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[選校] 極低三圍2021 Fall MSCS 申請請益

看板studyabroad (留學)作者時間5年前 (2020/11/25 00:41), 5年前編輯推噓22(22推 0噓 44→)
留言66則, 12人參與, 5年前最新討論串1/1
各位好 小弟我規劃畢業後留美所以來詢問各位大大 不是很確定自己的定位是否正確 再請各位多多指教給建議 [Background]: 中部傳統私校B.S. in CS (2017~2021) [GPA]: <目前大四上、為應屆畢業生> Overall: 3.5/4.3 (3.73/4.3)last 60 Ranking: 5/40 [Exam]: GRE 315 V 152 Q 163 AWA 3.0 TOEFL 87 R25 L 24 S19 W19 [Publication]: Tanet 2020 Deep Learning相關 [Work experience]: 外系教授的研究團隊當研究助理(主要協助語音系統開發)(6 Month) 圖書館工讀 (2 Month) [Honor]: 書卷獎*1 大專生研究計畫通過 NT 48000 [Extracurriculum]: 系學會活動長 [專題]: Deep Learning相關 *1 [LoR]: 專題指導教授 *1 修課教授(班導師) *1 修課教授(該科目分數高) *1 口袋名單(最後選個8到10間)： 夢幻區： UCSD MSCS (當作樂透丟) USC MSCS USC MSCE SJSU MSCS ASU MSCS (Dec.1 截止 就用現在的成績丟了) 衝刺區： UCSC MSCS UCR MSCS UTD MSCS Santa Clara University MSCS U of Cincinnati MSCS (有Co-op Program 對就業好像有幫助?) San Diego State University MSCS (對此學校了解不多 只知道是就業地點不錯的學校) U of Illinois at Chicago MSCS Colorado State U MSCS ----------------------------------- 選校考量： 1.就業地點 2.學校名聲 說真的也沒有什麼真正保底的學校 畢竟我的成績真的普普 尤其又是2021 Fall 最近真的對選校定位很迷茫 Toefl的部分還在努力當中 而出國動機就是希望將來能在美國就業 未來對修課的領域目前傾向Machine Learning/Deep Learning相關 如果就目前成績有捨麼定位錯誤或是有更好的意見歡迎提出 謝謝留學版的各位 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.224.252.111 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/studyabroad/M.1606236073.A.D78.html ※ 編輯: MarkeleFultz (36.224.252.111 臺灣), 11/25/2020 00:46:14 ※ 編輯: MarkeleFultz (36.224.252.111 臺灣), 11/25/2020 00:50:31 ※ 編輯: MarkeleFultz (36.224.252.111 臺灣), 11/25/2020 00:52:06 ※ 編輯: MarkeleFultz (36.224.252.111 臺灣), 11/25/2020 00:53:32 ※ 編輯: MarkeleFultz (36.224.252.111 臺灣), 11/25/2020 00:59:24 ※ 編輯: MarkeleFultz (36.224.252.111 臺灣), 11/25/2020 01:09:26
推
11/25 01:42, 5年前 , 1F
建議就是別找ML了 不想找工作gg的話
11/25 01:42, 1F
推
11/25 07:29, 5年前 , 2F
低三圍選校我一律建議海投 丟個15、20間總比最後沒上好
11/25 07:29, 2F
推
11/25 07:53, 5年前 , 3F
末班車要開了，我說ML，普通SWE還不錯。
11/25 07:53, 3F
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11/25 10:08, 5年前 , 4F
好的瞭解 領域的部分會再考慮 目前有些學校裡面pre
11/25 10:08, 4F
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fer的領域我都是填artificial intelligence，不知
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11/25 10:08, 5年前 , 6F
道如果申請上了之後能不能再自己找其他的領域的教
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11/25 10:08, 5年前 , 7F
授，或是只能按照當初填的去找?
