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進可轉碼退可DS,我在UMich讀數據科學碩士

指南者留學 胡圖圖2022-04-02 18:09:44閱讀量:1077

Hello,大家好,我是Bob,本科畢業于陸本環境科學。20fall來到密歇根大學安娜堡分校就讀數據科學碩士。今天想和大家具體分享一下我在這個這里學習、生活的感受。

 

 

一、項目的總體感受

 

在這個項目讀master,我感覺壓力還是挺大的,不過這邊workload可大可小,完全看自己。硬課選多了,自然就壓力大。每次debug不出來,ddl火燒眉毛的時候,隨時會感到崩潰……

可能壓力很多時候來源于身邊的人吧,在這個項目里面我認識了很多大佬,陸本海本都有,謙虛起來讓人看不清他們牛x的實力;但我做了兩三天的作業別人一個晚上就做完了,有時候會因為這種實力的差距變得焦慮。

 

另一個壓力來源就是找工作。這邊剛來的第一個月就有career fair,你可能本來沒有很明確的找工作目標,但是身邊的各種信息、機會以及同學的網申步驟都會推著你走。本科的時候好好學習是第一要務,來了這邊找工作就是你的首要任務了。再加上課程的各個project,壓力真的不小。

 

不過雖然壓力大,我還是很享受在這里就讀的感受。教授在課堂上會很注重和我們互動,只要有不懂的地方都可以隨時提問,老師會很耐心地給你解答。因為同學的實力都很厲害,每次聽同學提出問題、老師回答的過程,我也覺得收獲滿滿,學到了很多自己之前都沒有想到的東西。

 

生活上的感受是上課好遠,需要早點起床趕公交車;買菜也好遠(要坐15分鐘公交車),不過每周買一次菜還可以接受;圖書館周圍只有panda,吃多了也就習慣了,但我真的還是好想念火鍋、烤冷面、小肥羊、蝦餃、干蒸燒賣、叉燒包、蛋撻、燒乳豬、燒鵝、燒鴨、白切雞、蒜蓉蒸排骨、豉汁蒸排骨、海底撈、麻辣香鍋、蔥爆大蝦、帝王蟹、燒臘、雙皮奶、炸牛奶、皮皮蝦、煲仔飯、砂鍋粥、糯米雞、剁椒魚頭、熱干面、臭豆腐、夫妻肺片、涼粉.........

 

由于我是陸本,剛來的時候語言上真得不太行,記得第一個學期的時候進一些賣三明治的店,看到上面寫了幾十種面包種類一個都不認識,寫了幾十種配菜一種都沒見過的時候真的很難受。上課的話老師如果沒有口音就感覺還好,對著PPT還是基本能理解他在講啥,不過稍微一走神就不知道老師講到哪了……不過上述情況基本在一個學期以后就大大改善了,日常學習和交流上已經基本沒有障礙了~

 

雖然安村很村,冬天室外也真的好冷,但在這里遇到的人都很有趣,學習也很充實,導致我也不太跑去別的城市玩(可能我太宅了)。我覺得安娜堡有種靜謐的美感,當夕陽灑在這里滿山的紅葉上的時候,我總有一種在度假村里瘋狂趕ddl的感覺hhh。

 

 

二、課程設置

 

下面呢,我來給大家具體介紹一下DS的課程。

 

首先是pre-core courses。

 

MATH 403 Introduction to Discrete Mathematics (離散);

EECS 402 Programming for Scientists and Engineers ( C++ );

EECS 403 Data Structures for Scientists and Engineers (數據結構);

BIOSTATS 601 Probability and Distribution / STATS 425 Introduction to Probability / STATS 510 Probability and Distribution;

BIOSTATS 602 Biostatistical Inference / STATS 426 Introduction to Theoretical Statistics / STATS 511 Statistical Inference。

 

以上的課都是可以waive的,只要你本科上過類似的,給他們syllabus就可以waive了,比如我就waive了統計課。所以如果是打算轉碼的話,這個項目我覺得還是蠻好的,基本上先修課直接waive掉,然后節省時間去多選一些寫碼課。

 

這里給大家介紹一下EECS 402。這門課圍繞類實現講了很多topics,是很實用的一門課。最喜歡的是上這門課的教授Andrew,講課既邏輯清晰,又充滿節奏感,很照顧聽課同學的感受而且聽得很明白。還有他的助教們,每一次作業在論壇上都是有求必應,他們都很耐心地解答你的問題。我覺得無論要不要轉碼的同學都值得上一下,對于類的理解會更深一點,以后無論用哪個編程語言工作都有利。而刷題的時候用c++的話也能用上(雖然真的有點麻煩。

 

其次是core courses,有三類,這里簡單介紹一下我上的。

 

(一)Expertise in Data Management and Manipulation

 

EECS 484 Database Management System(數據庫):

 

很好的數據庫課程,說實話workload相對于其他CS課不算大,而且很有用也比較硬核,無論走data science還是打算轉碼學習一下應該都蠻好的。沒學過sql的可以系統地學一下,幾個project難度都不算太大,但是初學者還是需要花點時間來debug的,學得還算實用。我那學期的老師是Atul Prakash,講得還可以,而且上課會很耐心地回答同學問題,回答到你懂為止。這門課除了sql還教了很多數據庫內部存儲的原理、運算還有空間分配等等。

