【UCSD】听也没听过的CSME项目介绍，吃了我这口安利!!
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又是一年申请季，作为一名马上毕业的学姐，感觉要来安利下我们项目了！毕竟在地里搜索CSME，出来的帖子大概一只手就能数的出来吧哈哈{:4_90:}
先抛几个关键字：选课超自由，零基础转码，简历容易过，允许duplicate degree
【项目介绍】
当我第一次打开UCSD CSME的官网时，那漆黑的底色，五彩荧光的字体，密集恐惧症的图片… 脑中满是这是什么不靠谱的奇葩项目，估计这也是每年申请的国人数只有个位的原因吧。CSME全称是Computational Science, Mathematics & Engineering，其中的master项目属于6个学院合办，math学院管理行政事务。标准时长2年，38学分毕业，按照quarter制其实一年就修完了。为了实习考虑，我选择了4个quarter毕业，最后一个quarter是half-time，因此总学费只要3.5w，性价比爆炸💥有没有！
【就业介绍】
先说最重要的就业情况，我是17fall，介绍下我了解的16，17，18届的情况~以下人数均指国人，歪果仁总人数大概跟我们差不多：
- 16fall：这届人数最多大概20，都没认识全。。5个转cs或math的phd，4个在SD的公司，1个Uber
- 17fall：人数骤降只有5个，2个打算申phd。1个直接找的fulltime，一年就毕业去了湾区。1个暑期在SD的公司做喜欢的data science方向的intern，也拿了return，且最近再面其他家例如google。而我是运气爆棚拿了flag中的一家intern，return后秒变肥宅没有动力再战了。
- 18fall：这届6人，我认识的打算找intern的也是3个。但是！已经2个人拿到了fb的intern面试，另一个拿了google的oa(正准备投fb)。据我了解我校拿到f家intern面试的真的极少，17届去f家intern的master总共是7个女生+1个男生。所以看看下一届的比例我都不得不服了…
- 其他：我在来之前也问了下学长再之前一届的就业情况，也有听说有去狗家之类的。而我当年在找intern时，作为一个零基础转码的在1月才投简历后，居然收到了近十家的面试，有兴趣的可以翻翻之前的求职帖。
所以总结一下，我们专业在拿面试上来说真的没觉得与cs专业有很大不同，当然也可能是样本少所以不典型。但是很多recuiter似乎并不知道computational science和cs的区别，举个小栗子，当时我去onsite中午一起吃饭聊天，他们问我是cs的么，我说不是，我是computational science，他们一脸懵说：any difference? （笑XDDDDD）
【选课介绍】
选课绝对是这个项目最大的优势了，千万不要被官网上一堆的数学物理课吓到，这些通通可以不用上，三个comprehensive exam都不用考！简单来说：没有必修课，修够38学分就毕业。
我的操作是每个quarter选好我想上的课后发邮件跟项目负责人说我要用哪门waive官网的哪门，偶尔他很忙半个quarter都不回的话我就去办公室找他。项目负责人是一个超帅超nice的professor很好说话！我说想多修CS的课提高coding能力他都会说I agree！前几周交毕业文件时发现自己选的12门课只有2门是官网的，其中一个还是advanced data structure，另一门是找工季选的不用上课没有作业考试都是发过的习题答案基本都拿A的math水课。虽然cs的课是需要等他们内部选完然后全校waitlist排的，但除了seats特别少的课外，最后都能选上的。
【录取背景】
目前认识的学生本科还算挺多样化的，CS，EE，Math，Physics，工作过的，都有。如果看过UC系列官网会知道他们要求如果已经有一个类似的master，是不允许再申请master的。我当年就是这个情况所以并没有申请cs，但是这个项目却给我特别给研究生院写了petition letter所以发了我ad。回头想想当时随手在ddl前随手一申真的很幸运了~
因为申请人数少貌似录取并不难，虽然没问过周围人情况，但据我当年申请查的资料，100/320是妥妥够的。另外负责我们项目的那个Professor听说还想开data science track了。
【总结】
上面说的似乎全是优点，当然也有cons：人数少没有抱团交流，学院没有任何career fair信息，选cs课需要waitlist，项目缺乏存在感。