11/25 10:08, 7F
推
11/25 10:58, 5年前 , 8F
如果你是念ms....大概就連找都不用找吧
11/25 10:58, 8F
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11/25 10:59, 5年前 , 9F
一般thesis track 才有機找 教授也才會理@_@~
11/25 10:59, 9F
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11/25 10:59, 5年前 , 10F
(機會) 要不你就是要念phd可能好點
11/25 10:59, 10F
推
11/25 11:07, 5年前 , 11F
修課修完快去找工作實在多了~
11/25 11:07, 11F
推
11/25 14:34, 5年前 , 12F
想請問ml是因為研究導向目前疫情下不好找嗎還是領域本身發
11/25 14:34, 12F
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11/25 14:35, 5年前 , 13F
展問題？
11/25 14:35, 13F
推
11/25 16:33, 5年前 , 14F
我也是中部傳統私校畢業，目前在你衝刺區的學校讀MS，
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11/25 16:33, 5年前 , 15F
不過我是ECE，基本上你的背景和我差不多，所以加油可以
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11/25 16:33, 5年前 , 16F
的！！另外建議來灣區這裡，就別跟教授做啥了，考試trac
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11/25 16:33, 5年前 , 17F
k趕快畢業刷題找工作。如果有需要可以私我
11/25 16:33, 17F
推
11/25 16:37, 5年前 , 18F
另外如果你care名聲的話選UC就對了，回台灣好用
11/25 16:37, 18F
推
11/25 16:42, 5年前 , 19F
哈哈我也是因為大學研究的原因都填ai 但是入學後打算直接
11/25 16:42, 19F
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11/25 16:42, 5年前 , 20F
學碼農技術 賺錢吃飯要緊
11/25 16:42, 20F
推
11/25 21:58, 5年前 , 21F
好奇問一下 碼農技術指的是哪些呢 除了刷題之外
11/25 21:58, 21F
推
11/26 00:46, 5年前 , 22F
現在data engineer會比較有價值，資料存量變很大，怎麼存和
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11/26 00:46, 5年前 , 23F
使用很重要， data science 變的很重資料分析，偏統計。 ml
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11/26 00:46, 5年前 , 24F
有很多演算法已經被實現而且很好implement了，相對的ml lif
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11/26 00:46, 5年前 , 25F
ecycle反而變重要，所以swe focus on production modeling
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11/26 00:46, 5年前 , 26F
變重要，你如果想做的話,應該往data engineer or machine l
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11/26 00:46, 5年前 , 27F
earning engineer發展，有興趣可以敲我討論。 還有你的gre
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11/26 00:46, 5年前 , 28F
quant 不高，建議在考169 or 170
11/26 00:46, 28F
推
11/26 01:45, 5年前 , 29F
Data engineer 你認真？ 現在做Data的沒有PhD誰敢說
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11/26 01:45, 5年前 , 30F
要找工作 乖乖刷題轉碼比較實在吧
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11/26 01:46, 5年前 , 31F
人家都CS本科了 幹嘛去跟唸BA DA 的搶飯碗
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推
11/26 02:00, 5年前 , 32F
這時候要轉過去分析 感覺不就是自廢武功嗎？
11/26 02:00, 32F
推
11/26 05:10, 5年前 , 33F
樓上的 data engineer 跟我理解的很不一樣。我認知的 DE
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11/26 05:11, 5年前 , 34F
基本都是在做 data pipeline, data clean, data preproce
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ssing。也就是資料庫，分散式計算的 framework要求有經
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驗。對於 ml model要求反而沒那麼重視
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推
11/26 06:09, 5年前 , 37F
你把data engineer想的太單純了，在data area,需要很多swe
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11/26 06:09, 5年前 , 38F
支持。不是只搞data就好，包含data pipeline, feature sto
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11/26 06:09, 5年前 , 39F
re. 現在新的架構叫做lake house. 這些都需要swe 技能。你
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11/26 06:09, 5年前 , 40F
說的看data 比較偏data scientist. 有問題也可以聊聊，我現
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11/26 06:09, 5年前 , 41F
在就是做這方面相關。大家互相交流
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11/26 06:10, 5年前 , 42F
我同意expiate的留言， 不同意樓樓上的...斷言
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推
11/26 07:33, 5年前 , 43F
lakehouse etl開始往上加 這是swe沒錯
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11/26 07:33, 5年前 , 44F
慘的是da ds最近layoff比較多啦
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推
11/26 07:43, 5年前 , 45F
樓上說的是，但是好的會溝通和分享的ds 還是很搶手的。 但
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11/26 07:43, 5年前 , 46F
是有工作保障de 其實最好，因為現在每家公司得標data都在
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11/26 07:43, 5年前 , 47F
比大的。要妥善處理給內部及客戶用是很大的問題。
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11/26 07:44, 5年前 , 48F
打錯，是分析
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推
11/26 12:22, 5年前 , 49F
我也看壞 ds跟 da未來市場的需求，如果真要跟 AI相關，
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11/26 12:22, 5年前 , 50F
我覺得JtsYa建議不錯，但是coding不能太差。如果真想走da
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11/26 12:22, 5年前 , 51F
與ds，數學與 domain kniwledge其一要非常傑出我覺得才
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11/26 12:22, 5年前 , 52F
有機會獲得大廠offer
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推
11/26 12:49, 5年前 , 53F
會溝通的ds通常都是 domain knowledge很強 或是精通
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11/26 12:50, 5年前 , 54F
多樣東西且一直在學習 這不容易啊 而且數學要好真
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11/26 12:53, 5年前 , 55F
的是必要的 看太多半調子進去又出來就是各種不行的
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11/26 12:54, 5年前 , 56F
DE其實其實一般沒有機緣蠻難下手的 要學的東西不少
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11/26 12:57, 5年前 , 57F
而且蠻散的 做系統整合級別要學的太多了
11/26 12:57, 57F
推
11/26 13:00, 5年前 , 58F
回一下某樓問ml的問題 就沒有位置 泡泡都快破光了
11/26 13:00, 58F
推
11/26 13:04, 5年前 , 59F
只剩下幾個大的真正還有沒有補完的洞
11/26 13:04, 59F
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11/26 13:04, 5年前 , 60F
當然還有一堆小的剛起步或是剛轉型的 通常也只要強
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11/26 13:05, 5年前 , 61F
者以一擋十那種 要不就做應用....這 就看命了
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11/26 13:06, 5年前 , 62F
應用端很多是找有經驗的工程師讓他去用framework
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11/26 13:06, 5年前 , 63F
總之 對新手或沒有正經驗的 總是難上不少
11/26 13:06, 63F
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11/26 13:36, 5年前 , 64F
同意, 新手確實對de or mle比較難找...不過還是有機會的...
11/26 13:36, 64F
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11/26 13:37, 5年前 , 65F
最好是進大公司..就有很大機會可以進入de or mle.
11/26 13:37, 65F
推
11/26 13:53, 5年前 , 66F
3.5叫極低哦...那我2.67不是要去跳海
11/26 13:53, 66F
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