[心得] UCL DSML MSc 就讀心得 & 找工作 part1
大家好,
我是2023 UCL Data Science and Machine Learning (DSML) MSc 畢業的高齡學生
想跟大家分享下就讀體驗 & 些許找工作經驗。
希望拋磚引玉，讓更多人也一起發表感想～
Warning!
本偏純屬個人主觀經驗談，如有意見不合之處，歡迎留言補充
如有爭議，都是你對
1. Background
一碩CS畢業後工作三年，被不可名狀得理由抓去倫敦生存
選擇的方法是多拿第二碩再靠 PSW Visa去當地找工作
2. UCL學習環境
整體感想就是人太多，感覺一定有超收學生
第二學期後我就不大想回學校了XD
很多實體資源都需要提前預定，不然根本沒法使用
不過電子資源十分豐富，基本上所有的課程書籍都會直接提供（Moodle）
如果想找past exam paper or coursework相關的資源也可以在UCL線上圖書館找到
此外就是UCL的帳號也可以看IEEE ...等期刊網站
（其他MS office等軟體資源就不贅述了）
人種多元性部分：中國人 > 印度人 > 歐盟 > others
（體感就是走在校園中會聽到此起彼落得中文交談聲）
（甚至有次被奇葩的印度人搭訕說： UCL, University Chiness London）
整個programme應該只有我一個台灣人...
學習部分我會給電子資源滿分。
3. DSML Programme
180 credits = 60 (research project) + 120 (courses)
整體來說學習氛圍非常chill，不過課程方面建議多做點研究
修的水課太多會讓人覺得到底來幹嘛的...
以下是我修過(or 旁聽過)的課程心得＆評價：
(a)
Module: COMP0080: Graphical Models [T1] (22/23)
Lecturer: Dr Dmitry Adamskiy
Rating:
教學: 3.5星
作業: 3星
考試: 2.5星
Review:
不好不壞，教學是類似翻轉教室那種先把完整上課內容放網路上
上課再挑重點帶過
內容就是基礎的Graphical model + 一點information theory
作業是小組作業，基本上也可以自己一人一隊自己搞（不難，費時而已）
考試是考古題大集合
有更想修的課可以跳過這門
(b)
Module: COMP0081: Applied Machine Learning [T2] (22/23)
Lecturer: Dr Matt Kusner
Rating:
教學: 4.5星
作業: 4星
考試: NA
Review:
中上偏佳，純翻轉教室（上課只有Q&A），不過教材＆教授的口條會讓你聽課很享受
作業是juypter notebook function挖空讓你填
不過這門課也被詬病說課程＆作業太簡單，不過我覺得很適合那些沒有ML基礎的人
(c)
Module: COMP0084: Information Retrieval and Data Mining [T2] (22/23)
Lecturer: Ingemar J. Cox, Vasileios Lampos, and Emine Yilmaz
Rating:
教學: 2.5星
作業: 4星
考試: NA
Review:
多人合開課程，前半部分簡介搜尋系統及其演算法，後半部是邀請guest lecturer演講
缺點很明顯，課程結構鬆散，吸收知識不易，最後幾堂課甚至學生只剩3人含我
作業個人滿喜歡的，實作一些簡單的搜尋演算法，不過也滿多人覺得太困難，太花時間
不過我覺得投入時間＆分數成正比
(d)
Module: COMP0088: Introduction to Machine Learning [T1] (22/23)
Lecturer: Kaan Akt
Rating:
教學: 1星
作業: NA
考試: 0星
Review:
爛課，原本去年開課的教授(Matthew Caldwell)不知啥原因今年突然不開了（rumor是離職）
Kaan算是來救火的，結果變提油救火 (教材還是用去年的)
考試不明所以的問答題?? 評分莫名其妙
最後燒到UCL staff開放大家報名重考
剛剛查了下2024年的老師又變成Matthew Caldwell (大概是被抓回來了)
(e)
Module: COMP0089: Reinforcement Learning [T2] (22/23)
Lecturer: Hado Van Hasselt
Rating:
教學: 4星
作業: 4星
考試: 4星
Review:
Google Deepmind的學者開的熱門課，純反轉教學（上課只有Q&A）
課程內容基本上就是reinforcement learning richard s. sutton and andrew g. barto
的濃縮版本，硬到不行
作業＆考試應該是我修的課裡面最困難的
整體還是推薦，不過2024年換成Dmitry Adamskiy開課了（不推薦）
(f)
Module: COMP0171: Bayesian Deep Learning [T1] (22/23)
Lecturer: Brooks Paige
Rating:
教學: 5星
作業: 4.5星
考試: 4星
Review:
教授口條&教學讓人非常舒服，純翻轉教學，上課Q&A （講解深入淺出）
作業考試都不會刁難你
(g)
Module: COMP0195: Accountable, Transparent, and Responsible Artificial Intelligence
[T2] (22/23)
Lecturer: Maria Perez Ortiz
Rating:
0
Review:
爛課，在CS dept開文學哲學課是不是搞錯啥了
其他還有一些熱門課程因為限制我沒辦法修
如David Barber開的一系列課程，不過這些名人開設的課程大部分非常艱深困難
想修的人自行斟酌
4. Research Project
這點跟課程分開講
有兩種形式，一種是純學術型，另一種是與企業合作的計畫
個人淺見是如果不打算繼續讀phd建議選擇企業合作的計畫，可以提前感受下UK職場
後續順利有機會直接拿return offer，因此這個選項也十分熱門
一開放報名請趕快聯絡你有興趣的公司申請（First in First serve）
當然那些大公司如Meta Amazon 投行不會在這裡，但還是有滿多熱門小公司可以選擇
5. 找工作
這部分是現在進行式ing
過來人經驗是：如果你要2024.09開始的實習or工作，請現在開始survey遞履歷
一來是競爭激烈，二來是英國效率真的很慢
BTW, 2024年的大公司intern / graduate scheme大部分已開放 & 結束soon
雖然現在講有點太晚，不過有興趣得人可以嘗試找下資料
先零零落落的寫到這，由於找工作這塊眉眉角角很多，再加上我也還在這磨難之中
如果回響不錯＆我結束磨難了，有機會有下篇
or 有想問的問題可以回文or丟信箱
看心情回復
以上，給英國留學生，共勉之
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推
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6月前
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