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[问答] 乔治华盛顿大学，华大西雅图，和伊利诺伊香槟哪两个学校好？

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53542 14
qying 发表于 2021-3-19 13:28:23 | 只看该作者 打印 上一主题 下一主题
 
关于生活，气候，学术，就业


上一篇：如果你在微软总部工作，当你的父亲给别人讲述你在美国西雅图微软总部时，是怎样的一种体验？
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标签：乔治华盛顿华盛顿大学伊利诺伊关于生活西雅图
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精彩评论14

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沙发
捉鳖不在水 发表于 2021-3-19 13:28:30 | 只看该作者
 
谢邀。具体看你读什么，如果读CS，强烈推荐去华大，因为就CS而言，华大和UIUC没有本质上的差距。UIUC专业排名第5 华大第6. 第二，华大的地理优势更加优越，先不说亚马逊，微软和一些其他科技公司在西雅图这件事情。 华大在大城市（交通便利，各种博物馆，国内的美食（小肥羊，鼎泰丰....）,学校就在湖边，学校里可以看到雪山，图书馆很古典...）。UIUC在农村，农村，农村。重要的事情说三遍。 乔治华盛顿大学不在讨论范围之内。就这样。88
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板凳
struggle、 发表于 2021-3-19 13:28:38 | 只看该作者
 
GW在首都，社科生可以散着步直接到政府部门实习。理工专业优势并不是那么明显，但离政治中心近永远是个优势。首都人民的生活状态也看起来很健康阳光，城里跑步的人很多。另外，Smithsonian博物馆非常壮观。我去参观的时候就非常渴望自己住在当地，而不必走马观花。

如前面答主所言，UW在西雅图，亚马逊和微软总部在那儿，波音工厂在那儿（虽然我不确定有没有就业机会，因为他们corporate hq貌似在芝加哥）傍着雪山和海洋，美极了。去加州找工作什么的也相对方便。UW的校园也很漂亮。哥特式建筑，春天还有樱花。

UIUC的外号是玉米地，顾名思义。列个数据：UIUC官方称该校产出的诺贝尔奖得主有23名。UW是12。尽管都是科研强校，但UIUC综合水平还是略高一筹。（参考：https://en.m.wikipedia.org/wiki/List_of_Nobel_laureates_by_university_affiliation）

总结：
社科专业，去GW
理工科专业并想找工作找实习，去UW
理工科想做学术研究，在实验室搬砖什么的，去UIUC吧……只不过本科学费好尼玛贵。我认识很多伊利诺伊的朋友都是嫌UIUC太贵，所以去其他州的州立念书了。
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地板
Minors 发表于 2021-3-19 13:29:01 | 只看该作者
 
gwu 2016 fall在读。个人感觉生活上gwu略贵，无论是吃住，不过位置没得说，雾谷校区白宫西边两条街。各种国际组织也都在学校周围。相比之下西雅图较为平淡，UIUC较村。不过学术上个人感觉还是UIUC比较强的，本人会计专业，UIUC专业排名要高得多。UIUC秋季开学比较早，好多六月入学，gwu是八月底，西雅图华盛顿不太了解。在气候上，感觉dc真的非常宜人，城市的绿化也非常好。由于没在另外两个城市生活过，不妄作评论。关于就业，无论在哪都全凭个人本事吧。

最后，感觉没有什么更好之分，都是同档次的学校。美国的好大学都不错，想去哪全看个人需求是什么。

ps: 感觉gwu校友刷知乎的好少。。关于我校的问题和回答都不多。(ಥ_ಥ)
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5#
大雁60914 发表于 2021-3-19 13:29:06 | 只看该作者
 
生活上来讲，乔治华盛顿在dc的边上，距离市中心近学校又很安静，气候四季分明很像北京。华大西雅图地处西雅图市中心，相对繁华，生活方便，气候比较好冬天不冷，雨水多。uiuc地处小镇，比较安静不是大城市，气候和dc差不多，四季分明。这三个学校的学术都很好，就业来讲华盛顿和西雅图可能都会好于uiuc
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6#
smile曦泽 发表于 2021-3-19 13:29:52 | 只看该作者
 
