在計算機算法編程創(chuàng)業(yè)方向上的運用。

運籌學(xué)，我的博士生專業(yè)，和統(tǒng)計的關(guān)聯(lián)性會更密切一些。好多人可能不太清楚，運籌的專業(yè)具體研究什么。

我舉一個我媽對我的專業(yè)的理解。我媽對于運籌學(xué)的理解就是我早上起來做飯，我先燒上水，然后燒水的同時我去洗漱。洗漱完了之后水煮好了，然后我就可以去煮雞蛋。在煮蛋等蛋熟的同時我可以準(zhǔn)備好別的早餐。這雖然聽起來不太高端，但是運籌學(xué)的核心內(nèi)容之一也大體上是這個方向。如果一定要下定義的話我個人會把運籌學(xué)定義為更加應(yīng)用的統(tǒng)計。

比較傳統(tǒng)的運籌學(xué)包含了兩個大方向：最優(yōu)化和隨機過程。隨機過程其實在金融方向的應(yīng)用非常廣，這是我個人的研究方向之一，需要比較高級的數(shù)學(xué)模型與統(tǒng)計相關(guān)知識。

最后，社會科學(xué)方面其實也需要一定的統(tǒng)計基礎(chǔ)。比如我認(rèn)識的有歷史學(xué)的同學(xué)，在他從歷史學(xué)研究生博士生畢業(yè)工作之后還需要用到一些統(tǒng)計學(xué)相關(guān)的模型。因為社會學(xué)本質(zhì)上就是一個分析建模的過程。你在統(tǒng)計模型的過程中數(shù)學(xué)知識的應(yīng)用也是必不可少的。

我前面舉的統(tǒng)計數(shù)學(xué)專業(yè)的四個例子可能都是中國人最喜歡的專業(yè)之一，所以這也是數(shù)學(xué)統(tǒng)計為什么這么火的原因之一。

數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)和計算機經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)聯(lián)度也非常高，這也就是我選擇同時上三個專業(yè)的原因之一。一個是確實感興趣，另外一點是三個專業(yè)一起學(xué)的話所花費的精力并沒有1*3這么多。

因為其中有很多的課程、知識點、思維方法是重疊。所以我個人本科學(xué)習(xí)的時候好像并沒有普通人們上三個專業(yè)那樣的辛苦。所以大家不要被三個專業(yè)所嚇到。如果你特別想學(xué)計算機，你可以考慮數(shù)學(xué)統(tǒng)計和計算機三門專業(yè)同時上。經(jīng)濟(jì)也是如此。而且經(jīng)濟(jì)的知識點還是簡單一點，所以你也能考慮數(shù)學(xué)統(tǒng)計經(jīng)濟(jì)三門一起上。

而你實在想要取舍，選兩個專業(yè)的話，計算機和數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和經(jīng)濟(jì)社會學(xué)這些都是比較推薦的雙專業(yè)搭配?；径际菙?shù)學(xué)統(tǒng)計之中的一門課，再加上一門你真正想要將來從事的一個行業(yè)：計算機、經(jīng)濟(jì)、金融、運籌學(xué)等等。

如果你選了一個雙專業(yè)搭配，比如數(shù)學(xué)統(tǒng)計之一再加上一個其他方向，這是非常的有競爭力的。如果你希望到金融行業(yè)發(fā)展，你學(xué)了金融專業(yè)和統(tǒng)計專業(yè)來找工作的話，公司會明確的知道你有非常扎實的統(tǒng)計模型基礎(chǔ)，這樣對于你求職是一個很大的優(yōu)勢。

數(shù)學(xué)專業(yè) 

如果本科只修了數(shù)學(xué)或者統(tǒng)計專業(yè)，而沒有修其他更實用的專業(yè)的話，本科畢業(yè)后找工作方面會有一點點難度。因為數(shù)學(xué)更理論性些，和實際的聯(lián)系更少一些的。所以如果本科學(xué)數(shù)學(xué)的學(xué)生想找工作的話，可能還需要讀一年的碩士（master）。

數(shù)學(xué)專業(yè)在申請研究生、博士生過程中也是有優(yōu)勢的，因為數(shù)學(xué)是一切理工科的基礎(chǔ)。如果你在數(shù)學(xué)方面的表現(xiàn)非常好，就不用太擔(dān)心從事金融行業(yè)會有困難。沒有相關(guān)金融知識也是沒有問題的，如果你的數(shù)學(xué)本科專業(yè)足夠優(yōu)秀，是完全可以勝任金融方面的學(xué)習(xí)的。

統(tǒng)計學(xué) 

