弱弱的问一句波士顿大学研究生学费贵不贵额？。。

波士顿大学（BU）位于美国波士顿市中心，与哈佛大学、麻省理工学院等名校隔河相对，BU学术氛围浓厚、交通便利、风景优美以及就业机会多等优点成为了许多学生的向往之地。

我读的是BU的MSSP（MS in Statistical Practice），介绍这个项目的同时也可以解答题主关于学费的疑惑。

从入学到现在过了挺长时间，对于这个项目以及整个BU也有了一个更加深入的了解。感觉网上对于BU MSSP的相关介绍很少，所以想要在这里和大家分享一下我对于MSSP的看法和就读的体验，希望能够给大家一个参考。

项目介绍

BU的统计系有两个方向，一个是MA in Stats，还有一个就是我在读的MSSP，前者偏理论，后者偏应用。我读下来觉得MSSP与传统意义上的统计项目相比区别还是很大的，感觉项目介于DS和BA之间，因为我们学的内容概括起来就是Business Analyst/Data Science。课程大多都和统计模型以及语言之类的有关，理论方面的知识学的不多，除非你特意去选一些偏理论的选修课，即实用为主，理论为辅。教授的讲课方式也是教我们哪些数据该用什么模型，以及Residual plot有repeated pattern时，我们应该要从哪些方面入手去解决问题等等。

项目一共有八门课程，其中有两门可以选修，我们需要在两个学期（4+4），或者三个学期（3+3+2/4+3+1/3+4+1）的时间内把课程全部上完。不管是两学期还是三学期，都可以申请暑期实习。系里比较小，授课的老师只有三个，三个老师各负责两门必修课。六门选修课分别是统计模型、R数据科学、机器学习、概率论和两门统计实践课（上下学期各一门）。

我选的是三学期，所以第一个学期有三门必修课，Applied Statistical Modeling，Data Science in R以及Stat Practicum，三门都是偏向应用的课程。

第一门Applied Statistical Modeling就是教我们使用各种回归模型，比如linear，logistic，Poisson等等，还有稍微难一点的Multilevel regression。这门课有期中考试，期末的project，还有平时的阅读测试，课堂测试，总之作业量比较大，学习进度也很快，每周都要花很多时间在这上面。

Data Science in R其实就是在R里面做一些data cleaning，visualization，textmining和mapping，另外老师还讲了一些SQL和Spark，课程设计很实用，这门课的内容还是很重要的，算是为以后的课程打基础。

Stat Practicum主要教我们怎么做统计咨询、统计业界的东西和一些专业的技巧，这门课分为两个部分，第一部分是Company Project，就是和外面比较大的公司合作，我们来给他们做项目，第二部分是Consulting Project，是PhD的学生带我们一起给波士顿当地的一些小公司提供统计方面的咨询服务。可以说这门课程非常实用，不仅仅局限于学校里面，而是让我们接触到了业界的东西，对于以后找工作是很有帮助的。

至于选修课，我们的选择有很多，包括CS的data analytics，Intro to database，商学院的Marketing，MET的Web Analytics，Math Finance，Risk和Quant Finance等，还有数学统计系的Comp Stat，GLM，Bayesian，Math Stat，Time Series，Stochastic methods，nonparametric stat等等。

如果有编程背景并且感觉自己专业知识可以的同学，强烈建议选择我们学院最热门同时也是项目里难度最高的589Computational Statistics，这门课属于统计的理论课，需要我们写算法，所以要对算法了解得非常通透，授课老师Luis也特别好，是一个非常聪明非常具有讲课热情的老师，我当初上这门课的感受就是虽然很难，但是真的很享受！能够学到很多有用的东西，对以后找实习也很有帮助！总之对于选修课我还是很满意的啦，项目课程的总体设计也很合理，就是有时候学习压力会有点大哈哈哈，不过是要不断地挑战自己啦。

人数的话，我们这届有40个人，30个国人，10个外国人，国人里面一半美本，一本陆本。陆本大部分都来自985院校，浙大、上财、武汉大学、对外经贸、华东师范、哈工大和吉林大学，还有少数的同学来自211和普通一本；美本的话有2个UIUC，3个Purdue，2个OSU，还有的是UWashington，GA tech，UCSB，Pitts以及几个文理学院。外国人里面有五个美国人，两个印度和几个欧洲人，美国人的背景都还不错，一个Berkley本科，一个UCSB，一个Brown本科Yale MBA，一个Wisconsin，一个Minnesota。同学的本科专业也是各种各样，有统计、经济、金融、CS和Marketing等，据说是学院在招生的时候就考虑到了多元化。我们上个学期的学习小组里面，就有两个同学是统计背景，三个是商科背景，大家的思维逻辑等方面就有很大的不同，这样也可以互相学习，还是挺好的。

关于学费的问题也在这里说一下，如果是两个学期的话，学费是最便宜的，大概是52000刀，如果是三个学期，那么就是前面两个学期按每学期26000刀收费，最后一个学期按照课程数量收钱，一门课大概是6000刀，合起来就是26000+26000+6000刀。

