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[问答] 在纽约大学就读是一种什么样的体验？

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@Xizi_M2U9nBro 发表于 2023-2-20 08:55:31 | 只看该作者 打印 上一主题 下一主题
 
在纽约大学就读是一种什么样的体验？


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沙发
abc840420 发表于 2023-2-20 08:56:20 | 只看该作者
 
对于华盛顿大学，Cornell, Brown，哥大我不是特别了解，在这里就说一下我比较熟悉的NYU DS项目，这个项目相对来说开设的时间并不是很长，所以国内很多同学对于这个项目并不是十分的了解，因此在这里我和大家介绍一下这个项目的基础信息，并分享一下我在这个项目的就读体验，希望看完本文能帮助题主更好的做出选择。 项目介绍及录取情况 首先我先和大家介绍一下这个项目，NYU的Data Science项目实在courant下面的一个硕士项目，时长是两年，开设的时间并不是很长，也是一个比较新的项目，但是现在所有的DS项目开设时间也都不是很久，因此这一点对于项目的影响并不是很大。在我看来这个项目是很不错的，因为这个项目在开设的时候就明确了自己是为那些想要就业的同学准备的，所以很多课程的设计都是针对就业的，同学们的就业前景也是比较好的。不过因为项目的课程中有很大一部分都是和PhD一起上的，所以这个项目同样很注重理论方面的学习，因此这个项目可以满足不同同学的需要，在我看来很适合同学们进行选择。 另外NYU是一所特别务实的学校，其对于毕业生的就业是十分看重的，更为重要的是NYU在美国人的心目中很受认可，至少我接触到的美国人都觉得NYU在纽约和哥伦比亚大学是一样优秀的高校，这也和国内的看法有比较大的差别，不过这也体现了NYU的优势，所以我觉得这个项目还是很适合同学们来选择的。不过这项目的学费也十分的高昂，两年下来学费基本就要70000美金以上了，因此大家在选择这个项目之前也要结合自己的实际情况进行考量。


第1张图片
简单介绍完项目的基础信息，接下来我来和同学们说一下大家最关注的录取情况。这个项目虽然开设的时间不是很长，但是已经经历了几次扩招，17年这个项目只招收了八九十个人，但是到了18年就已经140+了，所以这个项目招生的规模还是比较大的。根据我的了解，这个项目的录取率在百分之十几左右，国人在项目中的比例大概在一半左右，其中国内本科和海本的同学数量大致是差不多的。海外本科的同学有来自UCB、USC、UCLA、UCSB以及哥伦比亚的，而国内本科的同学主要都来自985的高校。 至于申请的难度我觉得倒不是很大，除了三维成绩方面的要求之外，我发现最终被录取的同学本科期间数学成绩都是很不错的，数学平均分都在90分左右，而一些分数偏低的同学其数学成绩在专业中的排名也是比较高的，可以看出这个项目对于申请同学的数学能力还是很看重的，而数学背景比较好的同学想要申请这个项目也会更有优势，因此同学们如果可以在GRE考试的数学部分拿到高分对于申请也是会有帮助的。除了数学方面的背景之外，项目对于machine learning也是比较看重的，如果同学在本科期间做过与之相关的项目或是有相关经历的话，在申请的时候也会更有竞争力一些。  


第2张图片
课程设置及学习情况 说完了项目的录取之后，接下来我和大家介绍一下项目的课程设计和平时的学习情况。首先项目的选课是十分自由的，一共有6门必修课和6门选修课，选课也是十分自由的，学校里所有的课程都是可以自由选择的，另外基本所有对课程都是可以waive掉的，所以同学们可以结合自己的需要来进行选课，这对于同学们发展是很有必要的。 在必修课的课程设计方面，我觉得项目做的还是很好的，在几年的尝试和摸索之后，课程的体系已经很完善了，通过这些课程的学习，同学们也可以很好地学到知识并提升自己的技能。不过虽然我对课程设置比较满意，但是也还是有问题的，因为项目的课程顺序设置在我看来并不是很合理。我觉得像machine learning这样基础的课程，在第一学期作为入门课程去学习无疑是很好的，但是项目却将它安排到了第二个学期。而项目在第一个学期设置了NLP这样进阶的课程，这样对于知识的学习是不太合适的。 主要课程介绍 不过这些课程的质量还是很不错的，下面我也给同学们简单介绍一下项目中的主要课程。首先是intro这门课，我觉得这门课是很好的，在选择这门课之前我听有的人说这门课难度太低，不是很硬核。不过在我看来这门课是让同学们熟悉machine learning的一个很好的机会，而且这门课留下的作业们可以帮助我们更好地去应对后续公司面试的case study，我们在这门课上只要熟悉了流程，到时候面试基本不会遇到太大的问题。  


