NYU Tandon CS选课经验分享
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从转专业入门CS到拿到全职offer从地里获取了很多有用的信息。现在就来分享下Tandon的选课经验来回馈下地里。之前Larry在地里发过一个类似的选课贴子，我从中获益很多。由于最近几个学期来了很多新老师，所以现在的情况和之前还是有许多不同的。列出的课程都是我选过的课或者我身边的人选过的课，供大家参考。大家有什么经验也欢迎来补充，造福之后的学生。
CS-GY 5403 Data Structures and Algorithms
转专业学如果之前没有修过数据结构就必须要修这门课，可以通过入学考试waive掉。课里讲的就是一些基础的数据结构知识。（这里推荐下UCB的CS61B，我就是上了61b以后把这门课waive了）给分普遍比较高，大部分人都是A和A-。但是这门课属于先修课，据说不算入最终GPA。
CS-GY 6003 Foundations of Computer Science
我同学选过这门课的网课，都拿了挺高的分数。课程讲的是一些计算机基础的数学知识。只要按时完成作业就能拿到还可以的分数。之前我同学的课是OO上的，现在课换人教了可能套路会不一样。
CS-GY 6033 Design and Analysis of Algorithms I
算法课是必修课。这门课有好几个老师教过，我列举下。
阿拉丁：口音重，课上有quiz，考试难，不推荐。
KD：讲课基本都是照书读，身体情况不是很稳定，时常会缺课。考试非常难，有一个学期的final出了10道证明题，最终有30多个人得了B一下的分数（B-和C+），不推荐。
卡拉汉：这哥们儿原先是国际政治学的PHD，在工业界干了很长时间以后过来教课。讲课水平真的一般，但是口音很正。作业少且难度不高，考试简单。推荐选。
Linda：据选过的同学说作业量很大且比较难，但是老师讲得很有水平。如果想学习算法干货的推荐选她的课。一般推荐。
CS-GY 6043 Design and Analysis of Algorithms II
算法2据我选过的同学说大部分都是PHD选的，他和一个同学是一门课里的唯二MS学生。考试几乎都是证明题，如果对算法感兴趣的同学可以挑战下。
CS-GY 6063 Software Engineering I
首先说下这门课及其不推荐选。Fred上课一半时间在读10年没换过的PPT，一半时间在吹牛（自己当年为纽交所开发股票交易软件BlaBla，他还是Jobs的狂热粉丝，上课经常吹苹果）。课程的project是设计一个软件，写各种文档，最后并不要求代码实现。坑爹的是考试内容和讲课内容完全不一样，而且Fred给分及其tough，据我所知中国人大部分都是B或者B-。
CS-GY 6083 Principles of Database Systems
Tandon的必选课程之一。Torsten的DB课的作业很硬，通过做作业基本能熟练掌握SQL语言的常规应用。最后的project是做一个前后端结合的网站，虽然工作量很大，但是做完以后会对全栈有一个大致的了解。
CS-GY 6133 Computer Architecture I
这门课有两个老师轮流教，一个是印度人，一个是台湾人。推荐选印度人的，印度人讲课很认真负责。平时作业不算分，考试都是作业题的变体，且开卷。只要平常认真做作业，都能拿很好的分数。
CS-GY 6233 Introduction to Operating Systems
实体课：上学期新来的一个保加利亚的老师教，之前在Goldman做过，后来又去了TwoSigma，现在是TwoSigma的SVP。而且这哥们儿之前是ACM金牌选手，还是很有实力的。课程较硬，水平不知比之前的Sandoval高到哪里去了。据选课的同学说，如果考试考得不好，之后老师会在作业里给Bonus来make up。
网课：是一个印度人上的，想水课选网课没错。
CS-GY 6373 Programming Languages
又是一门水课。Thomas考试curve的很厉害，把习题认真做最后都能拿不错的分数。唯一的风险是Thomas的身体状况不大稳定，之前有个学期上课上到一半身体不行去医院了，由大名鼎鼎的DK来代课（他曾经有给四分之一学生D的记录），所幸后来DK给分还可以。
CS-GY 6513 Big Data
我同学选过Juliana教的实体课，据说比较水。她老公有时候也会来教，具体情况不大清楚。Big Data感觉还是有必要选一下，Hadoop和Spark需要了解一下。
CS-GY 6613 Artificial Intelligence I
有两个老师教，Julian和Wong。Julian的课听评价说是有点迷，内容讲得比较杂，算法（A*之类的），机器学习等都会讲一些，project是做pacman游戏。建议选Wong的版本的。
