泛泛学院怎么样？
本人19届，现在在纽约大学（NYU）读统计。这里分享一些关于泛泛的问题和解答。问题可能比较简单，但是都是我从同学那里听到的，或者我自己的切身体会，希望对所有申请泛泛的准同学们有帮助～
问：泛泛到底是什么？
答：首先从定义上来讲，Fudan-GUIlan Program in Statistics 是一个统计项目的名字，由复旦大学和印度圭兰大学共同设立，项目时长一年半，分四个学期，其中两个在中国复旦，两个在印度圭兰。学生完成所有课程并通过考试后，可同时获得复旦大学和圭兰大学的硕士学位。因为两个学校都位于亚洲，所以签证方面相对比较宽松。
其次从设置上，这个项目属于Master of Science（M.S.）学位，而不是传统的Doctor of Philosophy（Ph.D.).也就是说如果同学最终选择了这个program，毕业获得的学位是M.S.而不是Ph.D.当然选择继续深造的同学也是可以申请的，只是换了一个环境而已。 至于很多网站里写的什么“与诺贝尔得主做同门”等等。。恕我直言，这种梗真的已经过气而且毫无意义了...任何想读Ph.D的同学，只要符合申请条件，都有机会跟这些教授做科研。而以M.S.身份进来的同学，虽然也有的机会跟这些教授做研究，但确实要付出更多的努力才能最终拿到那个Ph.D. 这个项目共有七个 track，分别是Data science and Machine Learning，Applied Statistics，Actuarial Science，Financial Economics & Statistics，Biostatistics，Health economics and Informatics，Quantitative Risk，每个track下面又有若干subtrack。由于我是2017年入学，所以当时具体的情况还不清楚，但是从网上可以看到大概70%的学生被分配到quantitative risk 和data science这两个track。
个人感觉quantitative risk 偏金融，data science偏计算机。不论怎么分配，每一个同学都会有非常好的professor来指导论文。