总的来说，MSSP的项目设置还是很良心的，建议是理科背景的同学申请，偏应用的课程非常实用，其实专业的目标就是培养毕业后进入各行业的数据分析人才，班里有不少工作了几年后想转行做Data然后回学校读这个专业的外国同学，大家的背景不同，也能够在交流中学到更多东西。

就读体验

前面讲过了课程的设置，Workload感觉因人而异，可能对于本科是统计背景的同学会稍微轻松一些。对于我来说，虽然一学期的课程也不是很多，但是由于课程本身是偏应用的，再加上内容也有一定的难度，所以平时的学习压力还是蛮大的。基本每天都要看书，周末有时候也要看，一周的作业量大概是每门课三小时，当然这不包括预习和复习的理解时间，然后更耗时间的是两个同时进行的projects，每次都要做很久。 如果是midterm和final，简直忙到怀疑人生，然后特别是第二学期，上课、找实习、自学，那段时间感觉自己头发都要掉光了。所以合理安排时间真的很重要！不管是平常还是final，亦或是实习，规划好每一分钟，节奏就不会那么乱。

由于我们系比较小，所以只有三个主教授，不过教授们都特别好，而且人少的好处就是我们很快就能够和教授熟起来，基本上每个同学教授都是认识的，以后写推荐信什么的也方便一些。三个主教授的信息都可以在学院的官网上看到，我们一般都叫他们马老师、爱老师和哈老师。马老师是我们的advisor，是一个非常有责任心、做事特别严谨细心的日本人。他Master是在哥大读的stat，PhD则是UCLA的stat，第一个学期的应用统计模型和第二个学期的机器学习都是他教的，感觉上课挺好的，就是有时候不能够清楚地向我们表达他的意思。

他的课需要我们先预习，先看过他布置的资料，理解透彻了才能够在上课时跟上他的节奏，否则上课的效率就很低，而且课后还得花更多的时间去理解他讲的东西。马老师有一个教学大纲，会告诉我们这周需要看哪些资料再来上课，感觉就像一个日历，安排得很好。我上学期有一个project的问题去请教他，他马上就指出了我的错误之处，还给了我很多相关的参考资料，解答问题特别认真。另外，马老师对于课程规划、就业选择和人生建议都特别在行，所以平常有空可以找他聊聊人生哈哈哈哈。

爱老师则是学院里的大忙人，没怎么说过话，但是感觉特别聪明。哈老师教我们Data Science in R和Conceptual Foundation in Stat这两门课，他本硕博全是在Wharton读的，不过可能是教授有点上年纪了，所以上课的质量不是很好，感觉他很想教会我们东西，但是不懂得怎么具体传授，所以他上的课我们自学多一点。哈老师对统计理论和一些新鲜好玩的应用很感兴趣，思维比较活跃，教授人也很好，课程相关的问题都会解答得特别仔细，即使是与课程不相关的问题也会帮我们看看。

项目的科研机会比较少，因为主要还是针对就业的项目嘛，如果对科研感兴趣的话建议直接去找老师问问。另外也有兼职的RA，可以去尝试一下，顺便减轻一点经济上的压力。虽然科研的机会不多，但是系里面的讲座特别多，每周都会请其他学校的教授过来，之前就请来过data science center的director，系里还会不定期转发一些在MIT的讲座，我们也可以去听。另外，系主任还组织了很多和找工作相关的活动，比如一学期三次的stat@work，过来讲的都是毕业的学长学姐，这个学期就分别找了一位做生物统计的、一位在tripadvisor做ds的，还有一位在liberty mutual做director的。还有三次career planning，是三个主教授教我们怎么找工作，怎么去network，听听还是能够有很大的收获的，对找实习和工作也有很大的帮助。

生活体验

来这边的第一感受当然是气候了，波士顿是典型的美国东北部气候，冬天很漫长，而且雪下得很大，有时候学校还会因为大雪而停课。春秋季的阳光就很好，白天很舒服，相对应的昼夜温差也很大，所以如果是白天出门一直到晚上才回来的话要记得带件外套。BU的校园是沿着一条大街两侧分布的，所以BU的校园很长，从西到东大概是2.4公里，有个横穿学校的地铁，在整个BU要停六站，有时候上课就不太方便。而且平常学校里人特别多（大概是只有一条主干道的原因…），走在路上基本和旁边的人错不开身。

BU的校园缺乏了一种传统学校的感觉，而且还被称为“没有校园的学校”，我个人是不太喜欢的。当然身边也有同学很喜欢BU大城市的感觉，不过确实BU的周围无论是在交通还是在吃喝玩乐方面的设施都非常齐全。从学校步行到附近的商场只要20分钟，去Chinatown开车也只要10分钟，周末去happy十分方便。周围的餐馆超级多，火锅炸鸡拉面奶茶什么的全部都有，我们有时候会一起出来party，氛围特别好。学校离downtown也很近，找实习非常方便，工作机会也多。