第3张图片
接下来我要说的是统计课，这门课我身边很多的大神都选择了waive，不过我统计方面的背景十分的薄弱，所以我老老实实上完了这门课。在我看来统计课是一门神课，因为这门课让我的统计背景有了极大的提升，所以对于那些统计背景不是很过硬的同学来说，这门课是必选的。 接下来就是machine learning这门课，这门课的质量非常的高，我身边很多来自美国本科的同学都对这门课的授课质量赞不绝口，在这门课上我们也可以学到很多核心的知识。只是这门课的老师太过敬业，所以平时给的作业量也是很多的，大家一定要做好准备，不然一开始很可能会应付不来。 Big data也是一门很不错的课，在这门课中主要会学习一些大数据的工具，像hadoop、spark都会有所涉及，也是很实用的。而我觉得这门课最大的亮点还是在于它的实验课和作业设计，其内容也都是十分实用的，对于我们未来的发展还是很有帮助的。 除了这些基础的必修课之外，DS项目的其他课程选择也是很自由的，同学们完全可以根据自己的需要选课并确定未来的发展方向，未来想要做deep learning、NLP乃至金融都是完全可以的。所以我觉得项目的课程设计虽然在部分课程的顺序设计上有些小瑕疵，但是整体来看还是很好的，可以满足绝大多数同学发展的需要。 不过因为一共只能选36学分的课程，所以我建议同学们尽量还是多选择一些对找工作更有帮助一些的课程，不过这些课程大多需要同学们具备一定的编程或是机器学习基础，因此同学们最好提前做好这方面的准备。同时对于那些转专业的同学来说，申请这个项目之前最好要考虑清楚，毕竟这个项目的课程难度不低，而且作业难度也挺大，不做好准备的话会吃不消。  


第4张图片
个人学习状态 接下来我再来和大家说一下我的学习状态，我觉得这边的学习压力还是比较大的，虽然课程的数量不是很多，但是我觉得比之前每个学期学十几门课还要辛苦。这主要是因为每个assignment最终都会计分，所以想要认真对待就导致从一开学就进入了期末的模式，自然会很心累。我当时每周每天都要花7、8个小时在学习上，周末对于我来说根本就是不存在的，项目学习压力之大也可见一斑，不过这也可能和我本身能力不强有些学渣有关系。同时学习的压力也和我们选课有直接的关系，如果我们选择了大量硬核的课程，那么学习的压力自然会很大，但是如果多选择一些基础向的课程的话，学习的压力也会降低不少，这些大家都要结合自己的需要作出最终的选择。 另外项目还有一点很好，那就是平说我们很统一和教授沟通，courant、stern的教授我们都可以主动去联系，只要我们能力足够的话，教授是很乐意带着我们做项目的，像我当时也收到了很多项目的发来的邮件，所以想要做科研机会还是很多的。而且因为平时很多课程都是跟着PhD一起上的，因此对于那些想要做科研的同学来说，这个项目之后申请PhD也是可以的，而且在申请成功之后，同学们可以waive掉一些在硕士期间学习过的课程，还是很方便的。还有就是系里在平时会发招RA的邮件，我身边的一位学姐当时就在系里做了两份的RA，这也是一个优势。  


第5张图片
就业情况 接下来我和大家分享一下这个项目的就业情况，这个项目虽然时长有两年，但是我觉得大家最好在入学之后就直接开始做就业的准备，所以压力还是比较大的。 首先系里每学期都会办几次career fair，邀请各个公司来到学校招聘。除此之外学校的工作人员也会帮助同学们进行简历的修改，平时还会帮助同学们进行很多面试的准备，所以我觉得学校的career fair还是比较给力的。不过career fair虽然比较多，可是质量并不是很高，虽然有大公司来，但是选择的空间比较小，不过太小的公司也几乎没有，在我看来去career fair更多还是碰运气，看看是不是恰好可以碰到一个适合自己的项目。 我觉得大家如果想要找到好的工作，不能太依赖学校的career fair，更多还是要靠自己，在论坛上是有很多求职的信息的。同时这个项目本身也有很多的networking机会，基本每周都会有三四个公司来这里开info session以及圆桌会议，同时平时我们也有很多机会去接触自己的学长学姐，前辈也会带来很多就业的机会，我们把握住这些机会的话也可以让我们拥有更多的求职机会并大大提升我们在求职时的成功率。  


