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出国读cs master,去哪个国家最好?

2024-04-15 13:02:55

题主是某中等985的cs专业成绩中等的学生。希望能出国读master,最好能留下来。

听说美国码农收入极高,但是不好留下来。

一些移民国家收入没那么高,但是比较好留下来。

想问问去哪个国家最后预期的生活活得最幸福?

必须是美国,不用质疑 。至于留下来 不是很重要,重要的是去哪里学,哪里学?(CMU 奥斯丁 ,赖斯 杜克 ,UM ,==)

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你要去哪里,你的未来规划,需要大神级别才能协助您 !如果你的导师自己都是很一般,请问怎么规划你?

我有学会分别在英国帝国理工大学和美国加州伯克利读CS研究生和博士,博士毕业之后分别在伦敦和硅谷找工作,从他们的反馈来看,在美国硅谷找CS相关的工作不管是从起薪以及工作岗位来说都略胜一筹。了解美国的人都知道,硅谷是高科技产业聚集区,也是读CS专业的学生向往的地区。我们从Payscale美国的数据就能看出,



美国软件工程师的平均薪水是$84,336,其中不包括奖金,佣金和分红,如果算上这些工资的话,那么妥妥地上$100K。



同时,我们从薪水区间来看,所有的奖励加上,薪水区间大概是$60K-$133K。



,其中大家也可以看到,薪资待遇最高的企业分别是微软,谷歌和Cisco。

另一个哥们儿在博士毕业之后在伦敦的金融城找工作,因为英国的软件工程师大部分是在银行工作,我们同样从Paypal当中获取数据,可以看出:



一般来说,软件工程师的平均薪水是36,070英镑,加上其他的奖金,佣金和分红总共是42K胖子,这个跟美国的平均100K没法比,美国是英国的一倍多。



从薪水区间也可以看到,英国的薪水是25K胖子到62K胖子,也比美国的薪水要少。



薪水较高的工作单位主要集中在Facebook,彭博Bloomberg以及Amazon和JP摩根。

综上所述:如果你读的是CS,那么美国肯定是作为首选。


以上。

最后,小小的安利一下我自己! (看我的头像右边嘻嘻) ,想要留学来找我呀~你值得拥有的!!

众所周知CS是令人头秃的专业,不仅课程难度高、课后作业多,而且科研实习什么的工作量也非常大,每晚熬夜是家常便饭。在这种条件下准备GT等考试,其实压力还是比较大的,尤其是我当初大三才有了出国留学的念头,申请的一切都显得非常慌乱,我都不想回忆那段忙得天昏地暗的日子。另外,有兴趣的小伙伴可以去一些学校的官网看看,有些学校他们会公布往年的申请和录取人数。

关于这次申请,我的最大体会就是,无论做什么,都要提前准备好一切,好好规划,CS专业的申请更是如此。在这里借题主的问题分享我的申请心路历程,看完本文希望能给你带来一定的参考价值。

选校

竞争力无非就是三围、科研、实习等经历而申请的其他方面,我认为是学校和项目的选择策略。先说选校吧,我的建议是在保底的基础上尽量多申请一些好的学校,我身边有很多同学都在最后收到了令人惊喜的AD。但这并不是让我们申请那些实际上没什么录取机会的学校,而是至少有50%的录取几率,这才值得我们去试一试。学校的话其实很多大佬都对CS优势学校做过分析,像CMU、UIUC、UCSD、USC这些学校我就不多说了,这里就重点说一下Santa Clara University这个学校。Santa Clara位于硅谷,所以地理位置非常好,在当地的声誉也很不错,无论是实习还是毕业找工作都很方便,正因为如此,它的就业甚至可以和一些CS牛校相当。我感觉这个学校还是比较冷门的,GPA低的同学可以考虑申请这所学校。而且它的录取是rolling的,很快就可以得到结果,作为保底校也是不错的选择。但有些麻烦的一点就是申请时要WES认证,所以我们要提前准备。其次在项目的选择上,既然CS竞争激烈,那么我们也可以考虑申请和CS类似方向的项目,比如EE,到时候再转专业到CS也是一种选择。

