umich ds master 介绍 以及 转码攻略
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umich这个ds项目是近两年才开的，地里的介绍比较少。这里开个帖子介绍一下，一方面希望能造福之后来美国的同学做出适合自己的决定，另一方向也希望给自己攒些人品找到好工作，多赚些大米，最近找工作大米快不够用了。
先说结论：
如果你想转cs，且申到了cs master，建议去cs master
如果你本科是学math/stats，且没有申到别的cs的项目，或者你被中介，麦肯锡，网上各种营销号忽悠申请了ds，现在后悔没有转cs，那么这个项目还是非常适合你的。选课优先级比ece高，而且不用上一些理论的数学课。
如果你一心想做ds，因为ds本身竞争激烈，且umich地理位置比较差，工作难度相比nyu， columbia要大。
项目官网：lsa.umich.edu
缺点：
1 目前在美国的就业数据不太好，主要是3点原因吧，（1）不少人坚持ds/算法岗，而ds和算法工程师在国内国外目前竞争都太过激烈。（2）就是相比在加州，西雅图，纽约的学校，安娜堡地理位置非常的偏，大厂都会报销机票费，但中小型的公司可能拿面试机会少一些。（3）刚来美国时准备不充分，错过了最好的找工作时间。
2 这里很多课主要用c++，如果是java为主可能会更好一些，毕竟用c++刷题有点一言难尽。
3 syllabus里面有一门math 465 离散数学，感觉挺鸡肋的，但是本科上过可以waive，没上过就只能硬着头皮上了。
4 安娜堡太村了，没啥娱乐活动。
优点：
1 umich 工学院在业界认可度高，每年开学初都有规模非常大的career fair，而ds专业的学生都是很多公司的写在job requirment里面的招聘目标
2 选课灵活度极高，没有固定的课程，而是定了好几个area，在每个area里面的好几个课中选一个即可。且选eecs课的优先级非常高，master选eecs本科课的优先级大概是：CSE > DS > ECE > 其他，像 EECS 484, 485, 482这类转码课，基本提交request后一天就能选上。而且 EECS 484， 485 都是可以直接算在毕业学分里的课 （482不算）。同时为了平衡一学期的workload，可以选一些统计的水课。
3 ds master可以选上本科的eecs 281 data structure & algorithm。而这门课对转码非常有帮助，很多career fair上的公司甚至张口就会问你有没有学过281。另外自学数据结构，和在学校上课带着写作业，考试的压力学数据结构，最后的效果肯定是不一样的。研究生选这门课的课号是 EECS 403，和281是同一门课，但是403是专门给master选的，且最后gpa会往上curve，分数不会像本科生那样惨。
如果你为了在美国找cs工作，来umich有一下核心点：
1 开学前尽量尽量把所有的stats的课程全部waive
2 不要选 eecs 545，每年的老师讲的都非常差，而且课程很理论，对找工作没啥用。为了满足syllabus上面要求选一门machine learning的相关课程，建议选 si670（如果你懒得学任何ml的东西，直接选这门课吧，终极大水课，调调包水过去就完事儿了），或者 stats415 stats 503 （如果你还是想学一点点东西，可以选stats学院下的 statistical learning）
3 每学期选一些eecs课，搭配stats水课
顺便大概写一个个人觉得还算合理的转码选课路线吧。
入学前多刷题，多充实一些cs的经历放到简历里，因为开学就有career fair。
对于cs基础好的同学，应该不用多说了，直接waive全部先修课，选eecs的课，这里推荐484, 485, 482, 549/486
比较弱的同学：
入学时提交waive 申请时，把probability 和 inference waive掉，离散数学看情况，保留c++，数据结构
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最后求各位看官赏一波大米看面经，谢谢啦！！！！！
先说结论：
如果你想转cs，且申到了cs master，建议去cs master
如果你本科是学math/stats，且没有申到别的cs的项目，或者你被中介，麦肯锡，网上各种营销号忽悠申请了ds，现在后悔没有转cs，那么这个项目还是非常适合你的。选课优先级比ece高，而且不用上一些理论的数学课。
如果你一心想做ds，因为ds本身竞争激烈，且umich地理位置比较差，工作难度相比nyu， columbia要大。
项目官网：lsa.umich.edu
缺点：
1 目前在美国的就业数据不太好，主要是3点原因吧，（1）不少人坚持ds/算法岗，而ds和算法工程师在国内国外目前竞争都太过激烈。（2）就是相比在加州，西雅图，纽约的学校，安娜堡地理位置非常的偏，大厂都会报销机票费，但中小型的公司可能拿面试机会少一些。（3）刚来美国时准备不充分，错过了最好的找工作时间。
2 这里很多课主要用c++，如果是java为主可能会更好一些，毕竟用c++刷题有点一言难尽。
3 syllabus里面有一门math 465 离散数学，感觉挺鸡肋的，但是本科上过可以waive，没上过就只能硬着头皮上了。
4 安娜堡太村了，没啥娱乐活动。
优点：
1 umich 工学院在业界认可度高，每年开学初都有规模非常大的career fair，而ds专业的学生都是很多公司的写在job requirment里面的招聘目标
2 选课灵活度极高，没有固定的课程，而是定了好几个area，在每个area里面的好几个课中选一个即可。且选eecs课的优先级非常高，master选eecs本科课的优先级大概是：CSE > DS > ECE > 其他，像 EECS 484, 485, 482这类转码课，基本提交request后一天就能选上。而且 EECS 484， 485 都是可以直接算在毕业学分里的课 （482不算）。同时为了平衡一学期的workload，可以选一些统计的水课。
3 ds master可以选上本科的eecs 281 data structure & algorithm。而这门课对转码非常有帮助，很多career fair上的公司甚至张口就会问你有没有学过281。另外自学数据结构，和在学校上课带着写作业，考试的压力学数据结构，最后的效果肯定是不一样的。研究生选这门课的课号是 EECS 403，和281是同一门课，但是403是专门给master选的，且最后gpa会往上curve，分数不会像本科生那样惨。
如果你为了在美国找cs工作，来umich有一下核心点：
1 开学前尽量尽量把所有的stats的课程全部waive
2 不要选 eecs 545，每年的老师讲的都非常差，而且课程很理论，对找工作没啥用。为了满足syllabus上面要求选一门machine learning的相关课程，建议选 si670（如果你懒得学任何ml的东西，直接选这门课吧，终极大水课，调调包水过去就完事儿了），或者 stats415 stats 503 （如果你还是想学一点点东西，可以选stats学院下的 statistical learning）
3 每学期选一些eecs课，搭配stats水课
顺便大概写一个个人觉得还算合理的转码选课路线吧。
入学前多刷题，多充实一些cs的经历放到简历里，因为开学就有career fair。
对于cs基础好的同学，应该不用多说了，直接waive全部先修课，选eecs的课，这里推荐484, 485, 482, 549/486
比较弱的同学：
入学时提交waive 申请时，把probability 和 inference waive掉，离散数学看情况，保留c++，数据结构
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最后求各位看官赏一波大米看面经，谢谢啦！！！！！
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