 

EECS 485 Web Systems(全棧課):

 

系里幾個轉碼的師兄都推薦這門課,說是轉碼神課,但是每學期都很火爆。好在DS選課優先級夠高,應該第二學期都能選上的。主要教你寫網頁,html,css,flask,react,JavaScript,template,python等等。以上這些老師基本不教,不過寫完project會了解,還會覆蓋hadoop和搜索算法的project,而且做project老師會給說明書,只要自己花時間去了解一下,照著老師的說明書寫還是很有收獲的。

 

STATS 507 Data Science Analytics using Python:

 

教python的,沒有期末考試,只要交作業的一門課。上課講的都是很實用的python操作,如果對python還不熟練的同學推薦這門課作為入門。只是可能老師的評分標準是很注重細節的,但也不妨礙你學python怎么用。

 

(二)Expertise in Data Science Techniques

 

STATS 500 Statistical Learning I: Linear Regression(線性回歸):

 

這個課有兩個老師教,我選的老師是個說話很像喬布斯的白人,講課蠻水的,作業也簡單,上課喜歡問你們有什么看法,作業照著ppt copy出來就可以了。好像本科學過的可以waive,有待考證。

 

EECS 545 Machine Learning:這門課一學期換個老師,所以碰上什么老師天注定。

 

(三)capstone

這里不介紹了,可以看看課程簡介。

 

接著說一下選修課。

 

UMich DS項目的選課靈活度極高,沒有固定的課程,而是定了好幾個area,在每個area里面的好幾個課中選一個即可。對于想轉碼的同學來說,DS項目還是很有優勢的,選CS課程的優先級很高。master選eecs本科課的優先級大概是:CSE > DS > ECE > 其他,像 EECS 484、485、482這類轉碼課,基本我們DS的同學提交request后一天就能選上。同時為了平衡一學期的workload,大家也可以適當選一些統計的水課哈。

 

接著是一些給想轉碼同學的tips。

每學期選一些eecs課,搭配stats水課。入學前多刷題,多充實一些cs的經歷放到簡歷里,因為開學就有career fair。對于cs基礎好的同學,應該不用多說了,直接waive全部先修課,選eecs的課。對于cs基礎比較弱的同學,入學時提交waive申請時,把probability和inference waive掉,離散數學看情況,保留c++和數據結構,很有幫助。

 

不要選eecs 545,每年老師講的都非常差,而且課程很理論,對找工作沒啥用。如果為了滿足syllabus的要求選一門machine learning相關課程,建議選 si670(終極大水課,調調包水過去就完事兒了)。

 

推薦選上本科的eecs 281 data structure & algorithm。這門課對轉碼非常有幫助,甚至很多career fair上的公司張口就會問你有沒有學過281。自學數據結構,和在學校上課伴隨著寫作業、考試的壓力學數據結構,最后的效果肯定是不一樣的。研究生選這門課的課號是EECS 403,和EECS 281是同一門課,但是403是專門給master選的,且最后gpa會往上curve,分數不會像本科生那樣慘。

 

 

三、項目總體評價

 

我覺得作為DS項目,UMich DS是一個合格的選項,選課的靈活度適合于還不清楚自己要做什么,或者很清楚自己需要什么的同學。找工作和就業而言,最最重要的還是自己本身夠不夠硬,oa要過得了,面試也要過得了。

地理位置上UMich的確占劣勢,但是美國的onsite面試都是報銷機票的,我覺得是在接受范圍之內的。這里學習氛圍很濃厚,找工作氛圍也很濃厚,身邊人的優秀是會影響到你的。

 

至于選不選擇data science這個專業,其實和選不選擇這個項目是兩回事。如果你不是cs出身,你又不想轉碼,想做data相關的工作,這個項目還挺適合你。而如果你是cs出身,你想嘗試碼農以外的道路,這里也挺適合你的。但如果你中途還是想當碼農,我覺得這條路也是可以繼續走下去的,畢竟在這里有很多途徑能上到你想上的課。

 

因此,我覺得對于轉專業轉碼的同學而言,UMich的DS不失為一個進可攻退可守的選擇。如果申到更好的cs碩士自然最好,但是這里DS的轉碼資源對于一個需要跳板的同學而言,又會是一個好的備選方案。這個項目有太多出路了,來到這邊,努力刷題,努力找工作,努力做project就是了。

 

最后呢,也來講講我眼里這個項目的一些不足之處。

 

一方面是項目目前在美國的就業數據不太好,主要是2點原因。(1)不少人堅持DS/算法崗,而DS和算法工程師在國內國外目前競爭都太過激烈。(2)相比在加州、西雅圖、紐約的學校,安娜堡地理位置非常的偏,中小型公司可能拿面試機會少一些。

 

另一方面就是這里很多課主要用c++,如果是java為主可能會更好一些,畢竟用c++刷題有點一言難盡。最后呢,就是安娜堡確實有點村,沒啥娛樂活動。

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