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多伦多大学 Engineering Science 闲谈 (带一些cs方面感想)

舒眉的年月
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之前发了安省cs曲线救国的帖子,感觉前提还是需要有靠谱的南下基础。根据个人经历大概说说Engineering Science在多大是什么情况的。

其实学cs的话主要有Engineering Science, ECE和cs三个选择。无论怎么选呢,多大的本科都很堪忧。排名考前纯靠教授们撑着,本科一塌糊涂。对工程系的人来说,club的预算就很少,比如UTAT(造卫星,火箭,无人机的club)的预算就少的可怜,全年预算还不及一些学校比赛的travel budget,全靠大家自己垫钱和搭时间(想象一下别的学校可以雇工人制作零件,我们还得自己动手上车间,学校的ME部门还非常不配和)。最重要的是,在录取分数线上浮以及easy 4这样课外辅导班泛滥的状况下,选多大还是需要很大勇气的。以科研为目标的小伙伴需要付出大量心血才能在与其他氪金玩家的竞争里胜出。easy 4之类的辅导班是好是坏不做评价,不过其影响是显而易见的。大一需要越来越好的成绩才能选到(或者不被踢出)自己想选择的专业。好在easy 4还没有太渗透进工程系,毕竟大家都知道工程系课多,氪金玩家一般不选工程,而且课程总人数少,可能盈利空间不像普通数理化课程那么大。

EngSci 听说是多大要求最高的专业

先前工程系application都要求录视频了,以后可能会越来越难吧。EngSci的淘汰非常快,第一周就有几十个人退去了track one或者ece。第一年之后从300多人减少到了200多人。第二年还有零星的人转出专业,不过屈指可数了。以个人的意见,EngSci这个“专业”设置的不那么科学。2年general engineering其实并不能让你学到什么有用的知识。一个目标是程序员的人学了热物理,量子物理,生物,流体力学,桥梁设计是不是很崩溃。还有EngSci早期软件课程有限,倒是有电路和FPGA课,虽说不是无用,对面试真的是没有太大帮助。想从0学起cs的话,engsci不算是最好的选择。EngSci很多人都是以科研为最终目的的,18年(1t7+PEY)毕业的人其实没有几个人直接选择去美国工作。最主要的好处是队友相对靠谱。以engsci的选择标准还是会在最开始选到很多废柴,不过大二以后普遍质量都还过得去。毕竟大一强制淘汰的人也不算少。在工程系有很多课程都需要队友的情况下,一个质量有保证的队友库存还是很重要的。现在出了robotics和machine intelligence两个新的track,其实大多想做程序员的直接就去做machine intelligence track了,简直是无脑选择。课标有待商榷,不过放进了大量机器学习相关课程,还算是利用了库存教授们的优势吧。大三大四虽然课程选择还是有些限制,还算是自由了很多。个人看来,ECE track是给想做硬件的人准备的,有很多IC/芯片设计方面的课程,robotics偏机械工程,很多控制系统方面的课程,machine intelligence track没有一手资料了,想来,就是各种ML课程。

以我了解,EngSci 1t7+PEY的去向大约如下:公司名(人数)

Zoox (1)

Google@MTV (1)

Google@waterloo (4)

Facebook@seattle (2)

Intel/Altera@Toronto (1)

Microsoft@Vancouver (1)

Apple@Cupertino (1)

The Sky Guys (1)

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UofT CS PhD(1) (先去Google Brain residency了一年)

UofT Finance Master (不清楚具体专业,金融相关, 1)

UofT Robotics Master (1)

UofT MEng (有几个,不清楚具体几个)

Stanford Bio PhD (1)

Stanford CS Master (1)

MIT EE PhD (2)

MIT Infra PhD (1)

CalTech Bio PhD (1)

CMU CS PhD (1)

CMU CS Master (1)

U Mich CS/Robotics Master (2)

ETH CS Master (1)

JHU Bio Master (1)

EngSci里靠谱的人都南下读研/博了。工作的自然是占多数,不过就不那么靠谱了。以上列举的其实基本上包括了EngSci里所有说普通话的,一些CBC和零星几个其他人,毕竟其他人的去向也没啥参考价值。

个人认为多大的教授除了那些ML的大佬(Roger,Raquel, Sanja, 还有新来的Jimmy Ba这些),还是很可能找到暑期科研的。很多教授在暑假都会招几个人来打工,然后ECE教授们虽然不直接在ML领域有太大名声,毕竟挂着多大的招牌,很多人还是相当有建树的。这些人如果强推的话申个研肯定是没问题。申博真的看RP和发的纸了,不是教授们强推就能解决问题的。每年大约1,2月开始和教授谈就好,只要能赶上学校科研奖学金的deadline就好。

工作方面一些人会把PEY拆成好几个3,4个月的internship。似乎Engineering Career Center不太喜欢这样的操作,不过也并不能做什么(欢迎纠错)。最好的目前看来是在Apple做PEY,然后在Altera/Intel ($32/hr),Xilinx ($30/hr)什么的其实也不错。在加拿大的话工资略低,基本处于$20-$25之间吧,比如AMD IBM什么的。暑假也可以选择实习,不过得与水庐的大量人才竞争。大一大二就想正经实习的话自然需要高中就开始cs然后使劲刷题。Google的Engineering Practicum听说不是diversity hire就基本没戏。普通internship又不太会叫大一大二的来(亚麻不清楚呀,bar很低可以考虑hhhh)。不过好在多大教授们都知道EngSci学生不简单,如果有机会的话还是会考虑的。EngSci的4.0毫无疑问的是比其他专业的4.0更有含金量。这个在申请研究生的时候也能看出来,多大的教授们还是相当认可EngSci学生的。

最后要说的还是,如果你选cs的话,学什么专业其实都没什么关系。最重要的就是刷题刷面试。想南下就有计划的选择几个暑假跟教授打工。EngSci在平时的难度有点大,不适合同时做科研(虽然也知道有人在这么搞)。最后captsone/thesis的时候虽然有时间刷paper出来但是赶不上application deadline,最多只能号称paper submit了,而不太可能publish。几个暑假操作一番然后加上PEY有个工作的经验,想来南下申研/博还是不成问题的。上面的统计数字比ECE和CS我所知的情况好多了,也反映出,EngSci这个专业本身不见得好,但是4~5年艰苦卓绝确实保留了最靠谱的人们。

如果被EngSci录取的话,恭喜!你可以把上面的数据(那么就是18年开始工作/研/博)与学校orientation的数据进行对比。学校的数字还算是基本准确的。200多个人里面有将近1/10南下成功到了好学校还是相当不容易的。绝对不是多大其他专业能比的。

读完的可能已经知道我什么情况了hhh,圈子很小,欢迎提问。
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