[選校]2017 Fall CS/Statistic 選校建議 低gpa

看板studyabroad作者 (瑪莉歐大叔)時間7年前 (2016/11/28 16:57), 7年前編輯推噓16(16推 0噓 25→)
留言41則, 11人參與, 最新討論串1/1
(代po) 板上各位前輩好 我目前正在申請2017 Fall MS 在台灣已有一個CS碩 但是focus在emmbedded system 第二碩士想往Software Engineering/Data Science/Machine Learning走 因此主要選了有上述相關課程的program(SE,CS,SAT) 留學目的除了對上述領域有興趣想專精 未來也想在美國工作 但由於大學GPA太低又有第二碩士問題 學校上不太確定自己落點在哪 想請教大家 ============================================================= <背景> BS NCU 資工 GPA 2.86/4.0 (last 2 year 3.25) MS NTHU 資工 GPA 3.9/4.3 Toefl: 94 (R22 L25 S23 W24) GRE: 320 (V150 Q170 AW 3.0) Publication: 2篇 IEEE 小conference paper(其中一篇為第一作者) Award: 一個自走車比賽佳作 中華民國資訊學會碩士最佳論文獎 Experience: 加拿大遊戲公司 part-time software engineer 半年 工研院 part-time firmware engineer 半年 Intel research engineer 暑期實習 學校助教一學期 ============================================================== 以下是我自己挑的學校及program 挑的方法是照著排名一間一間查 看要求及課程是否有興趣 夢幻： CMU SV Software Engineering (SE) Puedue Joint Statistics and Computer Science M.S. Degree USC CS with Specialization in Software Engineering CS with Specialization in Data Science UC Davis Statistic UC Santa Babara Statistics in Applied Statistics Arizona State Software Engineering UC Riverside Computer Science Engineering UC Santa Cruz Computer Science 好像有希望: George Mason Data Analytics Engineering Syracuse Computer Science Tennessee Computer Science UT Dallas Statistics Computer Science Washington State Computer Science George Washington Data Science Kansas Computer Science 保底(? SJSU Software Engineering SCU Software Engineering Computer Science 雖然知道uc大多不收第二碩士 但私心想待在加州 所以還是有寄信確認等待回覆中 名單上的大多要求大學gpa要有3 不知道怎麼辦... 也不知道哪些學校對找工作比較有利 麻煩各位前輩給我一些建議了...謝謝！ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.160.238.2 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/studyabroad/M.1480323455.A.35B.html
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Purdue
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話說purdue 座落在一個鳥不生蛋的地方Xd
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UTD比你的兩間保底校更保底
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google 今年intern很多人說要做ML 最後沒match上XD
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ML就業市場還是phd比較吃香 建議你可以往data eng.
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減少到十間以內然後看看他們有沒有開你想要的課
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然後風評好不好
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gpa要3沒3基本上就只能燒香拜拜 求他們有慧眼選你了
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樓上請問為何ML都找PhD啊 那Data Eng都在幹嘛呢?
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因為ML很夯所以本來下學期想往那邊走 不過我MS而已
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樓上你可以看看市場上相關職位的requirement
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推
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真的不管大小 每家requirement 都說要ML PhD lol
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反而變成不是作 ML 的 Ph.D. 找工作比較困難..
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因為ML相關的工作就是比較偏向research性質啊
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當然也是有商品實作的部分
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但是實做的東西跟是不是ML相關領域出身的關係不太大
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反正碼農的工作就乖乖照人家寫好的演算法流程去刻就好了
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跟你講一下殘酷的真相，data science領域現在很多美國人
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甚至在職的都在唸了。你可以先們心自問轉來唸DS又沒有PH
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D學位贏的了當地人? 更何況DS職缺少，大部份還要求有3~5
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年以上相關工作經歷。這是個很競爭的窄門，最好先別抱
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太多幻想。
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Data engineer抓MS的來做我覺得剛剛好
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data scientist會要求phd math stat.或相關科系
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所以念data science也不一定會去當data scientist
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當data scientist也不一定都是在research 有些公司
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只是把職位叫做scientist 做的還是engineer的事情
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推薦MS往data science這方面是因為ML不是MS兩年搞的
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出什麼名堂的東西 以這個當作求職武器就像是磨一把刀
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還沒磨完就畢業(也許你天生神力磨一年抵人四年)
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推
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補充一下不是說兩年搞不出東西 是MS八堂課能修到四堂
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都是ML相關的課就真心相當了不起 那間學校資源之充沛
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所以修個兩門課做個project 課餘時間還有其他課刷題
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找工作之類的 要一心一意把這個鑽研到足以跟phd拼
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時間會很吃緊
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感謝前面幾樓前輩的回應！ 大概了解ML領域必須要有phd可能比較好了 那想請問一下如果DS/ML只是純興趣想學(有些也可以避開cs第二碩士問題) 工作上沒有要限定找這相關的 也可以當一般碼農 DS畢業的會比起純cs畢業不吃香嗎 ※ 編輯: mariobros (118.160.238.2), 11/29/2016 18:37:05
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能力夠強讀什麼都吃香
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推
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了解惹~~ 原PO我覺得你的program只要可以修CS的就沒差
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你可以修些自己有興趣的 然後CS重要的課也修一修
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推
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好像有希望跟保底要倒過來
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推
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你保底的SJSU/SCU都已經比UTD難申請了啦...科科
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推
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推樓上，ㄎㄎ
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