一、学习

我本科是在国内读的，专业是商科，在之前的申请季中，转码申请了数据科学项目。转码这件事，还是很考验一个人的，最开始在准备的时候，一切从零开始，要自学很多CS领域的相关知识，学了一段时间，仍旧没有太大的成效，我甚至一度怀疑自己是否真的适合CS这个领域。不过真的入门之后，其实感觉也还好，并没有想象的那么难。如果你也是跨专业申请的话，个人建议一定要学习一下Python这门编程语言，对你后续的学习还是有一定帮助的。
项目开设的课程难度其实并不高，只要你上课跟着老师的进度走，课下及时预习和复习，多花些心思，还是很容易应付考试的，就算是没有CS基础，拿A也是有可能的。不过有一说一，课程收获比较有限，对未来就业的帮助并不是特别大。
第1张图片 这个项目大部分课程都是在晚上上课，如果上完课之后还要做作业的话，差不多已经凌晨了。所以我和我周围的小伙伴经常会熬夜，写作业到凌晨绝对是正常操作。个人感觉如果你对这个项目感兴趣的话，时间管理一定要安排好，经常熬夜真的不太好。
有些学弟学妹对科研项目感兴趣，这里我就顺便提一下。项目中的科研机会还是很多的，我有几个关系不错的好朋友在暑期，都拿到了暑研的名额。之前有一位带实验室项目的教授，本身业内的影响力很大，科研项目也比较多，但据说他目前去了UVA。不过其他还在的教授受伤的科研资源也比较不错，如果你想做科研项目，建议上课好好表现，多在教授面前刷刷存在感，你要让他们看到你对科研的热情，这样再去表达自己想跟项目的想法，成功的概率会更高一些。
二、录取

数据科学这个项目的包容性还是很强的，录取的学生中什么国籍的人都有，录取数量大概在60多个人左右，其中中国学生可以达到25%左右的比例，印度人可以达到6分之一左右的比例，还有一些欧洲、非洲、东南亚和拉丁美洲的同学，当然也有很多美国本土的学生。
项目录取新生的背景还是很多元的，有我这种本科是商科的转码选手，也有文科背景的同学，当然也有几个同学是CS专业出来的。据我所知，录取的新生中，有北大的同学，也有双非背景的同学。个人感觉，这个项目的录取难度其实没有特别高，就算是转码选手、双非背景，只要你的综合实力够强，都是可以尝试一下的，万一成功了呢。
第2张图片 三、就业

我们学校的Job Fair其实我感觉用处不大，很多企业来参加，单纯就是和学生简单地聊一下而已，并不会发on campus名额，最后你还是要去官网投简历，然后走面试流程的。虽然不能投简历，但可以了解一些企业招聘的基本信息，有一些不懂的地方可以直接和HR沟通，我感觉Job Fair也就这点作用了，论性价比的话，是真的不怎么高。
学校设有handshake，是一个求职网站，你可以在这个网站上看看实习和全职机会，感兴趣的话，可以投投简历。我的一个朋友的工作就是在这个网站上找到的，他对工作的满意度也比较高，个人感觉还是有些用处的。
听学长学姐说，如果你未来是打算找个偏商业分析方向的工作，并不是那种对技术要求很高的岗位，还是比较容易找工作的，美国此类岗位在市场上的需求量也是比较高的，但如果是Machine Learning方向的岗位，还是需要课下时间多自学一些内容的，单纯依靠老师上课讲的内容肯定是不行的。
但有一说一，虽然学校和老师可以给你提供一定的就业机会和资源，但找工作这件事情最重要的还是看个人。毕竟学校培养机制再好，如果你自己不努力的话，也不会有太大的帮助。上课的时候好好学习，打好理论基础，课余时间多刷题，实习的时候好好实习，积累实务经验，综合发展软件和硬件实力，这样在后续面试的时候才可以做到沉着不慌。
第3张图片 四、生活

