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2023-08-27 10:05:37
美国佐治亚大学（University of Georgia）是全美国第一所四年制公立大学，成立于1785年，位于佐治亚州雅典市阿森斯，距州府亚特兰大90公里，同时也是全美历史最悠久的研究型大学和佐治亚州大学系统规模最大的高等院校。佐治亚大学开设79种学位项目，每年招收26000多名本科生和9000多名研究生, 其传播学院与公共行政学院为全美最顶尖的五所学校之一, 并为美国电视花生人奖(Peabody Awards)的主办大学, 被誉为美国南方三所公立常春藤大学之一。
如果想要安逸，或者性格比较腼腆内向娴静，推荐新加坡。
如果想要奋斗出点成绩来，还是推荐美国。但是代价也大。
看了楼上的几个回答有一些点不是很同意。新加坡绝对不是一个安逸的国家，毕竟你是来留学的而不是养老。我来这里已经六年了，感受了六年这里的教育，新加坡meritocracy不是说着玩的，每一届学生只有很少一部分能被录取到大学，国际学生录取也是比较严格的。这里的竞争异常激烈，虽然我目前只是大一的学生，但是这并不影响我感受国大的学术氛围。谷歌应该很容易搜到2013国大graduate的就业率和起薪情况，相比较这边的生活水准这里的平均起薪已经足够应付生活开销并有结余，engin平均90%以上的就业率也是我们国大学生很骄傲的地方。我不了解美国的情况和git的学校情况所以不说，但是新加坡绝对是一个机会和挑战、汗水和创造并存的国家，新加坡也绝对不是人们口中的"弹丸之地"。最后，选择留学学校需谨慎，题主能拿到这三所学校的offer说明您一定很有能力，无论选择国大南大还是git，希望您能不辜负这样的机会，祝前途一片光明。
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即便是MBc，是不是也应该用功读书？
建议新加坡.
这个同学去读master by course, 楼上建议什么"学术环境"简直是耽误人.
理论上讲，绝对是去美帝，比新加坡领先了一百个日本，而且这个专业也很好。 可是你提出预算限制。先想想办法，能申奖助就赶紧，别耽误。实在没办法，我不主张不顾一切砸锅卖铁留学，那就直接新加坡。 你申请时就该想到预算是多少啊。
作为一个在乔治亚理工就读MS in Analytics项目的过来人，我想用自己的申请经历为你提供一些参考，希望可以帮助到你。
首先我简单介绍一下这个项目，乔治亚理工大学是一所综合性的公立大学，其位于美国南部亚特兰大。乔治亚理工大学是美国最好的理工学院之一，其与MIT还有加州理工学院一起被称为“美国三大理工学院”，也被誉为“南部MIT”，这也可以看出项目的实力很强，同时受认可程度也是比较高的。
说完了学校再来介绍一下学校所在的城市——亚特兰大，对于这座城市相信大家一定不会陌生，在这里不仅有可口可乐和CNN，同时现在Fortune500的公司中有12家将总部设在亚特兰大，这个数字在美国仅仅次于纽约以及休斯顿，所以这里有很多的实习和就业机会，对于那些想要在美国工作的同学来说，亚特兰大不失为一个很好的选择。而且GaTech的位置也很不错，其位于亚特兰大的市中心，和可口可乐公司的总部只隔着一条街，去市中心步行只要半小时，地理位置十分的优越。
说完了学校的情况，接下来我再来说一下项目的情况，MS in Analytics这个项目是GaTech在2014年新开设的项目。这个项目时长为1年，每年秋季开学，这个项目开设在 H. Milton Stewart School of Industrial & Systems Engineering之下，而ISyE研究院全美排名第一，其也属于顶尖的水平。不过这个项目是一个多学科交叉的综合性学科，在这个项目中融合了computing、statistics、operations research以及business，所以在平时学习的过程中，项目的同学需要到School of Computational Science and Engineering、Scheller College of Business学习不同方向的知识，而这两个学院分别为全美第9以及全美前20，所以项目的课程质量是有保证的。
最后我再和同学们简单介绍一下项目的录取情况，首先这个项目的对于同学们硬性成绩要求是比较高的，我是在2016年秋季申请的这个项目，当时项目录取的同学GPA中位数是3.6，托福的中位数则是113分，这是一个很高的成绩水平了。同学们申请这个项目的时候可以提交GRE或是GMAT的成绩，我那一年GMAT成绩的中位数是94th percentile quantitative，90th percentile verbal。不过硬性成绩的要求是会随着时间变化的，同学们在申请之前最好可以调查一下近年来项目的录取要求，再结合实际进行申请准备工作。
虽然项目录取的时候对硬性条件要求比较严格，但是其对于申请者的专业背景要求并不是很高，项目中的同学也来自很多不同的专业，其中有商科、金融、数学、统计这些和项目相关的专业，也有科学、英语等和项目相关度很低的专业，因此这个新项目很适合想要转专业申请的同学选择。另外这个项目中很多同学是有工作经验的，还有四分之一的同学是在拿到其他学科硕士学位之后申请的，可见其对于同学们的背景要求非常宽松。
这个项目中一共有三个学期，同学们需要修完36分的课程，每门课都需要修5周，每周每节课要上三个小时，其中秋季和春季都要修15个学分的课程，夏季学期则要修6个学分。如我前面所说的那样，这个项目是一个综合性的项目，所以其课程的设计也包含了很多的方向。
