马里兰大学，全称马里兰大学帕克分校（University of Maryland，College Park），简称UMD或UMCP，始建于1856年，坐落于美国马里兰州，是世界知名学府，美国著名公立研究型大学，被誉为“公立常春藤”。下面由留学群小编给大家介绍马里兰大学学院公园分校！
马里兰大学学院公园分校留学怎么样值得去吗
学习类
项目情况
UMD的BA项目一共是16个月，也就是三个学期。17年秋季入学的是第一届，大概有60名学生。我是第二届学员，是2018年8月入学的。
我们这一届的学生中国人比例还是蛮高的，大概有四十个人，其中有一半看起来是有过工作经验的，比较老成，大概有二十人左右（包括我），是应届生毕业后就读master的。第二届的学员总共大概有90多人，剩下的大概有40个人是印度人和一些个位数的美国人和其他国家的人。
个人建议：入学后最好是先和小伙伴多熟悉一下周边的环境，包括学校内和公寓，也能在业余时间多做一些其他活动的尝试。学校的老师能力都很强，人也很好，基本不会有人种歧视，在学校内是很安全的。
课程设置
课程学习上，可能是考虑到国际生刚来还需要磨合和熟悉环境，外加这个专业的课程都是必修课，没有选修课，所以第一学期的学习压力不是很大，只有四门课，10学分。
1、database management。学习构建数据库系统。
2、optimization。用Excel里的soler解决optimization的问题。
3、decision analytics（Data Science中会用到的一些统计学知识）。
第一学期，因为课程学习的压力不是那么大，在课余时间，我就做了一个小的data science项目来充实简历。还有一门记不太清楚了。
当你比较熟悉那里的环境之后，也就是第二学期的时候，课业就变得非常重了，除了日常的课程作业外，还有三个term projects需要完成， 几乎没有空闲的时间去做其他的课外项目。这学期一共有四门课，11学分。
1、data mining。将会教你近乎所有主流的machine learning（statistics）的模型和算法。这门课程有一个term project要完成。
2、big data and artificial intellegence。课程主要分成两大块，一是deep learning里面的neural network；另一个是big data用到的distribution system，比如Hadoop、spark等工具。学习这门课程需要花时间来提前准备，不然会很吃力。我自己是在寒假期间自学coursera的 machine learning 和deep learning series，所以上课时才能跟得上。这门课程也有一个term project要完成。
3、Python for data science。将能学习到所有能用python解决data science的问题的方法，非常注重思路的清晰与否，这门课也需要完成一个ter...