第6张图片
总之这个项目的就业情况还是很不错的，在前期这个项目没有扩招的时候可以保证100%的就业率，而现在扩招之后就业的竞争会激烈一些，不过就业率还是很高的。这主要是因为这方面的职位还是很多的，最近几年更是出现了大量的增长，因为很多公司开始意识到这方面工作的重要性。不过我觉得如果大家就业想要做ml和dl还是有些勉强的，因为这样的工作企业还是更倾向于招收PhD来做，硕士毕业之后就想要做这样的工作能力还是会存在不足的。 所以说随着如今各个企业招收data scientist的时候更加青睐PhD，所以硕士毕业之后就业会显得有些尴尬。不过只要我们想好了自己未来的就业方向，并在就读的时候做好相应的准备，最后毕业后找到一份不错的工作还是比较轻松的。如今项目的同学毕业后的去向还是很多样的，同学们去的公司涵盖了很多的类型，而金融和tech还是主力。但是无论同学们最终去了什么方向的企业，一开始可以进入big name的都很少，可以进入big name的同学基本都是数学和统计背景比较好的同学。大多数都是先进入小公司工作几年，最终才能跳槽到大公司，而这样算起来和PhD之间的差距其实是比较小的，同学们在选择之前也要做出适合自己的选择。  


第7张图片
生活体验 最后就是我就读时的生活体验了，在纽约这样的大都市生活还是比较方便的，首先这里交通十分的方便，平时乘坐各类公共交通就可以到自己的目的地，学校也有校车往返于两个校区，因此完全没有买车的必要。但是这里的地铁感觉并没有国内的好，换乘有些麻烦，这让我体验不是特别的好。不过NYC附近的好吃的是真的很多，在学校的附近有很多的小饭馆和快餐店，尤其是有很多的网红中餐馆，所以大家完全不用担心吃的不习惯。至于购物就更加方便了，毕竟学校在曼哈顿，这里十分的繁华，无论想要买什么都是不成问题的。 至于住宿我是很喜欢在这边住的公寓的，不仅环境十分的干净，而且周边的环境也是很好的。同时公寓的配套设施是很不错的，这里的健身房有很多的器材而且平时人并不是很多，锻炼起来是很方便的，另外这里的安全条件也是不错的，或许唯一的不足就是租金有些太贵了。不过合租还是可以缓解一定的经济压力的，我当时很幸运，找到了同项目的两个同学一起租房。我们最初是在微信群中了解到大家都想要在Newport附近租房，于是一位同学找到了中介，最终在4月份就早早确定了自己要租住的房子。不过在我们入住之后还是会看到附近有很多租房的广告，所以说大家不那么早租房应该也是比较容易租到房子的，不过我还是建议同学们尽早准备租房的事情。 不过在这里留学生活成本的确很高，如果大家租住在曼岛上的话一个月大概要2000美金，租住在Jersey能便宜一些，大概在1000美金到1500美金之间。而吃饭的话如果平时我们自己下厨可以控制在一个月1000美金之内，加上其他的开销一个月大概要1200美金左右，而如果同学们经常在外面吃的话，那么开销很可能会达到1500美金，不过这个开销还是看自己的消费习惯，所以只是一个参考而已。 最后就是我们刚来纽约之后的街车问题，我当时是找朋友介绍的华人电召车，虽然地铁很方便，但是大家刚来对这边不是很熟悉，所以我觉得还是叫车更加方便一些。  


第8张图片
以上就是我的分享了，我觉得NYC的DS项目整体来看还是很不错的，也很适合同学们进行选择，最后我祝愿同学们都可以顺利申请到自己心仪的项目。
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板凳
寒窗雪 发表于 2023-2-20 08:56:57 | 只看该作者
 
前言

两年学习生活转瞬即逝，一转眼，我的硕士生活就要结束了。在美国的这两年，我体验了一种全新的学习生活，感受到了不一样的风土人情。现在的我和两年前的我相比，变得更加稳重，更加自信。之前有几个学弟问过我，NYU这所大学如何，MSIS项目如何，诸如此类的问题。在此，我就分享一些有关NYU和MSIS的信息，希望可以对大家的申请有所启发。
一、课程设置

这里我只展开分析一下信息系统这个项目，在课程设置上，有core和concentration两种课程，课程的难度有难的advanced的课程，也有简单的database以及leadership课程。授课老师，基本上都是大厂的在职社会人士，也有很多在其他大学也兼职的教授（其实一个教授在多个大学兼职教学，在美国的大学是很常见的事情）。