但是这有什么关系！把自己当成cs的学生，打入他们内部，一起上课刷题，交流分享信息。拿面试已经不吃亏了，剩下的自己努力就好啦！
先抛几个关键字：选课超自由，零基础转码，简历容易过，允许duplicate degree
【项目介绍】
当我第一次打开UCSD CSME的官网时，那漆黑的底色，五彩荧光的字体，密集恐惧症的图片… 脑中满是这是什么不靠谱的奇葩项目，估计这也是每年申请的国人数只有个位的原因吧。CSME全称是Computational Science, Mathematics & Engineering，其中的master项目属于6个学院合办，math学院管理行政事务。标准时长2年，38学分毕业，按照quarter制其实一年就修完了。为了实习考虑，我选择了4个quarter毕业，最后一个quarter是half-time，因此总学费只要3.5w，性价比爆炸💥有没有！
【就业介绍】
先说最重要的就业情况，我是17fall，介绍下我了解的16，17，18届的情况~以下人数均指国人，歪果仁总人数大概跟我们差不多：
- 16fall：这届人数最多大概20，都没认识全。。5个转cs或math的phd，4个在SD的公司，1个Uber
- 17fall：人数骤降只有5个，2个打算申phd。1个直接找的fulltime，一年就毕业去了湾区。1个暑期在SD的公司做喜欢的data science方向的intern，也拿了return，且最近再面其他家例如google。而我是运气爆棚拿了flag中的一家intern，return后秒变肥宅没有动力再战了。
- 18fall：这届6人，我认识的打算找intern的也是3个。但是！已经2个人拿到了fb的intern面试，另一个拿了google的oa(正准备投fb)。据我了解我校拿到f家intern面试的真的极少，17届去f家intern的master总共是7个女生+1个男生。所以看看下一届的比例我都不得不服了…
- 其他：我在来之前也问了下学长再之前一届的就业情况，也有听说有去狗家之类的。而我当年在找intern时，作为一个零基础转码的在1月才投简历后，居然收到了近十家的面试，有兴趣的可以翻翻之前的求职帖。
所以总结一下，我们专业在拿面试上来说真的没觉得与cs专业有很大不同，当然也可能是样本少所以不典型。但是很多recuiter似乎并不知道computational science和cs的区别，举个小栗子，当时我去onsite中午一起吃饭聊天，他们问我是cs的么，我说不是，我是computational science，他们一脸懵说：any difference? （笑XDDDDD）
【选课介绍】
选课绝对是这个项目最大的优势了，千万不要被官网上一堆的数学物理课吓到，这些通通可以不用上，三个comprehensive exam都不用考！简单来说：没有必修课，修够38学分就毕业。
我的操作是每个quarter选好我想上的课后发邮件跟项目负责人说我要用哪门waive官网的哪门，偶尔他很忙半个quarter都不回的话我就去办公室找他。项目负责人是一个超帅超nice的professor很好说话！我说想多修CS的课提高coding能力他都会说I agree！前几周交毕业文件时发现自己选的12门课只有2门是官网的，其中一个还是advanced data structure，另一门是找工季选的不用上课没有作业考试都是发过的习题答案基本都拿A的math水课。虽然cs的课是需要等他们内部选完然后全校waitlist排的，但除了seats特别少的课外，最后都能选上的。
【录取背景】
目前认识的学生本科还算挺多样化的，CS，EE，Math，Physics，工作过的，都有。如果看过UC系列官网会知道他们要求如果已经有一个类似的master，是不允许再申请master的。我当年就是这个情况所以并没有申请cs，但是这个项目却给我特别给研究生院写了petition letter所以发了我ad。回头想想当时随手在ddl前随手一申真的很幸运了~
因为申请人数少貌似录取并不难，虽然没问过周围人情况，但据我当年申请查的资料，100/320是妥妥够的。另外负责我们项目的那个Professor听说还想开data science track了。
【总结】
上面说的似乎全是优点，当然也有cons：人数少没有抱团交流，学院没有任何career fair信息，选cs课需要waitlist，项目缺乏存在感。
但是这有什么关系！把自己当成cs的学生，打入他们内部，一起上课刷题，交流分享信息。拿面试已经不吃亏了，剩下的自己努力就好啦！
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