CS-GY 6643 Computer Vision and Scene Analysis
CV也有两个老师教，Guido和Wong。个人只上过Wong的。Wong讲课还是挺认真的，课后留的作业都很不错，能练习上课讲的一些概念。两个project一个是做识别平行四边形，一个是人脸识别，对CV感兴趣的可以选下。
CS-GY 6813 Information, Security and Privacy 和 CS-GY 6823 Network Security
网络安全方面是Tandon的强项，几个老师大多数都是有国安背景的。如果对网络安全感兴趣的可以选下这两门课。但是需要先修computer networking。推荐选McCoy的，给分比较好。不推荐Lok的，给分很tough，而且作业极难。
CS-GY 6843 Computer Networking
Thomas虽然在贝尔实验室干了几十年，但是讲课真的不怎么认真，几乎不大备课。基本靠课后自学。最后分数会curve。
CS-GY 6673 Neural Network Computing
只有秋季学期开。老梁讲的，讲现在大火的神经网络，基本是在讲数学。听同学评价还可以。
CS-GY 6913 Web Search Engines
只有秋季学期开。Tandon workload最重的课，只有GPA高于3.5才能选。代码量非常大，自己开发搜索引擎。上完课收获会很大，想挑战一下自己的同学可以选。
CS-GY 6923 Machine Learning
强烈推荐选Lisa教的。老师人很好，水平高且讲课很有热情。ML的基本算法都会介绍一遍（Naive Bayes，K Nearest Neighbours，Decision Tree，SVM，PCA），对于数学的要求比较高。认真听课做作业记笔记会有很大收获。
CS-GY 9053 SPECIAL TOPICS IN COMPUTER SCIENCE
ST: INTRO TO JAVA
Tandon必选课程之一。虽说课程名字是intro，但是内容很深刻。老师有多年的工业界经验。前半学期讲Java的一些基本概念，后半学期会涉及到多线程，IO和NIO（开发聊天室），代码量较大。认真学完以后Java水平会有质的飞跃。
CLOUD COMPUTING
老师是口音很重的三哥。每周要读paper写paper review，paper是一些云计算和分布式系统的经典论文（MapReduce，BigTable，Hadoop，Spark，ZooKeeper之类的）。课程Project是做一个web上的地图和twitter api结合的一个应用。做完会对AWS上的SNS，SQS和其他服务有一个了解。Final Project是四人组队做一个和云计算有关的app，最后会有presentation。这门课我认识的人都拿了A，还是很建议选的。
DISTRIBUTED SYSTEMS
Sandoval教的，Sandoval本人的分布式系统水平及其一般，课程内容基本搬运自MIT6.824和Jinyang Li在Courant的分布式系统课程。作业也是MIT的原版作业，要花费很多时间去理解和完成。顺便吐槽下Paxos真的是难理解。对分布式系统有兴趣的同学可以选。
PROGRAMMING FOR BIG DATA ANALYTICS
偏编程向的大数据课程，听同学说这门课挺水的。
另外说一下NYU Center of Data Science的课程是对Tandon的学生开放注册的。CDS的Machine Learning课程的评价还是不错的，有兴趣的同学可以尝试下，但是作业量很大，对数学的要求也高。Yann Lecun的Deep Learning课程据上过同学的评价其实并不好。可能Lecun太忙不怎么用心准备课程把。对Machine Learning有兴趣的还可以去蹭听下Mehryar Mohri的Foundation of Machine Learing，是一门硬课，需要一定的ML基础和数学基础。
随着NYU给Tandon投了很多钱，很多有实力的老师都加入了，新的大楼也正在造，在可见的将来Tandon的Bar会越来越高。
顺便说下我们这一届CS的找工作情况。到目前为止去Amazon的是最多的，我们这届有二十多个人（CS + EE）拿Amazon的return offer去了Amazon，只有1个new grad。3个人去了Google，2个人去了FB，1个人去了VMWare，1个人去了Bloomberg，1个人去了微软，可能还有些我不知道的。在下学期会有更多的offer。相比USC来说，Tandon录取的人数没那么多，peer pressure比较小，找工作相对会容易一些。总体来说Tandon找工作的氛围还是很浓厚的，大家的刷题热情都很高。
最后祝愿大家在NYU Tandon度过愉快的研究生生涯。
补充内容 (2018-5-26 15:22):