第17张图片
综合来看，这个项目的整体课程workload还是偏重的，虽然作业难度并不高，但作业量偏大。基本上只要你跟着上课，都可以拿到B类的成绩，但如果你是个有追求的人，想拿到A等成绩的话，还是要花一些心思的。个人感觉，如果你每周愿意拿出上课时长1:1，甚至1:2的时间去课下自学的话，拿A还是有一定概率的。如果那些课程难度偏低 （也就是我们常说的“水课”）的课程，可以不用耗费太多心思，节省下来的时间，可以去学习你感兴趣的知识。我之前基本上每天都会去图书馆学习，我一直都认为既然是学生，就要拿出学习的态度，而且NYU的图书馆很漂亮，在里边学习心情很好。
在选课上，我还是建议各位按照项目的建议课程list进行选课，因为这个项目在课程设置上的灵活度还是很高的，还是有空出来很多课余时间，让你做自己喜欢的事情的。
因为我是在美国读的本科，所以本身项目规定的核心必修课程，我之前都学过了。如果你的背景跟我比较相似，本科就学过了核心必修课程，可以和学院申请免修，学院批过之后，是可以换成electives的。但因为advisor为了保证核心课程的上课人数，有时候可能会在你申请免修的时候，稍微为难你一下，但如果你本身理由充分，能力也比较强的话，advisor也不会特别为难你的。选课cover面还是很广的，而且不会有太多限制，只要是跟你专业相关的课程，你感兴趣的都可以选。我周围有很多小伙伴，因为本科期间已经修过了核心必修课程，后续成功申请了免修之后，选择了CS和stern的课程。

第18张图片
这里简单提一些我上过的课程，大家可以了解一下，选课的时候可以进行参考：
Programming Languages
这门课程难度不是特别高，属于入门级别的编译原理，Goldberg教授负责教这门课程，这位教授是院系的系主任，授课cover面还是很广的，跟着学一个学期，学习到的知识还是比较系统、全面的。老师会布置相应的作业，有两个part，包括书面part和编程part。编程part的作业，会涉及到一定的编程方面的知识，例如ADA、Java、Machine Learning等等。好好学这门课程的话，还是很多收获的，因为老师会讲很多Functional Programming和Java Generic的知识，好好做作业，你的编程能力肯定也会有所提升。
Fundamental Algorithms
教这门课程的老师是Dodis教授，一位俄罗斯教授，说话的时候稍微带一点点俄罗斯口音，最开始可能会出现有些地方听不懂的情况，但如果是跟着板书走的话，大部分的知识点还是可以听明白的。每周教授都会安排一次作业，四道简答题，整体的workload还是偏重的。但考试难度不高，认真备考，一般都可以拿到不错的分数。这门课程的性价比还是很高的，我通过这门课程的学习，让我对算法分析相关的知识有了更深层次的了解。
Math Techniques for CS Students
这门课程也称MTCS，教学内容主要是围绕一些基础核心数学知识，概率论、线性代数此类知识，如果你是个数学零基础或者一般的选手，这门课程还是有必要好好学习一下的。但如果你本身数学能力很好，这门课程对你而言还是有些水的。

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OS
Franke教授负责这门课程，这位教授是OS业内很牛的一位教授，知名度很高。上课的课件是教材自带的，讲课风格还可以，作业要求很严，且难度很高。期末考试难度也很高，备考和日常学习、完成作业需要花很多心思，但付出和回报肯定是成正比的，大牛教授的知名度和专业水平绝对不是说说而已，按照教授的要求进行学习，肯定在OS领域会有一个系统且全面的了解。
Natural Language Processing
Grishman教授负责这门课程，也是一个大牛教授，大NLP业内很有名。但这位教授身体不是特别好，有时候写板书会手抖，讲课风格比较无趣，有些催眠。作业难度一般，没有很高，如果可以静下心好好完成的话，分数还是给的很高的。Final project的难度偏高，需要花一定的精力。这门课程我的成绩一般，但上完之后，有很多收获。
Machine Learning
Machine Learning这门课程的热度，在学院里还是很高的。我之前选的是Data Science方向的Machine Learning，David Rosenberg老师负责教这门课程，这位老师是Bloomberg CTO团队的人。讲课风格很犀利，逻辑清晰，授课内容cover面也很广，日常上课和作业都会涉及到Python这门编程语言，有专门的final project。如果你有什么疑问的话，也可以课下进行请教，老师会进行答疑。整体来看，课程的workload还是很重的。虽然期末的成绩还算理想，但在这门课上，我真的耗费了很多的时间。如果你想选这门课程的话，要提前有心理准备，这门课程是真的不轻松。