一个人出国留学，刚来美国的时候，最直观的感觉就是寂寞和孤独吧，其实刚开始会孤独还是很正常的，大部分留学学子都会遇到这个问题的。你可以和寝室室友或者同班同学多交流，在学校结识一些新朋友。
我的口语其实并不差，雅思成绩之前拿了7.0分。平时和同学、老师沟通是没有问题的，但如果和有口音的人交流，还是会出现一两句听不懂的情况。课余时间，我很少会参加party，不过有时候会参加happy hour，和关系好的小伙伴喝一杯，聊聊天，谈谈理想和未来。除了happy hour，我有时候也会去参加一些教堂组织的活动，之前在活动中还是认识了好几个朋友的，目前也有着联系，大家偶尔也会出来聚一聚。
不经常参加party，也可能是因为我所处的圈子的原因，我身边的同学和朋友基本上都是30+的选手，大家对Party没什么兴趣，甚至有一个来自于尼泊尔的同学，还说让我去尼泊尔参军…如果你感觉自己的英语水平很差，想要多和外国人交流沟通，可以多去参加一些活动，英语角也是不错的选择。
第4张图片 到这为止，也差不多要结束了。出国留学，其实我认为是一个人生的转折点，还是要重视一下的。在申请之前，一定要综合考虑之后再做决定，你是否是真的想要出国留学，不要盲目跟从别人，看到周围的同学都去申请，你也就跟风去申请。你要有一个明确的职业规划，确定你出国留学是为了更好的发展，不然浪费2年的时间，真的没有太大必要。
同时，你要问一下自己，你硕士毕业后，是打算长期留美，还是打算回国就业。如果是打算留美的话，最好在选择学校的时候，考虑一下地理位置这一因素，毕竟美国的就业市场还是倾向于“就近原则”招聘的，位于大城市的大学，就业机会会更多一些；如果是打算回国就业的话，那么尽量选择一些在国内知名度高的大学。
留学不是拍拍脑袋就可以决定事情，我还是建议各位综合考虑多方面因素之后再去申请会更好。如果考虑好了，决定要留学，那么就尽自己最大的努力去备考和准备，遇到困难和阻碍是很正常的事情，毕竟很少有人在留学这条路上会完全一帆风顺的。熬不下去的时候，就想想你不是一个人，你身边还有那么多支持你的老师、家人和朋友。最后的最后，希望大家都可以在申请季中斩获自己理想大学的offer。
第5张图片 AdmitWrite，基于共享经济模式建立的知名互联网留学平台，留学届Uber。迄今为止，平台入驻世界顶级名校导师已超过1000名，实现美国TOP30，英国G5，澳洲八大等多个地区名校全覆盖。学术大牛？名校学霸？外籍名校导师？牛人汇集地，你想要的都在这里。人文社科/商科/工科？理科/艺术/法学？不管什么方向，我们都能为你匹配同专业名校学霸，申请so easy！中介价格不划算？线上模式，拒绝无谓成本，打造极致专业度，极具性价比服务，让每一分钱都花到实处。

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7#
当归十年 发表于 2021-3-19 13:30:45 | 只看该作者
 
对于其它两个学校我不是太了解，我主要讲一下我就读的学校。GWU是一所规模庞大拥有一定声誉的综合研究大学，我也很荣幸的进入到里面学习，在这里就分享一下乔治华盛顿大学的Data Analytics项目，内容从项目介绍，实习就业以及录取条件这几方面展开，希望看完能给你带来一些参考，也给想要申请这个项目的同学一些借鉴。
一、项目背景

乔治华盛顿大学的数据分析项目和其数据科学是两个不同的项目，数据分析项目是由计算机专业和工程管理专业合办的新项目。目前有计算机和工程管理两个方向，选择该项目的人背景大多为美本或美硕，像我一样有国内本科背景的人不多。
二、录取条件

该项目的录取条件大致为：托福100+，雅思7.0+（各单项不低于6分），GPA3.0+，需要GRE成绩，建议320+。
除了成绩外，要求申请者本科毕业，不限专业背景，但最好修过微积分、概率论、编程和统计学课程。工作实习经验没有特别要求，我是国内cs本科背景GPA3.48，有过一段短期实习和国内科研经历，参与过阿里云ai竞赛，给大家做参考。

第11张图片 三、项目介绍

在教学资源上，因为乔治华盛顿大学整体比较偏向文科，所以和其他理工科学校相比该项目的教学资源还是有很大差距的，不过大家可以使用学校给大家准备的http://Lynda.com的课程来自学。因为是新项目，教授大多为兼职教授，对于教学也比较上心，可以和教授多沟通，此外他们也可以给学生带来更多业界的最新资讯和实战的经验，不至于让课程太多学术死板。
在课程设置上，该项目是两年期的项目，一学期三门课，必修课很简单，选修课的难易程度要看具体选择的课程，不过整体来说课业负担很小，比较轻松，课程的设置不管是难易程度还是方向上，都比较适合找工作。
在选修课方面，前面提到了项目有计算机和工程管理两个方向，必修课差不多，按自己选的方向选择选修课就可以了。和工程管理相比，计算机专业的课程少得多，比较难选。这两个方向可以根据自己的兴趣爱好和职业规划做出选择。

