本科生物狗求比较ECE-MDS@UCSD与DataScience@Columbia
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Top15 本科狗，BME/ECE背景申请16FALL，比较中意的结果是两个
1. ECE@UCSD 2. Data Science@Columbia
二者差不多都是一年半的项目。
长期规划是成为老司机，读博/得到工作经验后回国进入工业界做研发。
UCSD优点：
1. EECS与BioE很强，与自身本科经历与兴趣一脉相承。选课自由（理论上可以选8门grad level CS课，虽然对找工作意义不大，也可把技能树点向ECE，MATH，BioE等去读博）
2. 喜欢加州 有喜欢的方向（MRI/fMRI或者mobile health），喜欢的环境来说SD>>NYC （一直觉得NYC略乱而且天气坑爹？）
缺点：
1. 如果不转向码农方向就必须读博，如果读博读偏了没工作就会坑爹了
2. 读博意味着很可能变成2+5年（如果不在UCSD读） 时间略长带来毕业后将知识套现的鸭梨（人之常情）
Columbia优点
1. 对应data science大热门，（比传统ECE热）NYC对实习，工作的地理位置优势
2. 回国应该也能就业吧，如果找不到美帝的实习找回国实习去试试BAT啥的？反正比本科坑爹的BioE强
3. 课程面向就业都是硬货
缺点：
1. 对NYC和哥大无感（一直有纸醉金迷治安混乱物价高的感觉，不知道是否有道理）
2. 自身背景限制，本科没做过DS相关的project，代码水平限于应付数据结构或单片机考试，在短短的几个月补背景与工作经历并不能在跟别的同学（有工作经历的，统计与CS或商科出身的）竞争中有太多优势
3. 据说其实今年就业形势也一般，新手目测就死得更快了
总结： 其实这个是对应了两条道路选择问题。UCSD代表着在熟悉的技术领域混，以实现进入偏向工业界的读博领域成为老司机回国（e.g.MRI序列与重建，POC，Medical Robotics等，目前国内在大力扶持见十三五与中国制造2025规划以及一票开挂的国产医械企业） 同时保留转为普通码农的可能性（CS没啥卵用的grad课+刷题+自学，勉强混个肚圆）。 哥大代表了离开自己的comfort zone追一波风潮咬牙去拼激烈的竞争，跟CS，统计，工作党老司机们刚正面。
所以个人坚信其实两条路区别不大【都属于技术流，就业情况比CS差比别的强，每日积累更重要】的倾向是UCSD以保留更宽的选择范围同时结合自身技术特长，只是不知道自己的分析是否有道理？读PhD是否真的容易成为工业界老司机？背景差距是否真的致命？还请各位过来人支招，非常感谢！
1. ECE@UCSD 2. Data Science@Columbia
二者差不多都是一年半的项目。
长期规划是成为老司机，读博/得到工作经验后回国进入工业界做研发。
UCSD优点：
1. EECS与BioE很强，与自身本科经历与兴趣一脉相承。选课自由（理论上可以选8门grad level CS课，虽然对找工作意义不大，也可把技能树点向ECE，MATH，BioE等去读博）
2. 喜欢加州 有喜欢的方向（MRI/fMRI或者mobile health），喜欢的环境来说SD>>NYC （一直觉得NYC略乱而且天气坑爹？）
缺点：
1. 如果不转向码农方向就必须读博，如果读博读偏了没工作就会坑爹了
2. 读博意味着很可能变成2+5年（如果不在UCSD读） 时间略长带来毕业后将知识套现的鸭梨（人之常情）
Columbia优点
1. 对应data science大热门，（比传统ECE热）NYC对实习，工作的地理位置优势
2. 回国应该也能就业吧，如果找不到美帝的实习找回国实习去试试BAT啥的？反正比本科坑爹的BioE强
3. 课程面向就业都是硬货
缺点：
1. 对NYC和哥大无感（一直有纸醉金迷治安混乱物价高的感觉，不知道是否有道理）
2. 自身背景限制，本科没做过DS相关的project，代码水平限于应付数据结构或单片机考试，在短短的几个月补背景与工作经历并不能在跟别的同学（有工作经历的，统计与CS或商科出身的）竞争中有太多优势
3. 据说其实今年就业形势也一般，新手目测就死得更快了
总结： 其实这个是对应了两条道路选择问题。UCSD代表着在熟悉的技术领域混，以实现进入偏向工业界的读博领域成为老司机回国（e.g.MRI序列与重建，POC，Medical Robotics等，目前国内在大力扶持见十三五与中国制造2025规划以及一票开挂的国产医械企业） 同时保留转为普通码农的可能性（CS没啥卵用的grad课+刷题+自学，勉强混个肚圆）。 哥大代表了离开自己的comfort zone追一波风潮咬牙去拼激烈的竞争，跟CS，统计，工作党老司机们刚正面。
所以个人坚信其实两条路区别不大【都属于技术流，就业情况比CS差比别的强，每日积累更重要】的倾向是UCSD以保留更宽的选择范围同时结合自身技术特长，只是不知道自己的分析是否有道理？读PhD是否真的容易成为工业界老司机？背景差距是否真的致命？还请各位过来人支招，非常感谢！
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