接着来说一下我自己的背景和申请录取情况,希望能够给大家一个参考。

本科:北京邮电大学计算机科学专业 GPA:85.9\\100 TOEFL:98(R:28,L:25,W:23) GRE:317+3(V:150,Q:167) 科研经历:清华大学网络中心,为期半年 竞赛:美赛M奖

当初一共申请了16个项目,拿到了5个AD,分别是:USC,CS(12.28\\3.25,括号内为提交申请和收到结果的日期,下同)、Santa Clara,CS(12.15\\1.14)、GWU,CS(12.29\\2.20)、SIT,CS(12.28\\1.26)、NEU,CS(1.3\\2.6)

一个WL:CMU,ini-MSIT(1.2\\3.8)

Rej:UCSD、 CMU-ebiz、Dartmouth、CMU-bic、Cornell-IS、UW-HCID、Rutgers

Pending: UCI、TAMU、StonyBrook

GPA、TOEFL和GRE作为申请的标化条件,可以说是比什么都重要。GPA这个完全是靠平时在学校上课的认真努力程度,没什么技巧可言,而且每个人都有自己的学习方式,在这里就不多说了。而TOEFL和GRE其实是有一些相通之处的。由于我是大三的时候才有了出国留学的想法,考试的时间很紧张,所以当初选择了报班来快速提升自己的成绩。这两个考试都是在考察我们的英语能力,而且我通过上课更加深刻地体会到了,学习语言,光听不练是没用的,所以想要提高TOEFL和GRE,最最基础也是最有效的办法就是每天坚持做题,不要一昧地想着一些考试的答题技巧。只有自己去做了,才能慢慢摸索出属于自己的学习方法,这就是最好的答题技巧。从两者各自的特点来看,TOEFL和GRE也有着较大的区别。TOEFL作为一门语言能力考试,考察的是我们的听说读写能力,考试中的场景一般都是大学校园生活,为我们以后的日常交流能力提供保障。GRE作为美国研究生入学考试,重点考察我们的逻辑思维能力,其中长篇阅读、长难句理解、写作等与TOEFL相比,都需要我们有更多的词汇量、更快的阅读速度、更好的阅读理解能力和思辨批判精神。我觉得GRE是为了保证我们以后学习能够更好地理解课本内容、跟上学习进度,具备基础的学术能力。前面已经提到过,我当初时间比较紧张,两门一起考,再加上我英语本来就不太好,所以最后我这两门的成绩都不是很理想。如果时间可以倒流,我一定会早做准备,不会让这两门考试在同一时间进行,因为它们虽然都是考英语,但是出题风格和套路是完全不一样的。所以关于TOEFL和GRE我最想告诉大家的是一定要一门一门来,不要交替进行,建议是先考完TOEFL再考GRE,有了一定词汇量的积累后GRE也会稍简单些。

实习这一点,我的建议是如果还没有搞定TOEFL或者GRE,那么就不要考虑实习,还是专注于提高成绩吧。因为三围不仅会在刚开始的时候就限制我们的选校范围,而且在申请时,如果某个成绩有缺陷,很容易就被学校刷下来(我觉得我收到这么多Rej的原因之一就是TOEFL和GRE的缺陷)。此外,从今年周围朋友们的申请结果来看,除非是一些牛校的海外实习,普通国内实验室的实习并不会为我们的申请提高很多的竞争力,更别提弥补成绩上的缺陷了。我当初就是出于提升个人背景的考虑而选择在准备考试的时候去实习,事实证明这是一个得不偿失的决定。我当初整个暑假都在实验室,事情很多,天天忙到怀疑人生,考试自然也准备得不充分,8月份考试的失利为接下的申请加重了很多负担,我当时都有些崩溃了。多线程并行,只会将我们申请的战线越拉越长,不仅耗时耗力,还具有高风险性。不过那段实习的经历也让我学到了很多在课堂上不曾接触过的东西,我明显地感觉到我的实践技能提升了很多,也能够把理论的知识更多地用于实际来解决问题。所以并不是说实习没用,而是提倡大家在搞定TOEFL和GRE(或者其中至少一门)后,再安安心心地去找实习,毕竟当我们遇到三围差不多的竞争者时,实习经历是可以加分的。当然国内的实习也有含金量高的,这就需要我们早点做好出国的准备,早点打听并联系好的实习,以后申请的简历也能出彩一些。

