前言：
Harvard DS顶级数据科学项目已强势登场！对于拥有数学、计算机科学或统计学等理工科背景的申请者来说，恐怕无人不渴望获得这个项目的录取通知。然而，一旦入学，如何巧妙运用名校的声誉和校友资源，合理调配学业与求职的精力，使项目优势在求职过程中得到充分展现？让我们跟随Sophy导师一起探索其中的奥秘吧！
本文内容概览：
️项目介绍
️地理位置
️项目总费用预估
️项目详细就业情况
️求职时间轴
️求职资源
️个人求职经验
项目介绍：
近年来，项目录取比率稳定在6%上下。尽管缺乏官方的具体统计，但从我的观察来看，多数学生在本科阶段已积累了一定的科研背景。他们的平均成绩点数超过3.8，且在申请过程中无需提交GRE成绩。
哈佛大学，US News排名中数据科学硕士项目位列首位，其课程内容主要围绕统计学、计算机科学和数据科学三大领域展开，旨在为学生打下坚实的理论与实践基础。
项目的持续时间一般是十八个月，总共需要完成十二堂课程，这些课程涵盖了四堂技术核心课程、一堂数据科学批判性思维课程、一堂科研或综合项目课程、一堂计算机课程、一堂统计学课程，以及四堂选修课程。在此，学生需在研究项目与毕业设计之间作出选择以符合毕业条件：若选定研究项目，便需撰写毕业论文，并且通常情况下，项目周期需延长至两年；而若选择毕业设计，则需在一学期内完成与公司或机构合作的实际数据科学项目。尽管项目的时间安排相对灵活，即便学生不进行深入研究，他们依然有选择在两年内完成课程的可能性（这意味着每学期只需上三节课）。
在选择课程方面，我提供以下几点建议：若你的主要目的是为了求职，那么在秋季学期时，最好挑选那些负担不太重的课程。依据我的亲身经历，秋季招聘往往是全年最为繁忙的时段，而且大多数数据科学相关的职位都会要求完成在线评估（OA）。若需备考面试或笔试，同时还要应对繁重的课程负担，那么在求职方面恐怕难以集中精力。
可以考虑选择两年毕业的方案，这样就能拥有更充裕的时间去准备求职事宜，并且有助于实现工作与生活的平衡。众多研究生课程在难度和作业量上都不低，实际上，三节课的负担确实比四节课要轻许多。
哈佛与麻省理工学院的跨校选课政策使得众多学生倾向于选修MIT的课程。在哈佛，诸如机器学习和人工智能等课程更侧重于理论教学，而MIT的课程安排则融入了更多的实践编码训练，这或许对求职更为有利。哈佛的科技核心课程（数据科学I与II）以及麻省理工的机器学习课程几乎囊括了DS面试中所有需要考察的知识点和重点，这些课程必须认真学习！
地理位置：
哈佛大学的DS和CSE项目均属于工程学院，学生们大多在Allston校区度过学习时光，而且这两个项目的课程安排常常有所交集。工程学院的建筑相对较新，内部环境充满创意，非常适合学习氛围，而且周末也能刷卡进入。在无人使用时，学生甚至可以独自占据一间教室，享受那巨大的屏幕，真是乐在其中啊！
工程学院大楼与哈佛商学院相距不远，众多学子常至HBS食堂就餐，只需刷卡即可享用，那里的饮食质量确实远超主校区。若不愿在校园内用餐，此处距离韩国街、布鲁克莱恩亦颇为便捷。偶尔统计课程会安排在主校区进行，若需在两个校区间往返，可选择乘坐校车或公交车，主校区周边的学习资源和餐饮场所也相当丰富，整体而言，其地理位置十分便利。
项目总费用预估：
除了基础学费之外，最大的费用当属住宿费。若能成功租得哈佛大学宿舍，租金相对较低，大约每人每月1至2千元；反之，若未能如愿，波士顿的房租则大致在每人每月2至3千元之间波动。学费方面，每个学期大约在3万元左右。
项目详细就业情况：
毕业后，学生们主要选择了进入科技企业工作，而其中一小部分人则决定继续深造，攻读博士学位。
求职时间轴：
一般来说，最繁忙的时段集中在八月至十月，这段时间里会举办多场面试和OA活动，因此在此期间，我们建议大家充分利用暑假时间，做好充分的求职准备。在此期间，你们可以着手投递简历，并开始安排面试。DS的面试和笔试通常分为三轮：首先是线上OA或HR的电话筛选，接着是与公司数据科学家的面试，而最后一轮面试则可能涉及与经理的对话。自然，不同公司的招聘轮次不尽相同，然而，通常在每年的11月至12月期间，秋季招聘活动大致会告一段落。
春季招聘的面试大多在三月左右进行，结果则会在四月到五月揭晓。而我，早在十月份就已经拿到了暑假实习的邀请函。由于种种原因，我决定不再参与春招，于是接受了当前的实习生职位。
求职资源：
学校会组织多场以不同主题为特色的职业博览会，我主要参加的是以科技为主题的，然而，我的许多同学也参与了以金融和环境为主题的职业博览会。无论是大型企业还是小型企业，都参与了其中，大家普遍会准备一些简历，直接递交给企业的相关负责人。我个人的看法是，这确实有一定的帮助。一些企业在递送简历后，会向我发送学校内部的申请链接。此外，在求职会上的简短介绍，还能锻炼我自己的elevator pitch技巧。因此，我认为参加这样的活动还是有价值的。而且，这种求职会还能获得各种各样的小礼品呢。
Harvard Startup Career Fair
除了职业博览会，学校还会举办各式各样的信息交流会，诸如简历修改、领英资料更新等，此外，某些企业还会专门举办宣讲会。然而，效果可能因人而异，就我个人体会而言，这些求职资源多数时候只是起到辅助作用，最终还是需要依靠自己勤加练习、充分准备面试内容以及积极与校友联系。我认为与同学们探讨面试题目、共同回顾关键知识点、审视个人简历，这些都是高效求职准备手段。鉴于哈佛校友众多，寻求校友协助内部推荐相对较为便捷。
个人求职经验：
尽早着手是明智之举。去年就有同学在开学前就已经确定了实习单位，那时我便觉得自己的起步较晚。尽管每个人的进度可能存在差异，但尽早着手，筹备时间将更为充裕。在暑假期间专心刷题、准备面试话题，相较于学期中兼顾学业和面试准备，无疑要轻松得多。
当时我浏览了众多面试经验分享，在“一亩三分地”上不仅获取了众多面试技巧，还通过该平台找到了不少内部推荐机会，这些经历对我帮助极大。
经常浏览LinkedIn和Glassdoor网站。在我使用的功能中，Glassdoor提供的24小时内新发布的职位信息特别受欢迎，因为它信息全面，查阅起来也十分便捷。
做题数量再多也不嫌多。在面试数据科学职位时，我深刻体会到知识面相当广泛，不同公司的期望值差异极大。有的企业更重视数据分析，那么就得多准备一些产品理解方面的内容；而有的企业更侧重编程，那就需要大量练习SQL和Python等与数据相关的题目。理解ML的内容不仅要掌握其表面意思，还需深入理解其内在原理，同时要能够辨别并比较不同模型之间的优缺点。
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