第20张图片
GPU
GPU这门课应该是最水的一门Capstone了，之所以选了这门课程，是因为NYU明确规定学生至少选修一门Capstone，且成绩达到B以上，才会予以毕业。我一共是选了两门Capstone，一门GPU，一门DS。
虽然GPU这门课程含金量不高，但课程内容还是比较好玩有趣的，cover面也比较广，软件和硬件领域的知识都会有所涉及，比如说Nvidia GPU、Opencl、Cuda等知识都会学习到。课程难度不高，作业、final project和考试难度都偏低，不会耗费你太多的时间。
Distributed System
系统课程中，热度最高的一门应该就是这门课程了，Jingyang Li教授负责这门课程，每堂课都会学习一、两篇paper，授课内容会涉及到Spanner Percolater、Paxos、Map Reduce、GFS、Bitcoin等内容。这门课程的教学内容和MIT 6.824这门课程重合度还是有些高的，课程难度偏高，老师还会布置lab，大概在5次左右，会涉及到go语言的运用，整体来说，还是很锻炼人的一门课程。

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Heuristic Proglem Solving
之前我在论坛上看到有人说这门课程有些偏水，但我上完之后，我感觉还好，对于零基础的选手还是很友好的，如果你是零基础的话，这门课程还是很适合你，通过学习，你可以系统地了解算法相关的一些知识，例如，启发式算法此类算法。整体来看的话，课程workload还是偏重的。
授课老师Shasha教授，在上课的时候会主要围绕算法进行授课。没有安排考试，是两人一组，每周竞赛的模式进行考核的，会根据竞赛的结果给成绩。竞赛的题目大多都是和NP相关的题目，找一些比较近似的算法之类的。每周都要和其他同学进行比赛，还是有些紧张的。Final project是一个纯前端的项目，一个给小朋友玩的游戏。
Production Quality Software
这门课程的内容是以Java以及Design Pattern这两个领域的知识展开的，授课老师很认真负责，虽然没有期中和期末考试，但老师会布置作业，作业涉及的都是纯代码。就我个人而言，我并不是特别喜欢这门课程，因为实务性和工程性有些太强了。听我周围的小伙伴说，老师会在最后一堂课的时候讲如何进行面试，但我最后一堂课翘课了...所以具体讲的内容如何，我也不太清楚。
Web Search Engine
如果刚入学的话，最好不要选这门课程，除非你本身编程基础就比较不错。教学内容基本上都是照着讲义按部就班的讲，基本上没有过多的扩展，作业难度一般，不过很多内容都会涉及到编程，如果你是编程零基础选手的话，肯定还是有些吃力的。Final project和作业，会涉及到Python以及Pyluence这两个编程语言的运用。

第22张图片
二、学校network

NYU的认可度和知名度在全美都是比较ok的，而且NYU也比较注重networking，美东和纽约的networking比较强，因为有很多毕业生都会选择在这两个区域进行创业或者就职。有时候在面试的时候，甚至你的面试官或者你的老板就是你的校友。同一个学校的校友，总归还是有些归属感的，有时候还会有一些帮助。
除了NYU stern的招聘有些特殊之外，其他学院的招聘和就业资源都差不多，平时会组织很多活动和宣讲会，如果你感兴趣的话，别的学院组织的活动也可以参加，资源是可以共享的。
三、社交及生活方面

这个项目的学生还是比较多元的，比如说有些是陆本背景，有些是美本背景，再比如说，有些是清北复交这样的国内top高校、美国大U、知名文理学院毕业，也有一些是从知名度一般的大学毕业，这个项目在录取上还是很包容的。当然，本科背景那都是过去，好汉不提当年勇，既然大家入学NYU，一切就是新的开始。我周围的小伙伴，都是学霸级别的人物，自主学习性很强，所以大家经常会在一起思考问题、讨论问题，后续再找工作的时候，也会一起准备面试，有什么岗位消息也会资源共享，还是很有学习和找工作的氛围的。刚入学的时候，肯定大家的朋友都不多，多去参加参加活动，多认识一些小伙伴，自然圈子就大了。
说完了社交，再来说说生活环境吧。NYU的校园设施还是很美的，不过纽约这个城市有一点脏，单从环境来说的吧，我并不是特别喜欢。但纽约毕竟是美国的大城市之一，交通还是很发达的，而且吃喝玩乐每个方面都很方便。