我当初申请的时间很紧张,一直到了大四九月份的时候考试还都没有着落,所以我觉得DIY肯定是来不及的,而且只会让我更加慌乱。反复思考后我最终选择了中介,中介老师根据我的条件和要求帮我筛选学校、初步准备文书,节省了很多时间。我所做的更多是及时把我的意见和想法反馈给他们,和他们加强交流,以便申请材料不断地完善。在我的成绩出来后,中介老师再根据我的最终背景修改方案,在9-12月份整段申请的关键时间,一切都有条不紊地进行着。总的来说,中介对我来说还是有帮助的,我知道可能很多人对中介有些排斥,可是DIY往往会给不熟悉申请流程的我们带来很多不必要的麻烦。如果觉得中介不能在我们的申请过程中发挥重要作用的话,那就让他们跟着我们的想法走吧,最起码这样我们就能够全心全意地投入到考试、实习等能够提高我们竞争力的事情上去。

为什么会选择出国留学呢?每个人都有不同的答案,对于我来说,出国代表着更多的可能性和人生机会。当初我是一心想着保研的,但是我怕保研失败,所以在大三上学期结束的时候产生了出国的想法。这个时间和一般留学党相比算是比较晚了,而且我当时对于出国的准备一无所知,只能去听一些留学讲座、请教留学的学长学姐,自己慢慢摸索。刚开始也是怕的,害怕到头来一无所有,但是学长学姐正能量的留学经历极大地鼓励了我,我也渐渐地对“一切皆有可能”的留学之路产生了强烈且坚定的兴趣。回顾我的申请历程,有遗憾也有收获,遗憾的是自己没用提前规划好留学之路,导致事情都堆在一起,那段时间可谓兵荒马乱;收获当然是最终拿到了心仪的offer,也体会了不一样的人生。

最后,我还是想和同学们说,出国留学一定一定一定要趁早准备,合理安排GRE和TOEFL、实习的时间,机会总是属于有准备的人!祝大家都能够在留学这条独一无二的道路上收获到属于自己的礼物,最终遇见足够强大的自己!


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在UVA上学有一段时间了,今天跟大家分享一下我这段时间的体验吧。由于我本科就是在美国读的,和国内本科过来读研的同学比起来,我适应起来可能会更容易一些,这段时间唯一让我感到不适应的就是,从城里到农村生活环境和生活方式发生了比较大的改变。但适应了一段时间之后,我觉得其实也还好。

这里跟新同学分享一个小tips吧,千万不要因为自己英语水平不够好,就不敢跟别人交流沟通,语言能力都是靠练出来的,只有多说多练,才会有较大的提升。遇到有什么不懂的事情,不要拘谨,不要害羞,尽管向身边的同学或学长学姐提出来,寻求帮助,我们留学生之间的关系是非常融洽的,也很乐意帮助自己的同学。而且我们学校的International Student Service做的也很好,反正大家有什么问题都可以提出来,多问多沟通。

相信英语能力是很多留学生过来之后都会担心的一个问题。我在申请本科的时候就考了托福,当年考了106分,再加上在美国上了这么多年学,有充分的语言环境给我练习,我的口语还是不错的,至少能满足日常生活所需的基本交流。但一些专业的领域的相关术语,由于平时生活中接触的也比较少,我也是不太熟悉的。比如说车子坏了要送去维修,一些相关和汽修相关的专业术语我也是不太懂得的,必须得提前在网上查了资料和相关的专业单词再过去。