毕业了补充一下找工情况。发这个贴子之后也有同学陆陆续续找到了pure storage、BB、pony.ai、indeed的工作。据个人印象（不一定准确），tandon找到美国全职的人数应该多于三分之一小于一半。
CS-GY 5403 Data Structures and Algorithms
转专业学如果之前没有修过数据结构就必须要修这门课，可以通过入学考试waive掉。课里讲的就是一些基础的数据结构知识。（这里推荐下UCB的CS61B，我就是上了61b以后把这门课waive了）给分普遍比较高，大部分人都是A和A-。但是这门课属于先修课，据说不算入最终GPA。
CS-GY 6003 Foundations of Computer Science
我同学选过这门课的网课，都拿了挺高的分数。课程讲的是一些计算机基础的数学知识。只要按时完成作业就能拿到还可以的分数。之前我同学的课是OO上的，现在课换人教了可能套路会不一样。
CS-GY 6033 Design and Analysis of Algorithms I
算法课是必修课。这门课有好几个老师教过，我列举下。
阿拉丁：口音重，课上有quiz，考试难，不推荐。
KD：讲课基本都是照书读，身体情况不是很稳定，时常会缺课。考试非常难，有一个学期的final出了10道证明题，最终有30多个人得了B一下的分数（B-和C+），不推荐。
卡拉汉：这哥们儿原先是国际政治学的PHD，在工业界干了很长时间以后过来教课。讲课水平真的一般，但是口音很正。作业少且难度不高，考试简单。推荐选。
Linda：据选过的同学说作业量很大且比较难，但是老师讲得很有水平。如果想学习算法干货的推荐选她的课。一般推荐。
CS-GY 6043 Design and Analysis of Algorithms II
算法2据我选过的同学说大部分都是PHD选的，他和一个同学是一门课里的唯二MS学生。考试几乎都是证明题，如果对算法感兴趣的同学可以挑战下。
CS-GY 6063 Software Engineering I
首先说下这门课及其不推荐选。Fred上课一半时间在读10年没换过的PPT，一半时间在吹牛（自己当年为纽交所开发股票交易软件BlaBla，他还是Jobs的狂热粉丝，上课经常吹苹果）。课程的project是设计一个软件，写各种文档，最后并不要求代码实现。坑爹的是考试内容和讲课内容完全不一样，而且Fred给分及其tough，据我所知中国人大部分都是B或者B-。
CS-GY 6083 Principles of Database Systems
Tandon的必选课程之一。Torsten的DB课的作业很硬，通过做作业基本能熟练掌握SQL语言的常规应用。最后的project是做一个前后端结合的网站，虽然工作量很大，但是做完以后会对全栈有一个大致的了解。
CS-GY 6133 Computer Architecture I
这门课有两个老师轮流教，一个是印度人，一个是台湾人。推荐选印度人的，印度人讲课很认真负责。平时作业不算分，考试都是作业题的变体，且开卷。只要平常认真做作业，都能拿很好的分数。
CS-GY 6233 Introduction to Operating Systems
实体课：上学期新来的一个保加利亚的老师教，之前在Goldman做过，后来又去了TwoSigma，现在是TwoSigma的SVP。而且这哥们儿之前是ACM金牌选手，还是很有实力的。课程较硬，水平不知比之前的Sandoval高到哪里去了。据选课的同学说，如果考试考得不好，之后老师会在作业里给Bonus来make up。
网课：是一个印度人上的，想水课选网课没错。
CS-GY 6373 Programming Languages
又是一门水课。Thomas考试curve的很厉害，把习题认真做最后都能拿不错的分数。唯一的风险是Thomas的身体状况不大稳定，之前有个学期上课上到一半身体不行去医院了，由大名鼎鼎的DK来代课（他曾经有给四分之一学生D的记录），所幸后来DK给分还可以。
CS-GY 6513 Big Data
我同学选过Juliana教的实体课，据说比较水。她老公有时候也会来教，具体情况不大清楚。Big Data感觉还是有必要选一下，Hadoop和Spark需要了解一下。
CS-GY 6613 Artificial Intelligence I
有两个老师教，Julian和Wong。Julian的课听评价说是有点迷，内容讲得比较杂，算法（A*之类的），机器学习等都会讲一些，project是做pacman游戏。建议选Wong的版本的。
CS-GY 6643 Computer Vision and Scene Analysis
CV也有两个老师教，Guido和Wong。个人只上过Wong的。Wong讲课还是挺认真的，课后留的作业都很不错，能练习上课讲的一些概念。两个project一个是做识别平行四边形，一个是人脸识别，对CV感兴趣的可以选下。
