ds@umich 四个月感受

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Eamymao
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地里很少这个专业的反馈,作为在读的项目一员发表一下个人对这个专业的看法。
我个人的话,是没有转码的打算的,而且我也没有留美工作的打算,未来的计划应该就是回国找ds的工作。但实际上数据科学在美国找工作不容易确实是真的。但我觉得这不是地理位置能限制的,这是一个很广泛存在的问题,而且找实习和工作,硬实力永远是根本的区分度,一个项目提供的仅仅是课程资源还有项目中你发展的人脉网络,剩下的刷题和找工作,真的是靠自己挤时间一点一点完成的。我认识的好几个我们这一届ds的已经找到暑假intern了,但是背后的准备一定是很艰辛的,刷了多少夜只有他们自己清楚。我觉得对于统计出身的我而言,来这个项目我有两个目的,一个是学到更硬核的coding技能和算法实现技能,一个是statistical/machine learning的理论知识得到巩固。因为我在国内小一点的公司实习的时候发现,做data的同时,你的coding一定不能差,cs科班学的东西,你要懂些皮毛,但是统计的理论知识你要能融会贯通,实际中会应用。这也导致了一个困局就是data science这个专业会因为这而高不成低不就,但是我觉得可能很多人在出国的时候其实还不能清楚地知道自己想要什么——到底是data analytics,data science还是computer science?这也是我当初选择这个专业的原因,我觉得它能给我可能要走的路提供我很多想要的资源:这里eecs课够硬(谁秃谁知道),也能上stats的很多topic的课,虽然相比cs课都说水,但是我觉得有几门课还是可以的,可以学到东西。
这个专业优点在于选课真的太灵活了,很多课ds优先级很前,进入wl之后很快会被发到permission,基本上是我想上的cs课都上到。这个专业的网站:lsa.umich.edu
先修课要求是项目必须要修的,但是可以在入学之前提供你上过的等价的课来waive掉这些先修课。但有可能你并不能waive掉。我waive了:
MATH 465: Introduction to Combinatorics
EECS 402: Programming for Scientists and Engineers
STATS 510: Probability and Distribution
STATS 511: Statistical Inference
我觉得本科统计的同学应该都能waive后两项,第一门就是国内的离散数学,可能都有学过。能waive都waive,可以加速毕业。

我根据自己上过的课和别人的经验的推荐有这几门课:
eecs:
402: Programming for Scientists and Engineers,其实是教c++的,围绕类实现讲了很多topics,是很实用的一门课。最喜欢的是上这门课的教授Andrew,讲课既有逻辑清晰,有充满节奏感,很照顾听课同学的感受而且听得很明白。还有他的助教们,每一次作业在论坛上都是有求必应,他们都很耐心地解答你的问题。这学期快结课了我都挺舍不得他们的。我觉得无论要不要转码的同学都值得上一下,对于类的理解会更深一点,以后无论用哪个编程语言工作都有利。而刷题的时候用c++的话也能用上(虽然真的有点麻烦
403:Data Structures for Scientists and Engineers。这是教你实现算法的,学过的都说难,都要熬夜写project。我还没上这门课,我觉得学数据结构还是有必要的
484:Database Management Systems,数据库咯,没学过sql的可以系统地学一下,几个project难度都不算太大,但是初学者还是需要花点时间来debug的,学得还算实用。这学期老师是Atul Prakash讲得还可以的,而且也是会上课很耐心地回到同学问题,回答到你懂为止。这门课除了sql还教了很多数据库内部存储的原理,运算还有空间分配等等,虽然好像不那么必要,但是不妨碍学到了sql这门技术。
485:Web system 系里几个转码的师兄都推荐这门课,说是转码神课,但是每学期都很火爆。好在ds选课优先级够高,应该第二学期都能选上的。
505:Computational Data Science and Machine Learning.这门课听说workload也挺大,但是好像学的东西还挺基础挺好的?我舍友的advisor说是强烈推荐这门课,但我没上过
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这四个月我的感觉是我不后悔自己的选择,也很满意自己的选择,我挺喜欢这个安娜堡这个城市的,有种静谧的美感。尤其是夕阳下铺满了红叶和光秃秃的枫树布满了山坡,我总觉得自己住在度假村里赶ddl。
希望申请的学弟学妹们offer满满呀~大家不要吝啬自己的大米,尽情地洒向我吧哈哈哈
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