反正我个人觉得学一门语言,还是要尽可能地去应用它,这样才能帮助我们更快地掌握。在语言环境下,听多了别人怎么说,有意无意地多去模仿,跟着说,语言能力自然而然地也就提高了。

来读我们这个项目的大多数都是中国学生和印度学生,所以身边交往的同学圈子就这么大。如果想要多交一些朋友的话,学校也会经常举行各种各样文娱活动,比如club活动,感恩节活动等,由于我个人对这方面并不太感兴趣,所以了解得并不是很多,如果大家感兴趣的话可以多关注一下学院论坛等,有活动的时候可以约着朋友一起去参加。

虽然对我来说,生活上适应起来没什么太大的问题,但我的学习压力可以说是骤增了不少。我本科是从NYU毕业的,从美本毕业后就升上来读研了,和本科生涯相比起来,在UVA的这段日子,感觉学习任务重了很多,任务量至少重了三至五倍,之所以会有这么大的反差,我想也有可能跟我本科期间对待学习不够上心有关吧。研究生阶段的学习状态跟本科阶段可谓是天差地别,本科时期对于不懂的知识我们可以从零开始学起。但现在,学的每一门课程都需要有相关的专业知识作为支撑,没有专业基础的话,学起来会非常的吃力。对我来说,一周的时间里,学习一门课程就至少要花上我十个小时以上的时间,只有这样我才能有效地消化课堂上的内容,完成课程任务。再加上一周的课也排得挺多的,如果想要得到A的成绩,还是得埋头下苦功夫才行。

关于联系教授,我目前还没有私下主动联系过,不过据我身边的同学反映,教授们都是非常乐意跟学生交流的。我们CS专业有一门课叫做Computer Science Perspective,我们系的每个教授都会向同学们介绍他们正在做实验和项目,研究生们也可以利用这个机会多跟教授们沟通交流,跟教授们多多了解自己感兴趣的方向的研究,甚至可以有机会参与到项目中去。而且也会有很多中国教授过来,这对于我们中国留学生来说也是一个很好的跟教授套近乎的机会。

接下来说说我们专业的申请录取情况吧,我个人觉得申请难度不是太大,毕竟我身边各种出身的同学都有。有从名校毕业的大神,也有跟我一样本科不好好学习,划了四年水的学渣。总体来说,跟同层次的学校比起来,我们学校的录取难度不算太难。而且我们专业对于想要转专业的同学也是挺亲切的,有挺多本科没有CS专业背景的同学都顺利转过来了。我们学校的教学质量还是很值得认可的,不过这也因教授而异啦,毕竟不管哪个学校都有不好的老师和学生嘛,但从总体上来说还是很不错的,至少我到目前为止所遇到的教授都很nice。

从总的录取情况来看,我们学校还是比较偏向于招收PhD的,就以我这一届来说吧,CS项目总共就录取了100个学生,其中有一半都是PhD。但我们学院还是非常鼓励CS专业毕业的Master继续留下来攻读PhD的,如果上学期间能遇到不错的导师,又有意愿做研究的话,继续留下来读博士也是个不错的选择。很多MS都选择了留校继续攻读博士,所以我估计留下来读PhD应该不会太难,不用像申请其他学校的PhD一样,重新再经历一次繁琐的申请手续,但具体要求到底是怎么样我暂时还没有去了解过。

关于就业情况的话,由于我现在还没有到就业阶段,所以这一part的内容我了解的还不够多。但据我所知,我们学校的Career Fair还是很不错的,往年也有很多大公司会过来招人,和我本科学校的Career Fair相比起来,多了很多CS专业相关的工作资源和工作机会。