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四、实习及就业方面

实习方面，个人建议从第一学期就开始进行投简历、找实习。实习真的没有那么容易，不是你想找就能立刻找到的，我就是一个活生生的例子。我之前就是从第一学期开始的，我前后大概找了一个学期，直到放寒假的前几天，我才拿到实习公司的offer，后续放寒假时，我顺利进入到公司，开始实习。
第一学期的career fair开始得还是很早的，差不多9月中旬的时候就开始了。所以简历还是有必要早一点准备的，最好在开始之前就准备好。撰写简历的时候，要注意逻辑清晰、内容简洁，不要写太多废话。等career fair开始的时候，就可以直接投简历了。
我之前海投简历的时候，也投了很多，但基本上都没有什么好的反馈，有几家给我发了面试邀请，但面试过程并不是特别满意，后来拿到的亚马逊的面试邀请，并不是海投拿到的，是找学长学姐内推，而后拿到的面试邀请，过了面试之后，顺利拿到了实习offer。
个人感觉，实习和就业还是环环相扣的，如果你拿到了不错的实习offer，后续在找工作的时候，难度其实并不是特别大。如果实习的时候没有拿到不错的实习offer，或者压根就没有实习过，直接毕业找工作还是有一点难度的。毕业找工作其实大家最常用的途径就是内推，然后平时多刷题，实习的时候好好工作，多积累实务经验。

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我之前在学校的时候，自学过系统设计的课程，但我个人感觉系统设计领域的知识，对找实习和全职，并没有太大的帮助，不过也可能是我应聘的岗位都属于基础核心岗。或许，系统设计对领导层会有一定的帮助，不过这个要到后续我到了那个水平再说了。
大厂和小厂的选择上，还是看个人的喜好。有些同学有名企情结，喜欢大厂，有些同学对公司大小没有太大要求，只是想找个能学到东西的工作。个人感觉，如果你喜欢大厂，那么就要全方位提升自己的能力，毕竟跟你竞争大厂的候选人都是学校中的佼佼者，没有竞争优势，即使投了简历，也不会有什么结果，大厂基本上都是让你在网上投个简历，然后回去等消息，不过因为竞争者太多，拿到面试邀请的概率可能并不是特别大。如果名企情结不是那么严重的话，还是多建议关注一些小厂，看看工作内容，选择一些适合自己且自己感兴趣的工作会更好。
整体来说，我还是很喜欢NYU这所大学的，通过硕士的学习过程，我认识了很多志同道合的小伙伴，接触到了很多学术能力很强的教授，从我的同期、教授身上，我学习到了很多自己所欠缺的东西。NYU的学术资源、就业资源都是很不错的，只要你有心，只要你愿意学，学校都可以提供给你，让你全方位进行发展。
不过究竟可以提升到什么水平，还是看你自己的努力程度以及学习态度。国内的应试教育的灵活度还是比较差的，但在美国不同，你可以摆脱应试教育的束缚，按照自己的兴趣进行职业规划，并朝着未来的目标努力，有针对性地进行选课和深造学习。

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地板
卟在呼！ 发表于 2023-2-20 08:57:02 | 只看该作者
 
就读体验，最适合回答的就是就读的长学姐，所以这次我让运营编辑团队邀请到在NYU Tandon就读的唐学姐，让她来回答你的问题。
本文由AdmitWrite留学平台专业导师-纽约大学唐学姐提供
唐学姐 AdmitWrite留学自我介绍

本科：
上海大学 计算机科学与技术专业
GPA：86.16/100
排名4.5%
TOEFL：89（21+22+20+26）
GRE：153+170+3.0
NYU Tandon工程学院

