大家好，先簡單自介一下:
政大畢，25歲女生，3年工作經驗(多為Market Analysis(FMCG和市調公司))
因為工作上常接觸到重覆or沒什麼效果的資料，但偏偏又要把相關資料整理成報表
因此申請了Data Mining相關領域的碩士班，想解決這類問題(不考慮往學界走)
未來打算往「如何將大數據處理成報表」、「Data Cleansing」方面發展。
日前申請上兩間學校:
1. 美國UCLA - 統計
2. 德國Jacobs University - Data Engineering (有小獎)
想聽聽各位版友的意見!
UCLA Jacobs University
領域 統計為主 幾乎全都是Data Mining的課
一些Machine Learning課程 (且為CS背景教授授課)
學校 名氣大，即使找不到工作回台灣 幾乎沒名，也非TU9學校
名氣 至少是有人聽過的學校 唯獨CS領域在CHE排名第5
(但德國學校幾乎不看排名啦)
花費 2年預計250萬含學費食宿 2年預計120萬含學費食宿
(TWD)
個人 因先前修較多統計課 坦白說我目前只學R跟ML (Coursera)
能力 相對比較好上手 擔心過去那邊會被電到爆QAQ
考量
找工作 諮詢一些正在美國唸統計碩班的前輩 德國數據分析市場相對比美國小
因近年來統計畢業生很多+CS夾擊 學校名氣小，需靠校友/教授引薦
不如想像中好找工作 但如果幸運找到工作
加上即使找到工作也要抽名額少的H1B 只要薪水達一定標準可申請工作簽
總結優點 1. 名氣大，氣候好 1. 師生比1:10，對CS初學者較友善
2. 較符合個人能力 (ex: 據說老師手把手幫忙改code)
3. 加州工作機會較多(?) 2. 國際化，學校共1300名學生
來自100多個國家
3. CS就業不錯，據校友說20名畢業生中
約10位進Google/FB等級公司
(不過這其實跟我這種弱雞沒啥關係QQ)
總結缺點 1. 總花費貴，我需要半工半讀 1. 私校名氣小，校園小
(並非TA/RA而是校內打雜收銀那種工作orz) 2. 雖學生凝聚力強但校友少
2. 統計並非想像中好找業界工作+需抽H1B 3. 地點較偏遠(Bremen德國北部)