最近几年申请CS专业的人数越来越多,申请竞争也越来越激烈,而CMU作为几乎每个申请者都会申请的学校,一些高质量项目的受欢迎程度自然是不必多说。在这里我和大家分享我在CMU ECE项目的学习经历,方便大家更详细地了解这个项目,从而在选校时多一个参考。

我读的ECE项目是在匹兹堡校区,项目时长为一年半,毕业的要求是修够96个学分,包括60个学分的专业核心课和36个学分的选修课,其中选修课又分为less-restricted electives和restricted electives两种,后者的限制较大,是课程等级在500以上的研究生中级课程,所以选课的时候我们只能选代码为18-5xx的课程,不过这些课程几乎包括了CMU最好的计算机课程。

ECE的申请难度没有CS那么高,但是由于申请的人数越来越多,所以还是建议大家对任何一个申请步骤都不要掉以轻心。三维当然是越高越好,一般GPA3.5+,TOEFL105+,GRE320+才会有竞争优势;文书什么的也建议认真准备,我身边就有一个朋友标化成绩不错,但是因为没有认真写文书而被CMU拒了。实习、竞赛、海外交换、科研等也去试试,毕竟这些经历有时也是我们拿到AD的关键。

项目里中国人占了大多数,同胞很多的好处就是大家即使在异国他乡也能够感到亲切,可以相互照应,不足就是和外国人交流的机会比较少,口语水平提升得很慢。CMU本校区的学习氛围非常好,周围的同学都非常认真,当然这和CMU繁重的课业压力有着很大的关系。对于我来说,研究生期间和本科相比简直是太累了,CMU的课程设置和上课节奏逼着我们不断去学新的东西,不断进步,感觉这两年学的东西比本科四年学的还要多。我一般都是每天从早上10点,学到凌晨2点,每天都在写作业中度过,即使这样拿A还是很难,我一般都是拿B,CMU大佬太多了,学渣实属不易。另外master还有一个特点就是刚来就要着手准备找实习了,再加上上课节奏很快,这样就会导致要做的事情特别多,回忆当初,我每天不是在做作业,就是在找工作,实在是太难了。当然找工作这个是我个人的情况,如果有同学喜欢做研究的,和教授联系就行,教授们都很和蔼可亲。

上面说到过CMU的课业压力很大,而且根本就不存在那种能够轻松就拿高分的水课,所以不要冲动一个学期就选好几门课,如果这样你会发现自己会被无穷无尽的作业淹没,永远都在为了赶上ddl而努力着…而且抛开workload这方面来说,课程的安排也在很大程度上影响了我们以后就业的方向,所以在仅仅三个学期里,选什么课、怎么选课对于毕业后的发展非常重要。

先说明几点:

1、我在CMU三个学期的绩点是3.1-3.4-3.5,成绩属于中下游的那种,所以这个选课推荐对于学霸可能不怎么适用,学霸们请尽情地选难度更高的课程吧!

2、因为我的就业目的非常明确,所以选课都是奔着能够学到有用技术的课程去的,这些课程的workload都很大,也很耗费时间,还有就是不容易拿到A,如果很在意绩点的同学,可以选一些其他的容易拿高分的课。

3、我当初选的课都是偏SDE(软件开发)的,所以这些课程对于想往ML方向发展的同学参考性不大。

4、以下选课推荐更适用于Fall入学的学生,如果是spring的学生,可以适当做些调整。

5、CMU很多课程的上课内容只和教授有关,和课程的名字没有太大关系,所以以下我推荐的课程也存在这种情况,建议选之前先打听好授课老师。

6、据我所知现在的选课规则有所变化,而我当初在的18spring选课是非常自由的,建议大家选课先按照毕业要求来选,再根据自己的就业方向来调整,我的选课只是给大家一个参考,如果能够帮助到你们那自然是再好不过的了。

必选:

18-613 Foundations of Computer Systems

这门课是最基础的系统课,因为我本科就是ECE相关专业的,所以刚开始的时候我觉得这门课对我来说应该是不需要的,所以去询问了老师,但是老师给我的答案是"You do. This course is different.",之后上下来觉得这门课真的太值得了!课程的内容和相关的作业、资料都已经有了数十年的完善,质量非常高,不管是本科是不是CS专业的都推荐你选,因为这门课可以给我们接下来要上的课程打下坚实的基础,好好学,后面的内容就会轻松很多。同样的,我们也可以通过这门课来对自己的技能水平进行一个评估,如果拿到了A,那么就说明以后上其他的课程是没什么问题的;如果像我一样不幸拿到了B,那么接下来的日子里还需好好努力。

课程的内容和15-213/15-513的教学内容和教材都是一样的,但是我个人觉得两者的课程质量还是有些差别,建议大家预习、复习的时候直接看15-513的视频,有时候直接用它代替ECE的这门课也是可以的哈哈哈。

10-601/10-701/18-661 Introduction to Machine Learning

这三门课都是CMU Machine Learning系列课程中的基础课,区别在于10-601比较基础,有的老师会叫我们做project,以后可以写进简历;10-701很理论,因为是PhD的课所以有很多难度较大的公式推导,这个并不是ECE的课程,但也算是核心课;18-661是ECE的核心课,也是偏理论的课程。三门课选其一就行,因为他们的作用在我看来是差不多的,作为ML的基础课,他们的一大作用就是让我们确定自己是不是适合往ML这个方向发展。如果你觉得学下来非常有趣,那么以后就可以选偏ML的课程;如果学下来觉得不太感兴趣并且得到了不好的成绩(比如我),那么就试着往其他方向发展吧。而对于之前就有研究过ML的同学,这门课也可以让你们回忆起基础的知识,并进行进一步的巩固。

另外这三门课还有一个优点就是老师给分都挺高,相对来说拿A是不难的,我认识的同学都拿了A,只有我拿了B。看到这个成绩我就充分认识到我的数学水平限制了我走向ML的道路,所以转而投入了SDE的怀抱。另外需要注意的一点就是,这三门课每个学期的授课老师都是不同的,上课的内容和质量也有所差别,所以选课前要先打听清楚,以防踩雷。

18652 Foundation of Software Engineering

这门课是硅谷校区SE的必修课,课程的主要部分就是组队做一个老师要求的project,要使用node(express)作后端,中间会用到很多web tool/library/framework,用的语言是js,如果做的好的话对简历的帮助很大。项目每两周一个iteration,每周都要和助教汇报项目进度,然后每隔两周给助教演示一次,过程中我们各种git practice, code review, ci/cd,testing testing & testing, 检查代码风格甚至还有pair programming,不得不说如果没什么基础的话做起来还是非常吃力的,比如我,当初几乎天天都在搞这个东西。所以这里提醒大家,如果想选这个课,建议先提前了解一下具体的作业内容,看看自己能不能hold住,如果觉得难度太大那还是放弃吧,因为不仅自己学得很费力,然后小组合作,也许还会成为拖后腿的存在;如果自己本身有基础而且想锻炼一下的话可以选,记得选一个大佬当队友,会非常加分!

课程的项目部分很好,可是老师的讲课水平其实不怎么样,上课经常讲一些和内容无关的software engineering practice,感觉非常扯。期末有考试,考试内容很迷,单选、多选、简单的js testing代码都有,而且找不到方向复习,所以想拿高分还是要上课活跃一些,这样平时分会很高。

17-681 Java for Application Programmers + 17-683 Data Structures for Application Programmers(如果只能取其一,建议选17-683)

这是两门推荐搭配的课程,由同一个教授上课,一门前半个学期,一门后半个学期,属于mini course。这两门课强烈推荐给数据结构和算法的基础不太好的同学,授课老师的水平很高,上课用到的资料很全面,讲课思路清晰,很有利于我们理解题目。只要学好了这两门课,那么自己刷题的时候基础的题目一般都会做了,一些难的题目,看了解法也都可以理解。