地理位置&交通
NYU Tandon坐落在downtown Brooklyn，是布鲁克林最靠近曼哈顿的一块地方。
去曼哈顿主校区，算上家里出门等电梯的时间，包括所有步行、等地铁的时间，也只需不到半个小时。
这个地方交通确实很方便，几乎所有的地铁线路在Tandon周围都能找到，步行不到十分钟的距离。
去曼哈顿的Chinatown，World Trade Center，East Village，SOHO都只需要不到半个小时的时间。去midtown也就是半个小时到三刻钟左右的时间，本人不怎么去特别uptown的地方，但估算下来时间也很少超过一个小时。
有些同学会住在New Jersey的Newport那块地方，回家到WTC换Path就行，commute也不会超过一个小时的时间。
可能是因为在上海待久了，觉得这边花在交通上的时间反倒比上海少多了。
但有一点是一样的，千万不要在工作日打出租车，特别是在曼岛，打车会比走路还慢。曼哈顿是一个一年356天，一周7天，一天24小时无时无刻不在堵车的地方。
所以来了纽约完全没有想买车的想法，不存在的。而且停车费一个月就够你一半吃饭的钱了。
学院风格
学院最nice的一点就是比别的学院学费便宜很多。但是选其他学院的课是有学分限制的，只能选6个学分。所以偶尔我们会选择蹭课。蹭课这个事情其实是看老师，有些老师很欢迎旁听的同学，有些老师就不那么随性。
Tandon没有主校区那么多的教学楼，甚至有一幢楼也只有三个楼层是我们的，图书馆也没那么宏伟壮丽。
但麻雀虽小五脏俱全，教室、实验室、老师办公室、自习室、会议室、活动室、医务室、健身房、Career Center等等该有的全部都有。
Tandon的老师都很好，至少我接触到的老师都非常棒，在学术上的需求总是能得到满足。由于Tandon是工程学院，所以学院比较重视工程实践方面的培养，课程比较偏应用和实践。NYU的课程制度是每个学期三门课，我曾经有一个学期尝试向学院申请上四门课，被驳回了……
但其实如果你认真选课，每门课都不是水课的话，三门课其实已经并不轻松了。
每到Final都会经历一次“劫难”。如果有什么建议的话，就是midterm之后你就可以准备final了，会轻松很多。
NYU
说到NYU，一定要说到一个特点：当我去别人家学校参观的时候，总是能有一个明显的进入校园的感觉，也就是所谓的campus。而NYU呢，不存在的。
你不会看到所谓的校园，都是一幢幢楼，插上NYU校旗让你可以分辨，看到基佬紫远远地在空中飘扬，标志着这幢楼是我们的，是NYU的一部分。
我们NYU就是这么任性。
所以，进入任何属于NYU的楼，都是需要刷学生卡的，才能保障安全。

第35张图片

NYU紫色的旗帜

据我所知有些有campus的学校只有进入一些特定场所比如图书馆，才需要校园卡。
但NYU不行，就一幢幢彼此独立的楼竖在街上，只能通过刷卡来保证相对安全。
曾经设想过，如果NYU的校车不用刷校园卡的话，会不会成为纽约市的免费公交车=_=|||。由于NYU教学楼分散开的原因，就有一种，整个曼哈顿下城都是我们的感觉。逛街的时候，冷不丁手机就连上了NYU的Wi-Fi，也是很奇妙。

第36张图片

NYU教学楼分布图

从这张图我们不难发现，在华盛顿广场周围，是NYU教学楼最集中的一块地方，因此也被叫做主校区(教学楼区)。
华盛顿公园有一个非常有名的拱门，是电影“我是传奇”的取景地之一。
在天气晴朗，气候温和的午后，阳光从树叶缝隙中撒漏出来，光影斑斑。
若是能拿上一杯咖啡，在公园的长凳上看看人来人往，那也是相当难得的舒适。
说到主校区，不得不提的就是图书馆室，简直可以作为景点来参观了！
第一次去的时候，就被图书馆强大的气场压迫到不敢不好好学习。

第37张图片

主校区图书馆

主校区的健身房和游泳池的设备也是相当健全，而且不需要额外的费用。
想聊一下NYU的学费吗？各位同学们可以去官网查阅一下具体数字。我就不细说啦~
NYU的介绍到这里就结束了，写的这篇回答的时候，我还在想，如果现在的我坐着时光机回到过去，和当时在大学里的我说，你以后会去NYU读书。
当时的我肯定是不相信的。
彼时的我觉得比起留学申请，出去玩更重要，所以在在大三结束的那个六月底七月初，我和妈咪买好了去欧洲的机票，打算先玩两个星期。不过当时有个老师和我说，你反正也没把申请这件事看的很重要，不如今年就试着申请申请，权当试水了，说不定就申请上了。
我当时觉得也是哦，申请上了最好，申请不上也没什么。我不亏的。
所以在很多人开始准备申请的时候，我甚至没考GT。
当时的我也没觉得的慌，也没觉得来不及。反正就一步一步的按部就班在申请，没想到最后的申请结果还不错。
备考GT
从欧洲回来之后，我就开始准备GT考试了，但当时已经是7月下旬了。因为我英语底子不是特别好，所以我前后共考了4次TOEFL。九月底，十月底，十二月中旬和一月中旬我都考了。
因为上海大学的学期制度和其他学校不一样，所以我们十一月就期末考试了，我十一月就没参加TOEFL考试。直到十二月中旬我的TOEFL成绩才够申请的条件。
但我们都知道，这样的成绩，申请好学校肯定没戏的，所以我又考了一次。
不过从我第一次考TOEFL到最后一次考TOEFL，前前后后加起来3个月的时间，我的TOEFL成绩一共提高了20多分。我自己还是比较满意的。
再说说GRE吧，由于时间很紧张，我的GRE只考了两次。准备的时间大概是从最后一次考完TOEFL到2月初这一段时间。
第一次考GRE我真的是完全裸考，不过我的数学拿了满分。
第二次考大概是2月初的时候，就是我最终的成绩，153+170+3.0，虽然不是很高，但是两次相比，我也提高了10多分，还是很满意的。
GPA
我的GPA在我提交申请过后我又更新了一次，因为我们三月份又有一次起码考试，然后我成功的把我的GPA由原来的排名前8%变成了前4%。
其实对于自己那时候的考试结果，我还是相对比较满意的，毕竟周围也没有考试和申请效率那么高的人。
可以说如果再给我多一点点的时间，可能我托福和GRE能再考高一些，但确实是一点时间都没有了。
不过即便如此我仍然成功申请到了次年秋季入学的program。
申请经历

