Re: [問題] 法律系想出國讀資工（M.S Program）

看板studyabroad作者 (Frank)時間6年前 (2017/09/26 13:27), 6年前編輯推噓33(33推 0噓 14→)
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這位版友您好，小弟我現在剛好在美國目睹第一現場的大CS時代，看到你的狀況，或許 有些經驗可以參考。 首先你要想清楚你要的是甚麼，雖然現在說你想要轉資工，但平心而論，你對於傳統定 義上的資工（我想應該是美國這邊的 Computer Science 吧），究竟了解多少呢？一般來 說，說想要轉資工的可能有三種真正的意思 　一、看到軟體的潛能，想在未來的工作上用軟體增進自己的工作效率 　二、看到大數據、機器學習、人工智慧很夯，想要加入熱潮撈一筆 　三、真的對系統程式、平行運算、加密、作業系統有興趣，想要變成純資工 如果是《一》，那我會誠心建議您可以先嘗試一些「和軟體相關」的科系，如資管、資訊 、甚至是人機介面等，這類科系的特色（用台大現在在推的話來說，雖然我不看好）就是 　　　　　　　　　　　　　　　　CS+X 你的核心專業（X）加上寫程式（CS）的技能。如人機介面需要心理學，資訊需要統計等， 如果你想看看程式結合你專業後能激發出甚麼潛力，這或許是一個好選擇 如果是《二》，那我會誠心建議您可以再尋求別的可能，因為一頭的熱潮栽入，是很可能 最後敗興而歸的。這又可以細分為兩個部分 1.大數據、機器學習、人工智慧的本質是甚麼? 就是數學，線性代數、統計、馬可夫鍊、還有最佳化。一切的程式都只是為了imple- ment 這些數學而生。如果你看到 deepmind, deepblue, deep dream, deep learni- ng (WTF 怎麼這麼多 deep，因為加 deep 94潮)，因此想跳下來加入浪潮，真的要 先問問自己喜不喜歡數學。就算真的對這樣的數學很有礙，真的要做到能開發這些 演算法的 "Scientist" (不是 engineer)，大概也是需要一個博士學位才有可能。 2.這個產業會夯多久? 平心而論，可能夯不久了。現在在美國這邊的熱潮已經悄悄從上述的題目，轉變為 資安、區塊練、分散式系統。為甚麼？因為很多打著這些招牌的公司、新創，根本 　　就賺不了錢，又換句話說，本益比是無窮大。為甚麼？因為 deep learning 只是 手段、是過程，但不是最後賺錢的商業模式。綜觀任何產業，在真正成熟前必然有 一次泡沫化。從洛克斐勒時代的石油、太平洋鐵路公司時代的鐵路、二戰後的汽車 、2000 年的 .com bubble，沒有一個例外。deep learning 的泡泡甚麼時候會破? 我不敢說，但是滿有可能在你念完兩年碩士前就破掉了。 最後的最後，如果是《三》，我們就可以真正來看要怎麼樣增加你的申請資歷了。對於 一個非本科生（或是廣義上EECS）來說，你有三個選擇，不互斥，若三個都做更好 1.轉系到成大資工/其他資工 2.開始經營 github 3.練好英文 (1) 絕對是最有利的一步。現在不要說外系了，資工系自己要申請到 USC 的資工碩士， 都不容易（這幾年 USC 在 EECS 的某些方面早已領先 UCLA，不是父執輩印象中的 USC 了）。所以如果你真的有心要轉資工碩士，何不先轉到資工學士？套一句小弟指導教授 的話，非資工出身要申請到好資工 "..., nothing is impossible, but I'll definitely say it's very unlikely." (2) 除了修課外，最能展現你熱情的就是你的 github 首頁。新學了一個語言嗎? 寫個 迷你 Project，放到 github 上；有一門課的 final project 是整合不同語言的大型 系統程式嗎? 把 code 整理乾淨後，放到 github 上；突然對演算法課程上的 DFS 有 興趣嗎? 把它實作出來，放到 github 上。在履歷上寫自己對哪個語言有多了解，不如 附上一個 github link，人家點進去後一目了然。小弟我這塊就是特別弱，在來到美國 開始找工作時深深懊悔。若你有志長期走這個領域，這絕對是一個值得培養的興趣（也 可能是北加州真的太無聊，大家除了弄 github 沒其他休閒了） (3) 平心而論，多益 8xx 分，如果你大學期間沒有持續碰英文，現在要把自己練到名 校（別懷疑，南加大絕對是名校）需要的英文程度，你可能需要努力一陣子。當然很多 學校會寫說最低托福需求可能只要八十分，但當大家有和你一樣的 GPA，托福卻都比你 高上十分的時候，學校有甚麼理由一定要選你呢? 俗稱申請的三項基本數據就是 GPA、 GRE、TOEFL，有了不是萬事OK，沒有一定處處吃虧。用籃球來比喻， TOEFL 就是罰球命中率，大家會跟你說 50% (很低)就足夠了，但真的看到 50% 還是會 偷偷一笑(Howard) GRE 就是三分球命中率，大家都想衝高，但無奈一般人資質有限，只有特強者才能充到 極高(Nash) GPA 就是綜合命中率，裡面包羅萬象，並不能簡單地解釋。可能包含你讀哪間學校、是 甚麼主修、修了啥課，但綜合而言，大家看到高 GPA，會下意識認為這是一個好學生。 和英文直接相關的就是 GRE 和 TOEFL，如果這位大大有志申請到好學校，花時間在英文 上絕對不會是錯誤的選擇。 以上幾點小弟自己的淺見，因為尚在求學，有需多不足之處，請大家不吝指教 ※ 引述《shashayou (嚇嚇你)》之銘言： : 大家好 : 我現在是成大法律系大三學生 : 大概是從上個月開始決定轉行往資工方向走 : 在過去二年完全沒有接觸過任何理工科系的課程 : 這學期有修了離散數學一門課 : 線性代數、資料結構、作業系統、計算機組織、演算法等資工所考科有計劃於剩下的大學 : 生涯陸續修畢 : 雖然我應該不會參加國內的資工所考試，但我想上述科目應該不僅是資工系的基礎科目 : 也是重要科目，因此我有計畫在大學畢業前修畢以上課程。 : 高三考完指考後有去考過多益（8XX），自己的英文能力應該還可以（？） : 目前的目標是希望自己能申請上USC，想請問各位自己在剩下的大學生涯有需要做什麼樣 : 的準備以利於我申請美國資工所(M.S Program)呢？如應修哪些課程？把系上的課修好刷 : 高gpa就可？ : 謝謝！ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 24.7.87.200 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/studyabroad/M.1506403662.A.45C.html
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北加沒那謀無聊吧 很多人下班根本不想再碰到鍵盤惹
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真的只有很有熱誠的才會去認真經營github
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大大不要激動XD小弟我開玩笑的
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學生想找工作就是先找個實習 side project一般也不會
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很認真被看待 除非做到github星星500+
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new grad的履歷想脫穎而出就是實習+工作經驗>>一切
09/26 13:39, 5F
是呀..小弟我最近在找工作這點深深有感。但我想在申請學校方面如果能有 github 上 的 project，對於非本科出身的會是一個大加分，可以證明對 CS 這個領域有一定了解
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09/26 13:42, , 6F
push
09/26 13:42, 6F
※ 編輯: frankshyu (24.7.87.200), 09/26/2017 13:46:47