如果本科學(xué)習(xí)統(tǒng)計，相對來說本科畢業(yè)直接找工作的情況會更多一些。據(jù)我了解，學(xué)統(tǒng)計的女生會比較多一些。比較典型的工作有精算、數(shù)據(jù)分析師等。統(tǒng)計的本科課程設(shè)置本身就是更應(yīng)用一些，比如時間序列學(xué)完后直接就可以在實際的例子中現(xiàn)學(xué)現(xiàn)用。

運籌學(xué) 

其實不是所有本科院校都會開設(shè)運籌學(xué)專業(yè)的，運籌學(xué)是最近兩年新興起的專業(yè)之一。我自己對運籌學(xué)的理解是更應(yīng)用的統(tǒng)計學(xué)。涵蓋方向有最優(yōu)化、隨機過程等等。我周圍的同學(xué)基本的就業(yè)方向有這么幾個：

第一就是去火爆的華爾街做交易員，賺大錢的方向。這主要和隨機過程發(fā)現(xiàn)聯(lián)系比較密切一些。

第二個方向就是去硅谷做數(shù)據(jù)分析、做機器學(xué)習(xí)方向，比如說谷歌，亞馬遜，F(xiàn)acebook之類的大公司做數(shù)據(jù)分析。

第三個大方向就是傳統(tǒng)的運籌學(xué)，也就是說最優(yōu)化。去各個航空公司或者去沃爾瑪之類的大的零售行業(yè)做最優(yōu)化處理。

來源：www.hamiltonproject.org

美國非營利政策機構(gòu)The Brookings Institution運“漢密爾頓計劃（The Hamilton Project）”的經(jīng)濟(jì)政策計劃。展開了一項針對美國本科專業(yè)和職業(yè)選擇、收入等因素的調(diào)查。上圖顯示了從25-51歲從事統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)（statistics and data science）的主要對應(yīng)職業(yè)及其平均年薪。

A：其實編程是任何一個專業(yè)都繞不開的話題。但是統(tǒng)計專業(yè)要求的并沒有太多計算機里要求的編程知識，統(tǒng)計中主要用R語言用的多一些。

統(tǒng)計方向的編程主要和計算機方向的區(qū)別在于：統(tǒng)計學(xué)側(cè)重于數(shù)據(jù)的分析與處理與可視化。這也是R語言比較擅長的地方。所以大家基本不用太擔(dān)心統(tǒng)計專業(yè)會不會對編程水平要求太高，基本只需要按照學(xué)校的課程設(shè)置走。把R語言學(xué)精通基本是可以應(yīng)付絕大多數(shù)的統(tǒng)計方向相關(guān)的編程要求的。

本科的統(tǒng)計專業(yè)基本都是一個專業(yè)，不會細(xì)分，比如說精算、統(tǒng)計、生物統(tǒng)計之類的，這個大家上的核心課程都是一樣的。如果你有一個大體的就業(yè)方向，那么你可以選一些更相關(guān)的課程。這個方面是沒有具體細(xì)分的專業(yè)，但是好多課程可以隨意選擇。

Q：統(tǒng)計專業(yè)與數(shù)據(jù)專業(yè)的區(qū)別在哪里？哪個對數(shù)學(xué)的要求更高？就業(yè)趨勢上，哪個更容易在未來被人工智能取代?哪個對CS的要求更高？

A：其實在美國是沒有一個嚴(yán)格意義上的數(shù)據(jù)專業(yè)這樣的說法的。更準(zhǔn)確地來說數(shù)據(jù)算是一個行業(yè)，然后數(shù)據(jù)行業(yè)其實包含的內(nèi)容非常廣，比如像剛才比較傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)行業(yè)就是一些大的計算機公司：谷歌、Facebook、亞馬遜的計算機巨頭，他們在處理些數(shù)據(jù)庫。

比如最典型的Uber或者滴滴打車，他們積累了大量的我們客戶的原始數(shù)據(jù)。比如說怎么儲存分類處理和分析這些數(shù)據(jù)就是一大重要問題。數(shù)據(jù)行業(yè)既然是一個行業(yè)，所以他對各個專業(yè)的人才都是有需求的。

關(guān)于是否被人工智能取代的問題，這個也是一個最近兩個比較興起的話題。我個人認(rèn)為數(shù)據(jù)行業(yè)基本是不會被人工智能所取代的專業(yè)行業(yè)之一，因為數(shù)據(jù)計算機行業(yè)本身的目標(biāo)不是你自己手動分析，你教人工智能來學(xué)習(xí)。所以說，數(shù)據(jù)分析其實是一個教人工智能的行業(yè)。所以大家不用擔(dān)心你會被人工智能搶了飯碗。