我的选校和文书都是从我一月初考完TOEFL之后开始准备的，所以我没能赶得上申请截止日期为1月15日的那批学校的申请。
实话讲，错过了1月15日的那批学校，留给我的也没什么学校了。我当时还申请了那种常年滚动录取的学校，但我们都之后，其实人家秋季入学的人已经录取的差不多了。
而且我当时准备申请材料的时候还没考第二次的GRE。但我刚也说了，我第一次GRE是裸考，成绩其实不能用。不过当时为了赶一所学校2月1日的截止日期，我还是厚脸皮的去申请了。当然后面我考了二次GRE之后，我立马就补交了提高了10多分的GRE新的成绩。
其他学校的申请我就不一一说了，因为都差不多，全部都是踩着最后截止日期申请的。而且我现在也记不清我当时究竟申了哪几所学校。
当然我不建议大家像我这样做，因为如果你自己心态崩了的话，很容易申请也就崩了。如果你的时间真的来不及，我觉得你可以找机构做半DIY。像admitwrite平台就会给你规划好时间、选好学校，你的整体申请都有4位有经验的老师保驾护航，还是很靠谱的。
Offer到手

虽然我不记得我当时申请的学校，但是我记得很清楚，我的第一个offer来自雪城。因为他们这个offer真的给的很快，差不多我申请之后过了一周，我就拿到雪城的offer了。又等了一周，等来了雪城的奖学金。
其实我有点懵逼啦，因为我申请的晚嘛，但人家申请奖学金的那个是要求大家1月15日交申请的。我当时完全错过了。不过给我奖学金还是值得开心的事情。
然后我又收到了斯蒂文斯理工学院的offer，由于不是我很喜欢的学校，所以虽然offer里说30天之内交押金不然会取消录取资格，我也完全没care的。
最幸运的事情出现啦，四月的时候我拿到了NYU的offer。当时距我收到斯蒂文斯offer的时间不过半个月。因为NYU当时是我申请里梯度最高的学校，所以其他学校的offer我也没管啦，直接拍板决定去NYU。
可能大家觉得我是很好运气，我不否认，因为offer都来的很快，我其实没有什么心焦心燥的过程。不过我也是收到过拒信的，只是因为我本身就没把申请这件事看很重，所以我心态一直很好。
最后让我盘点一下我收到的offer：
Syracuse University
New York University
Stevens Institute of Technology
University of Connecticut
Boston University
Georgia State University
有话要说

我从不否认我是幸运的那个，但是如果你觉得我只是因为运气好就能上NYU，那就太天真啦。虽然我轻描淡写了我的申请，但当时申请的时候的确忙得天昏地暗的，甚至有点不知今夕何夕。我在做导师的时候也碰见过我这样的学生，大家难免心情紧张。有次我帮一个学生改文书，学生真的是每天都在催，巴不得刚把文件传给你你就飞速改好了。我只能解释，我在改，文书里有很多需要完善的的地方，结构要调整。最后加班加点的给他改完了，学生很满意。admitwrite平台又让外籍导师润色了一遍。他欢天喜地的拿着新的文书去申请了。
申请的时候，难免会心急，会觉得为什么全世界就我没offer？为什么别人都收到了我没有？这时候，放轻松，只要你够优秀，适合你的学校肯定会给你offer的。你看，我不也跌跌撞撞凭借好心态拿到offer了吗？
最后想说，NYU的学费是真的贵，生活成本也高，所以很感谢爸爸妈妈外公外婆爷爷奶奶省吃俭用留给我一笔钱让我能在NYU读书。
也祝愿各位想来NYU念书的小伙伴都能心想事成。
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5#
yw1840 发表于 2023-2-20 08:57:24 | 只看该作者
 
贵，生活方便，回国方便。
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