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09/26 13:49, , 7F
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09/26 13:59, , 8F
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推
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09/26 14:32, , 11F
推!
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推
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問一下，第一種人的話，有些科系在美國不好找工作吧？
09/26 14:34, 12F
推
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北加無聊的話 全美大概沒多少地方是有聊的了哈
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09/26 15:23, , 14F
推
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推
09/26 15:55, , 15F
要轉系的話豈不是從大二念起了？同學大四
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推
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轉考一般還要考微積分，微積分法律系似乎沒修?
09/26 15:57, 16F
推
09/26 17:00, , 17F
推薦這篇文章
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推
09/26 17:07, , 18F
樓上Mason
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09/26 20:05, , 19F
謝謝你的回覆
09/26 20:05, 19F
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09/26 21:38, , 20F
github滿有用的 我應徵的公司都有看 FLAG等級可能就
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真的沒在看就是了
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中肯推
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09/27 00:29, , 23F
從14年開始每年都有人說明年是泡沫
09/27 00:29, 23F
感謝這位大大提出，我強調一下，我是指 ML 產業是泡沫，並非指全體 CS。北加州 這邊現在真的很多體質不健全的 ML 公司
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09/27 01:47, , 24F
不覺得是泡沫
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09/27 01:53, , 25F
應該不是泡沫 只是來讀CS+搶CS工作人膨脹太快
09/27 01:53, 25F
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推 中肯的文
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09/27 02:52, , 27F
很中肯 只怕又有人來說台灣人不團結xD
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09/27 02:53, , 28F
推推
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09/27 03:35, , 29F
這篇很好
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推推
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誠心傳授只能推了
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09/27 11:30, , 32F
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09/27 11:30, 32F
※ 編輯: frankshyu (136.152.209.9), 09/27/2017 13:15:57
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中肯推
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09/28 01:09, , 34F
當領頭羊公司FLAG還在用ML, ML就不會是泡沫
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體質不健全的公司, 跟產業泡不泡沫是兩件事情
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推
09/28 02:13, , 36F
先不論是不是泡沫,我感覺new grad職缺變少+競爭變多
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光是這件事情就會大大影響在美國唸書的投資報酬率
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所以想來唸的可能得好好想一下
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推
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沒什麼startup陣亡率本來就很高 ML也是最近幾年才
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被應用 十年前你跟人家說用ML做搜索人家都覺得你瘋惹
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各大搜索引擎也是不斷演進才到今天這個地步
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我以為pagerank也是ML的一種耶
09/28 22:53, 42F
就小弟所知 Pagerank 應該只算是一個解eigenvalue的問題QQ ※ 編輯: frankshyu (136.152.142.72), 09/29/2017 04:25:48
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推
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09/29 16:40, , 44F
推推
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推。建議原Po努力申請校內資工雙輔吧，法律學位就繼
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續讀完。這樣萬一未來有變，難以申請上MS in CS，至
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少還可以申請LL.M。
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