Q：請問就您了解國內(nèi)本科學(xué)位直接申請美國統(tǒng)計專業(yè)的PHD是否難度非常大？

A：其實不僅是國內(nèi)本科，美國本科也是一樣，從本科直接申請PHD都很困難，從美國申請前20的統(tǒng)計學(xué)都很難。因為這需要套磁問題，要找相關(guān)研究領(lǐng)域的教授。統(tǒng)計專業(yè)是比較小的系，據(jù)我了解，伯克利或者康奈爾基本一年就招十個學(xué)生左右。

我們所在的運籌學(xué)專業(yè)一年也只招十到十四個學(xué)生左右，因為招的學(xué)生少所以競爭就會很大。比如我們專業(yè)有不到一半的學(xué)生是本科直接申請過來的，還有大部分是在讀了一到兩年的碩士，有了一定科研經(jīng)歷之后才申請過來的。

Q：學(xué)長你好，你的專業(yè)是統(tǒng)計和數(shù)學(xué)，所以到了大三大四，每個學(xué)期的課都是high division的課程，而且伯克利的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計特別難，課程安排緊，考試難，平均GPA都挺低的，請問在提高GPA方面，有什么建議嗎？比如上概率論之前，你會預(yù)習(xí)一下嗎？

伯克利的GPA確實壓得比較低的，你是要和同班同學(xué)之間競爭的。教授給分是一個Curve的事情。比如教授會給5個A ，15個A，30個B這樣子，而且伯克利的學(xué)生比較勤奮刻苦一些。

主要核心就是認(rèn)真學(xué)習(xí)。選課方面要量力而行。盡量要把課程要均衡一下，而不是要整個一學(xué)期集中都要上一些很難很重的課。如果可能多個專業(yè)同時學(xué)的話，到大三大四課程方面會有一些壓力。

預(yù)習(xí)是比較好的學(xué)習(xí)方法，你提前看一下，聽講的時候起到作用會收到五分甚至十分的功效，這也是比較推薦的。

Q：想問問需不需要找實習(xí)呢？在大三大四階段想畢業(yè)直接工作的話，會不會失掉學(xué)習(xí)的時間，得不償失呢？

A：大部分實習(xí)都是在大二、大三的暑假，你只要不上暑期課程的話是沒有問題的。因為我當(dāng)時利用最后三年時間找了一個大數(shù)據(jù)方向的兼職，感覺還是很有收獲的。其實學(xué)校里學(xué)習(xí)的和工作能用到的內(nèi)容差別還是很大的，所以如果想本科畢業(yè)之后找工作的話，到了高年級找實習(xí)還是非常必要的。

Q：統(tǒng)計學(xué)作為主專業(yè)，申請碩士應(yīng)該做好哪些準(zhǔn)備？

A：如果本科專業(yè)是統(tǒng)計的話，那么先要明確你申請碩士的方向。你是對學(xué)術(shù)型的統(tǒng)計的碩士還是對一些更加應(yīng)用方面的統(tǒng)計碩士興趣更大一些？這兩方面還是有一些區(qū)別的。當(dāng)然申請碩士時，如果學(xué)有余力的話上一些碩士生、博士生的課程也會對申請非常有幫助。

比如說我當(dāng)時為了申請博士也上過一些運籌學(xué)相關(guān)的第一年博士生上的課程。一個方面你知識點會提高非常大。一方面你申請方面也可以向教授展示出來：你看我有余力，我有余力學(xué)這些高端課程，所以……收我當(dāng)學(xué)生吧！也會有一個非常良好的一個的作用。

Q：想問問在擇校上，您推薦發(fā)達(dá)地區(qū)還是排名相對靠前的偏一些的地方？

A：這個取決于你以后的方向。如果你本科畢業(yè)之后想直接工作可能相對來說地域方面會起到比重會大一些；如果想要繼續(xù)申請博士或者碩士的話，地域因素就小一些。

我本科階段是在伯克利，在伯克利西海岸，計算機的氛圍非常濃厚。后來博士生來到了康奈爾。這里其實比較偏僻，但是在東海岸，金融的氛圍比較濃厚一些，這個應(yīng)該也和你具體的想從事的專業(yè)相關(guān)。

我現(xiàn)在需要給康奈爾正一下名，康奈爾可能就是你說的那種比較靠前，然后非常偏僻的地方。但是因為康奈爾學(xué)校的教授在紐約開了兩三個校區(qū)，在那里幫同學(xué)介紹實習(xí)平臺提供各種機會方面，所以美國所謂的地方偏僻基本不是一個太大的劣勢，起碼就在康奈爾這邊經(jīng)驗來說，關(guān)于找實習(xí)、找工作，學(xué)校提供的平臺都是挺不錯的。