39-699 Career & Professional Development for Engineering Masters Students

Master刚来的时候就要准备找实习了,这门课很有帮助,所以建议第一学期选。这是CIT学院的职业课,上课时间是在上半个学期,这门课教我们怎样写简历、LinkedIn和handshake,并且老师会布置作业让我们学会修改自己的简历,让其更加完美。

必选:

15-640 Distributed System

这门课是我在CMU上过的最喜欢的课程之一!这是CS本科的系统必修课,不仅课程内容质量高,而且授课老师水平也非常高,一致获得了同学们的好评。整个课程上下来能学到很多东西,对于后端的理解很有帮助。课程有4个homework,4个project和2个midterm,每个星期的作业量都很多,遇到bug的时候简直要怀疑人生,这种时候就要积极和小伙伴们讨论一起解决问题,毕竟CMU本科生高手云集,大家互相学习都能够进步哒。这门课的成绩非常真实,就是我们考多少就是多少分,即使是全班考出来成绩都不理想,老师也不会调分的,但是这并不影响它的实用性和受欢迎程度!另外需要注意的是,Fall和Spring两个学期的内容有所差别,Fall用的是Go,Spring用的是Java,同学们要自行选择。

15-719/18-847 Advanced Cloud Computing(只有Spring开)

这门课是ECE开设的核心课程,其实和上面的Distributed System课程内容有很多都是一样的,可以说是低配版的DS。低配的原因是授课老师讲课太顺便了,上课容易犯困。但还是建议选了DS后再选这门课或者两门课程一起上,更有利于我们对这方面的理解。还有一门版Cloud Computing的课和这门课名字类似,但是这门课比CC好点,workload也比较小。

18-845 Internet Service (只有Spring开)

我对于这门课的喜欢程度不亚于DS,强烈推荐给想读PhD或者是喜欢读paper的人选!这门课就是专门读paper的课,上课的形式是大家坐成一个圈一起讨论某一篇paper的内容,而且人数很少,才十几个人,授课老师是Foundations of Computer Systems教材的编写者,真正的大佬!所以在课堂上需要非常认真地思考,周围都是学霸,教授也非常博学,自己都不好意思划水。这样一来能够学到的东西就更多了,一周两次的看论文时间能够提高我们的眼界和逻辑思维,同时讨论的环节也锻炼了我们开口说话的勇气(这对于中国学生来说很不容易),你提出的任何问题老师都会亲自解答,更何况老师还是这么资深的大佬,这样的机会对于研究生来说是很少的。建议这门课和上面推荐的两门课一起选,因为我们上课读的paper很多都是ACC、DS两门课所要求的,有了这门课的助攻,对于那两门课程的理解就会更加深入。

小班授课+自主讨论这样的上课形式对于出勤率的要求很高,一个学期最多缺勤两次。作业的话是每周写课堂上所读论文的读后感,另外还有一个Individual Project和一个Group Project,对于project老师没做要求,难度随意。总之整体上下来我觉得这门课最重要的是锻炼了我们的思维,无论是上课还是作业,老师强调的都是我们要有自己的想法,而不是人云亦云。

17-437/17-637 Web Application Development

CMU名气很大的课程,也算是神课之一了吧,教我们去全面了解全栈web开发。推荐在第二学期选这门课的原因是在这个学期,我们所学的知识刚好能够应用到这门课所要求的作业中,从而得到很好地锻炼,我们所做的project也可以写进简历里,对SDE来说找工作很管用。课程学的东西不难,但是节奏很快,作业量也很大,每周都被homework和project轮番轰炸,认真学的话是可以拿A的。