CS-GY 6813 Information, Security and Privacy 和 CS-GY 6823 Network Security
网络安全方面是Tandon的强项，几个老师大多数都是有国安背景的。如果对网络安全感兴趣的可以选下这两门课。但是需要先修computer networking。推荐选McCoy的，给分比较好。不推荐Lok的，给分很tough，而且作业极难。
CS-GY 6843 Computer Networking
Thomas虽然在贝尔实验室干了几十年，但是讲课真的不怎么认真，几乎不大备课。基本靠课后自学。最后分数会curve。
CS-GY 6673 Neural Network Computing
只有秋季学期开。老梁讲的，讲现在大火的神经网络，基本是在讲数学。听同学评价还可以。
CS-GY 6913 Web Search Engines
只有秋季学期开。Tandon workload最重的课，只有GPA高于3.5才能选。代码量非常大，自己开发搜索引擎。上完课收获会很大，想挑战一下自己的同学可以选。
CS-GY 6923 Machine Learning
强烈推荐选Lisa教的。老师人很好，水平高且讲课很有热情。ML的基本算法都会介绍一遍（Naive Bayes，K Nearest Neighbours，Decision Tree，SVM，PCA），对于数学的要求比较高。认真听课做作业记笔记会有很大收获。
CS-GY 9053 SPECIAL TOPICS IN COMPUTER SCIENCE
ST: INTRO TO JAVA
Tandon必选课程之一。虽说课程名字是intro，但是内容很深刻。老师有多年的工业界经验。前半学期讲Java的一些基本概念，后半学期会涉及到多线程，IO和NIO（开发聊天室），代码量较大。认真学完以后Java水平会有质的飞跃。
CLOUD COMPUTING
老师是口音很重的三哥。每周要读paper写paper review，paper是一些云计算和分布式系统的经典论文（MapReduce，BigTable，Hadoop，Spark，ZooKeeper之类的）。课程Project是做一个web上的地图和twitter api结合的一个应用。做完会对AWS上的SNS，SQS和其他服务有一个了解。Final Project是四人组队做一个和云计算有关的app，最后会有presentation。这门课我认识的人都拿了A，还是很建议选的。
DISTRIBUTED SYSTEMS
Sandoval教的，Sandoval本人的分布式系统水平及其一般，课程内容基本搬运自MIT6.824和Jinyang Li在Courant的分布式系统课程。作业也是MIT的原版作业，要花费很多时间去理解和完成。顺便吐槽下Paxos真的是难理解。对分布式系统有兴趣的同学可以选。
PROGRAMMING FOR BIG DATA ANALYTICS
偏编程向的大数据课程，听同学说这门课挺水的。
另外说一下NYU Center of Data Science的课程是对Tandon的学生开放注册的。CDS的Machine Learning课程的评价还是不错的，有兴趣的同学可以尝试下，但是作业量很大，对数学的要求也高。Yann Lecun的Deep Learning课程据上过同学的评价其实并不好。可能Lecun太忙不怎么用心准备课程把。对Machine Learning有兴趣的还可以去蹭听下Mehryar Mohri的Foundation of Machine Learing，是一门硬课，需要一定的ML基础和数学基础。
随着NYU给Tandon投了很多钱，很多有实力的老师都加入了，新的大楼也正在造，在可见的将来Tandon的Bar会越来越高。
顺便说下我们这一届CS的找工作情况。到目前为止去Amazon的是最多的，我们这届有二十多个人（CS + EE）拿Amazon的return offer去了Amazon，只有1个new grad。3个人去了Google，2个人去了FB，1个人去了VMWare，1个人去了Bloomberg，1个人去了微软，可能还有些我不知道的。在下学期会有更多的offer。相比USC来说，Tandon录取的人数没那么多，peer pressure比较小，找工作相对会容易一些。总体来说Tandon找工作的氛围还是很浓厚的，大家的刷题热情都很高。
最后祝愿大家在NYU Tandon度过愉快的研究生生涯。
补充内容 (2018-5-26 15:22):
毕业了补充一下找工情况。发这个贴子之后也有同学陆陆续续找到了pure storage、BB、pony.ai、indeed的工作。据个人印象（不一定准确），tandon找到美国全职的人数应该多于三分之一小于一半。
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