交通的话，学校里面有一条横穿整个校园的地铁，还有巴士57路和BU的shuttle，地铁和57路都是5-10分钟一班，地铁主要是带我们去附近的商场和Chinatown，57路往返于东校区和宿舍区之间。shuttle在高峰时段是十分钟一班，非高峰时段则是二十分钟一班，Shuttle不需要出示ID就可以直接乘坐，往返于东西校园之间，平常乘坐是一个很好的选择。另外，我个人特别喜欢的是BU的健身房，非常大，地上三层地下三层，里面的设备也很齐全，有十来条专业的泳道，壁球场和七八个室内篮球场，简直充分满足了想要运动的同学的期望啊！

还需要提一点的就是住宿，学校master的校内住宿很难申请，可以说基本上是不提供的，所以我们班几乎所有人都是住在校外。附近一个比较有名的公寓DP，卧室月租是1200刀左右，客厅则是800-900刀，往西是韩国+中国城，卧室的房租大概是1000刀。

就业情况

就业这块我要好好讲讲，因为项目的课程设置对于我们的就业规划是非常合理的。就拿上下学期都有的统计实践课为例，先说consulting projects，即MSSP有一个自己的网站，会有很多个人或是组织在上面申请做统计咨询，然后我们的任务就是每个小组在两个学期都要接2-3个项目，用R/SPSS/SAS这些软件来做数据收集、数据可视化、建模和实验设计等方面的内容，从而解决他们的问题。

这个project给了我们充分的机会去接触客户，让我们体会到了职场的感觉，学习像咨询师一样和客户去交流沟通。Company projects的话是我们每个学期都会和大大小小的公司合作，然后我们给他们做项目。我上个学期是给一家咨询公司Trinity做Medicare Cost分析和预估，每周都要和公司汇报进度，工作量很大，要自己去学习的东西也很多。虽然在一二两个学期不仅要上课还要抽空做project，几乎每天都很忙碌，但是认真去做的话真的能够学到很多东西，project对将来的实习就业也起到了很大的积极作用。

我在前面就强调过MSSP是介于BA和DS之间的，所以就业其实也有两种选择，即BA或是DS。如果是选择BA的话，和商学院的同学相比我们有着Data技能上的优势，尤其是R、Python和SQL。这就要求我们要认真掌握第一学期的课程内容，老师会用各种project教我们写出一份好看的简历，用R做出漂亮的图表，更重要的是教会我们看懂各种数据，让我们学会把做出来的模型和可视化数据概况总结为老板听得懂的东西，掌握BA所需的核心技能。但是和商学院的BA相比我们也有着缺乏商科知识的劣势，需要我们另外花时间去自学金融知识，自考CFA等证书。如果是选择DS的话，就需要我们好好学习理论课，理论课包括第一个学期的数学建模和第二个学期的机器学习，这两门课程的学习节奏都很快，基本上一周就讲完一章的内容，一些公式教授也不会非常详细地给我们推导，需要自己去钻研数学，上课的形式就是先自己预习、自学，然后老师上课直接讲应用+解决我们的问题。所以当DS需要把各门课程的知识都掌握得很好，要做好高强度学习的准备，才能为以后的找工作打下基础。另外，我感觉美国这边DS engineer的工作要求都是PhD起步，如果是单纯master学历可能是有点低的，再加上MSSP是针对就业，即使以后申请PhD也不太方便。如果是打算读PhD毕业后当高级DS的话建议还是选择MA，MA的课程可以让我们有扎实的理论基础，对于申请PhD比较合适。

系里对于我们的就业发展还是很关心的，平常就会开展各种相关的讲座，还有各种公司的宣讲会和求职课程等等，数学部门也经常会推送各种潜在的就业机会和研讨会，而且在上学期刚开学的时候教授就推荐我们去波士顿地区的各种统计/ML/AI/R/Python的见面会。建议大家注册Handshake，里面有学校的求职课程、公司宣讲会、面试和申请的信息上面都有，此外也可以看看Meetup和Evenbrite这两个网站，这样就不用再耗时间和精力去打听各种工作机会了。学院的career fair感觉一般，大公司不多，规模也不是很大，但是学校的资源很好，且不说邻居都是MIT、哈佛等大佬，学校的商学院自身也很强，就业机会非常多，像Pwc和Morgan Stanley等名企的Network Event那是家常便饭，有很多MSSP的同学都会来商学院这边蹭资源。

感觉身边的同学找工作都很积极，第二个学期的时候大家就已经忙着找实习、参加各种相关的活动和讲座了。我知道的比较好的有一位上一届的学姐，在wayfair暑期实习拿到了marketing和DS组的return offer，还有其他认识的学姐也都拿到了全职的offer。其实有很多数学专业的职位我们统计的也可以申请，比如statistical programmer, statistical analyst, research analyst, quant analyst, biostatisticia等等。总之我感觉MSSP在就业方面的优势是比较明显的，资源很多，专业适用性广泛，而且教授也很好很热心，好好利用的话是一笔财富。

最后，欢迎对统计感兴趣的同学申请BU的MSSP呀！也祝大家在申请路上付出的努力都能够得到回报，收到心仪学校的AD！

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