这个学期的情况比较特殊,因为我们都要忙着找工作,可以花在上课上面的时间是有限的,所以这个学期可以选一些轻松点的课,最好是没有考试的那种。但是我还是坚持不选水课的原则,因为我觉得,反正都是要上课的,花同样的时间,为什么不去学一些更有用的知识呢?即使是最后一个学期,我们也可能会做出比之前更好的project来提升我们的背景,而上一些水课是不会有此机会的。

可选:

11601 Coding Bootcamp (只有Spring开)

这是一门上课=刷题的课程,用的教材是Cracking the Coding Interview,教材很好,然而老师的讲课水平不咋地。我感觉都是凭着以前的基础在刷题,所以如果数据结构和算法基础不是很好的同学记得不要选,你们会学得很痛苦,但是对于基础还行的同学就很推荐,因为找工作本身就是要刷题的,既然这样,那不如趁着这个上课的时间来练习一下。

11-642 Search Engine(只有Spring开)

这门课和18-845一样要读论文、写读后感,但是和18-845不同的是,上课的重点不在于讨论,而在于公式推导,所以数学的不好的同学谨慎选择!如果数学不太好但还是想选的话记得找一个好队友!老师讲课水平很高,课程质量非常好,workload因人而异,毕竟公式推导…

16-720 Computer Vision

我当初上这门课的时候是比较轻松的,没有project和考试,只有5次作业,一般写完作业就有A。不过据我所知这门课每个学期都不一样,所以不知道现在怎么样,建议选之前还是提前打听一下,如果轻松还是很推荐的。

选课的推荐就到这里,以上都是我自己上过的或是身边的朋友上过的课,无论是质量还是课程安排都是很好的。CMU是以CS为优势的学校,你可以在第一个学期的时候看看自己对哪个方向感兴趣,确定了就往那个方向选课,毕竟在CMU,什么课都有,各自神课随意选,资源非常丰富。但是不要因为神课多就全部都选,一定要考虑workload,建议在选课前在课程官网上看看这门课在这个学期的安排,然后把每一门课程的安排都列在日历上,如果出现事情都堆积在一起的情况(比如一个星期有三门考试或者好几个大作业),那就可以考虑把其中一些课程换掉,不然真的会吃不消的。

AIV其实就是Academic Integrity Violation,泛指抄袭或是作弊,我们在国内读本科的时候没什么感觉,但是CMU对学术声誉的规定非常严格,对于这些非常敏感,我身边不止一个原本成绩不错的同学,却因为抄袭/被抄袭或是看GitHub的代码而挂科甚至休学、退学。

像一些大课,比如Introduction to Computer System, Introduction to Machine Learning这种,越是基础的课程,学校抓得越严格;另外比如Cloud Computing这门课,老师会追踪你在每道题上所花费的时间来判断你有没有抄袭。我做TA的时候,有一组同学用GitHub上的project作为参考,即使后来他们自己写的project与之相比已经改了很多,但还是被老师判定为抄袭。抄一抄学长学姐的作业,用一用他们的代码,从网上参考一下GitHub里的代码,三五成群地做个人作业等等这些都可能在CMU构成AIV,所以我们一定要对AIV重视起来,不要觉得上面的做法都是一些无所谓的小事。

我们这一届的就业情况整体是很不错的,只要公司招聘,我们就都有人进去。CMU的career fair很好,我的实习就是通过career fair找到的,全职也是career fair,外加内推。学校的career fair每年都会来一些大企业,机会很多,建议大家认真准备参加。然后上面也有推荐一些对找工作/完善简历帮助很大的课程,有需要可以选,有时候hr就是看中了你的某一个project也不一定!

刚来的时候不懂得要怎么选课,全部都是看着课程名字和自己想象乱选一通,也因此踩了一些雷。通过上面的选课推荐希望学弟学妹们对于CMU的课程了解有所帮助,开学后好好排课。在CMU的这段时间虽然每天都熬夜,每天都很累,但正是这样我才学会了更多,付出的努力都是会有回报的,也希望正在申请路上的你们也能够得到一个好的结果,共勉。

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