第12张图片 四、实习就业

前面也提到因为数据分析是一个新的项目，所以教授们也都比较重视大家的就业，同时也会在授课中给大家教授很多实践技能方面的知识，加上DC的优越的地理位置，对于找实习和工作来说都非常便利。虽然很多大企业需要公民身份（像FBI，CIA），但是很多中小企业特别是科技类的创业公司对这方面不是很看重，多去了解和接触社会，多去了解美国的本土商业礼仪和社交方式，扩展自己的交际圈还是会有非常多的机会的。
在这里获取求职信息的主要途径有Linkedln 和Handshake，学校也会准备一些就业服务和招聘会，但大多是文科类职位，用处不是很大。想要有好的offer，除了上面提到的利用地理优势扩大交际圈外，还可以平时多和教授联系，我就是通过教授做了两个学期的研究助理工作，对后期实习有一定的帮助。
总之，这个项目的就业率还是非常高的，接近100%，只要用点心，都能找到自己感兴趣的领域的工作和实习，金融、数据分析、AI等都是不错的选择。

第13张图片 本文来自AdmitWrite留学平台专栏——【海外名校申请经验】，专栏主要内容包括但不限于申请经历，就读体验，专业前景，就业分析等。想看更多的申请经历以及就读体验，欢迎关注~
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8#
金陵遗老 发表于 2021-3-19 13:31:19 | 只看该作者
 
真是不能理解为什么GWU会和UW和UIUC相提并论。。。
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9#
玛尼河 发表于 2021-3-19 13:31:50 | 只看该作者
 
文科GWU可能好些。但是理工科绝对是Illinois和UW好。然后GWU在首都，Illinois在中西部的村里，UW在宜居城市西雅图。气候的话GWU＞UW＞Illnois。
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10#
CST詩婷 发表于 2021-3-19 13:32:25 | 只看该作者
 
一、学习

我本科是在国内读的，专业是商科，在之前的申请季中，转码申请了数据科学项目。转码这件事，还是很考验一个人的，最开始在准备的时候，一切从零开始，要自学很多CS领域的相关知识，学了一段时间，仍旧没有太大的成效，我甚至一度怀疑自己是否真的适合CS这个领域。不过真的入门之后，其实感觉也还好，并没有想象的那么难。如果你也是跨专业申请的话，个人建议一定要学习一下Python这门编程语言，对你后续的学习还是有一定帮助的。
项目开设的课程难度其实并不高，只要你上课跟着老师的进度走，课下及时预习和复习，多花些心思，还是很容易应付考试的，就算是没有CS基础，拿A也是有可能的。不过有一说一，课程收获比较有限，对未来就业的帮助并不是特别大。
第17张图片 这个项目大部分课程都是在晚上上课，如果上完课之后还要做作业的话，差不多已经凌晨了。所以我和我周围的小伙伴经常会熬夜，写作业到凌晨绝对是正常操作。个人感觉如果你对这个项目感兴趣的话，时间管理一定要安排好，经常熬夜真的不太好。
有些学弟学妹对科研项目感兴趣，这里我就顺便提一下。项目中的科研机会还是很多的，我有几个关系不错的好朋友在暑期，都拿到了暑研的名额。之前有一位带实验室项目的教授，本身业内的影响力很大，科研项目也比较多，但据说他目前去了UVA。不过其他还在的教授受伤的科研资源也比较不错，如果你想做科研项目，建议上课好好表现，多在教授面前刷刷存在感，你要让他们看到你对科研的热情，这样再去表达自己想跟项目的想法，成功的概率会更高一些。
二、录取

数据科学这个项目的包容性还是很强的，录取的学生中什么国籍的人都有，录取数量大概在60多个人左右，其中中国学生可以达到25%左右的比例，印度人可以达到6分之一左右的比例，还有一些欧洲、非洲、东南亚和拉丁美洲的同学，当然也有很多美国本土的学生。
项目录取新生的背景还是很多元的，有我这种本科是商科的转码选手，也有文科背景的同学，当然也有几个同学是CS专业出来的。据我所知，录取的新生中，有北大的同学，也有双非背景的同学。个人感觉，这个项目的录取难度其实没有特别高，就算是转码选手、双非背景，只要你的综合实力够强，都是可以尝试一下的，万一成功了呢。
第18张图片 三、就业

我们学校的Job Fair其实我感觉用处不大，很多企业来参加，单纯就是和学生简单地聊一下而已，并不会发on campus名额，最后你还是要去官网投简历，然后走面试流程的。虽然不能投简历，但可以了解一些企业招聘的基本信息，有一些不懂的地方可以直接和HR沟通，我感觉Job Fair也就这点作用了，论性价比的话，是真的不怎么高。
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第19张图片 四、生活

一个人出国留学，刚来美国的时候，最直观的感觉就是寂寞和孤独吧，其实刚开始会孤独还是很正常的，大部分留学学子都会遇到这个问题的。你可以和寝室室友或者同班同学多交流，在学校结识一些新朋友。
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