项目中的必修课有Computing for Data Analytics、Introduction to Analytics Models、Introduction to Business for Analytics、Data and Visual Analytics、Data Analytics in Business、Applied Analytics Practicum。其中前三门必修课并不是必须要学的，如果我们专业背景满足项目的要求，我们是可以用选修课在代替这三门必修课的，所以课程的设置是比较自由的。
在这个项目中一共有三个track，同学们可以结合自己的需要来对这些track来进行选择，选择的过程是非常自由的，如果同学们觉得自己一开始选择的track不是那么适合自己，后续也是可以自由切换的，这也可以保证同学们在项目中都可以真正学到自己需要的知识。这三个track分别是Analytical Tools track、Business Analytics track以及Computational Data Analytics track。
下面我和同学们简单介绍这几个track的课程内容，首先是Analytical Tools track，这个track主要的教学内容是建模方面的内容，目的是让同学们运用统计分析模型做simulation。Business Analytics track则偏向于用分析的知识去解决Marketing、Finance、IT以及HR这些其他行业中可能出现的问题，在学习的过程中同学们也会去做很多的project来锻炼自己的能力。最后的Analytical Tools track则更加看重大数据的获取、储存、处理以及分析。
由此同学们也可以看出项目中不同track的课程内容还是存在比较大的区别的，所以同学在选择track之前一定要对自己未来的发展方向进行规划，之后再结合自己的需要去进行选择。另外这门课的选课自由度是比较高的，项目中的课程主要由statistics、computing、business、operations research以及applications of analytics几个方向的课程组成，同学们也能根据自己的需要进行自由的搭配，因此项目平时的学习基本可以满足所有同学的需要。选修课程在官网上都是可以查到的，我建议大家最好提前到官网上了解一下具体的课程，之后结合自己未来发展的规划进行课程的设计。
在这些课程的学习过程中，同学们会用到Hadoop、NoSQL、SQL、SAS、Python、Tableau、Hive等算法以及相应的编程软件，因此课程的内容是很tech也很实用的，同学们在学习的过程中可以掌握很多技能，课程也能满足大部分同学们的实际需要。
另外项目中的夏季学期内容并不是传统的授课，而是让同学们做一份实习或是完成一个项目。学校是不会为同学们提供实习的机会的，实习需要同学们自己去找，不过在这个过程中项目会提供很多的帮助，所以找实习还是比较简单的。而且就算同学们没有找到让自己满意的实习，学校也会为这些同学提供on-campus analytics project，这是可以算学分的，因此同学们不必担心自己找不到实习。
以上就是项目的课程设置情况，我们可以看出在项目的课程设置中有很多CS、DS、Stats方面的课程，这些课程内容很扎实，同时也是很实用的。虽然学习强度会比较大，但是在项目的学习中同学们也会有很多的收获，同时同学们也可以通过实践来锻炼自己，所以这个项目是很不错的。
最后我来和大家介绍一下这个项目的就业情况，相信这也是很多同学十分关心的部分。这个项目是一个以就业为导向的项目，所以学校对于项目的就业也是很看重的，根据小秘的说法，这个项目的就业率是可以达到90%以上的，而这个数据也是包括了国际生的。
首先在项目中会有各类实用软件相关的讲座，在这些讲座上同学们可以学到很多实用的知识和技能，对于后续就业的帮助是很大的。同时项目还会有就业方面的训练，在老师的培训下同学们可以提前接触到就业中的各个环节，从而更好地进行有针对性的准备，从而提升自己求职的成功率。项目在春季和秋季也会有自己的career fair，会有很多有名的公司前来，机会是很多的。不过这个项目中最让我在意的是项目会拨出一些款项来帮助同学们参加analytics conference和annual Business Analytics and Big Data Industry Forum，这是很贴心的，也可以看出项目对于同学们就业的重视。
据我所知Equifax、EY、LexisNexis、Coca-cola、Deloitte、Delta Airline、home depot等且都会来，期间同学们也会有机会一对一和recruiter聊天，一般情况下也都可以搞到面试的机会，而之后的结果主要还是要看同学的能力。除了学院的career fair之外，项目的同学还可以去参加其他学院的招聘会，里面的公司都很强，像college of computing的招聘会中就会有Google、Facebook、Amazon、Twitter、微软等大公司前来，同学们也要积极参加，那里会有很多好机会。
因为项目选课较为自由，因此同学们可以根据自己未来发展的需要选择不同方向的课程，所以项目中同学的就业方向还是很广的，除了做data scientist和data analyst之外，同学们也能做供应链相关的分析工作，统计建模工作也是可以做的。而根据我在LinkedIn上了解到的毕业生就业情况，有一些同学去了苹果、Facebook这样的大公司工作，不过更多的同学还是选择在CMU本地工作，整体来看项目的就业情况还是很理想的。
以上就是我今天要和大家分享的全部内容，整体来看这个项目的质量还是很不错的，同学们在项目中可以学到很多的干货，而不同的track则可以让每个同学在这里都学到符合自己需要的知识，加上这个项目对就业很看重，所以就业前景很不错，我也很建议同学们选择这个项目，最后我也祝愿同学们都可以申请到自己心仪的项目。
