415大限将至，诚心求比较PhD offer，CSE@UCSD，CS@USC，EECS@Umicchh

楼主想要做machine learning和data mining相关的东西，三个学校的老师在理论和应用的研究上各有侧重。

CS@USC
Pros: 华人导师，做的方向还挺喜欢，而且老师特别热情，组里的氛围很好，大家思维都很活跃，而且在科研的时候都相互帮助，科研的水平都很高，因为campus visit的时候跟组里见过面。组里既有做偏应用的，也有做偏理论的，方向上可以互补。老师虽然是个女老师，还挺和蔼，今年AP第五年，年内就拿tenure。USC的校友组织很强大。地理位置优越，实习找工作都不错。
Cons: 学校综排相对低一点，世界排名在50-70左右的样子。但是专排实际上跟UCSD一样，都是10多名。但是以国内人的角度来看，大家经常还是喜欢讨论综排。。。

EECS@Umich
Pros: 这个学校的综合排名和计算机专业排名都不低，至少不会像其他两个学校一样随着不同的机构而有很大的变化，世界排名在10几名到20几名左右，计算专排肯定在前10。综合来讲，学校的声望是不是在美帝会稍微好一点？回国以后也能拿着这点排名说点事吧。老板是华人，做的是偏machine learning理论和优化算法的工作，在圈子里小有名气，谷歌最近的引用量在6000多次，主要是做sparse和multitask learning的，听说最近也在搞deep learning。
Cons:安娜堡这个地方太冷了，一年下四个月的雪，还挺有挑战。地理位置是否会对找工作有影响 ？老师的方向很偏理论，是否也会对找工业界的工作有影响呢？

CSE@UCSD
Pros: 学校在世界排名比USC要高，根据不同的机构发出的数据，在10多名到50多名的位置。地理位置不错，校园有沙滩，气候宜人。是个做科研的好地方。
Cons: 导师是新来的AP，歪果仁，刚刚在Stanford的Jure做完博后，所以理论上来讲我是他的第一个学生，老师做的方向很应用，主要是social network。担心的一个事情是听其他人说第一个学生会比较苦逼，因为组里没有其他可以讨论的人，因此自己做科研思维很受限，不利于自己的思维的发展。而且据说老师第一个学生会很难毕业吗？

最后综合以上的内容还有几个问题希望各位大神们帮忙解答一下：
1）地理因素究竟对找工业界的工作影响有多大？Umich和加州的两个学校会有很大差别吗？毕竟以后计算机方面的还是很向往湾区的几大互联网公司的。
2）machine learning方面做理论和做应用对工作的影响大吗？会因为自己发的论文都是很理论的工作而导致工业界不认可吗，继而影响自己去企业工作吗？

不知道以上我说的都对不对，有些也有自己的主观判断，希望地里的各位神牛们帮忙分析一下。楼主的目标就是毕业之后能在加州湾区找个好点的公司工作一段时间，然后回国发展。现在选择起来简直纠结到死。。。。。。。