¿De qué se tratan las preguntas de la entrevista para MS en análisis de la USF? ¿Cómo debo prepararme para ellos?

En mi experiencia (nota: esto significa un tamaño de muestra de 1 + anécdotas de otros), las preguntas son bastante sencillas, lo que significa que cualquier cosa en la lista de requisitos previos es un juego justo. Entonces, esto significa: debe sentirse cómodo respondiendo preguntas que abarcan material de estadísticas de introducción, introducción lineal alg, programación básica (particularmente relacionada con cualquier idioma en el que tenga antecedentes), así como sus habituales como “¿por qué desea unirse a este programa? “.

Si ha pasado un tiempo desde que cumplió con los requisitos previos mencionados anteriormente, ciertamente no estaría de más tener su terminología nuevamente en su cabeza antes de la entrevista, para que pueda hablar de manera inteligente y fluida. En general, diría: trata de no asustarte. En este punto, tiene una comprensión bastante sólida del material de requisito previo y tiene buenas respuestas con respecto a lo que quiere de MSAN y por qué lo quiere, o no tiene esas cosas. Y revisar el material es solo una forma de pulir lo que ya está allí si está allí.

Buena suerte.

Solo para reforzar lo que dijo Cody Marie Wild, hay tres áreas sobre las que hacemos preguntas. Para cada uno, les diré el curso en UC Berkeley (donde hice mi licenciatura) que esperarían obtener los conocimientos necesarios. Si buscas en Google “UC Berkeley

  1. Álgebra lineal – Matemáticas 54 en UC Berkeley (la porción de álgebra lineal, no la porción de ecuación diferencial).
  2. Programación: un curso como CS 61A, aunque no haremos preguntas tan teóricas como lo que cubre ese curso, el material es lo que esperarías. Si tiene una opción, concéntrese en Python.
  3. Estadísticas: un curso como Stat 2/20/21 en UC Berkeley sería el curso mínimo requerido.

¡Espero que esto ayude!

-mella

ps Divulgación completa: enseño en este programa y recomiendo revisarlo si está interesado en un programa riguroso de ciencia de datos técnicos (MS en Ciencia de Datos – Facultad de Artes y Ciencias | Universidad de San Francisco).

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