CMU MISM-BIDA就读体验
118289
最近放榜了，看很多人在问到底要不要来读这个项目。正好我被这个学校折磨到痛不欲生快一年了，给大家写个避雷指南。
Tldr版：
1）课程
MISM-BIDA的选课其实不怎么自由。如果想做sde还是建议去mism general，毕竟有更多的选修学分。lz想做ds所以不太了解sde相关，所以以下皆以ds方向分析课程。总体来说，有很奇葩的水课，也有以为是水课结果不是水课的课，也有很硬核的课。
其实跟DS有关系的课：
95-866: Advance Business Analytics
听起来像是BA水课，但其实讲的是survival analysis…个人觉得教的东西其实很实用，但是prof的教课方式一般般。努力学学的话应该对面药厂挺有用的。
94-834：Applied Econometrics
听起来像是水课，但其实是讲hypothesis testing + causal inference的入门课。如果本科学过统计的话应该还挺容易的。Applied Econometrics I是必修课，II是选修课。如果对causal感兴趣的同学可以后续多选。另外提一句，这节课理应是写strata的，但是可以写python。
90-728：Database Management
讲了一些data modeling和sql。如果没有任何sql背景的可以迅速过一下。如果以后想往de发展的话，这节课也应该挺有用的。
95-865: Unstructured Data Analytics
一个mini的ML课，涉及了一些model的皮毛（GMM, KNN, LSTM, RNN)这类的。上了这个课答八股文应该差不多了。prof很友善，我觉得教的不错，而且不怎么难。个人觉得很有用的一节课。
95-828：Machine Learning for Problem Solving
这节课是个人认为对DS最有用的一节课了。但很可惜只能第二个学期上，赶不上秋招。课程设计上讲了一些基础的data science framework以及classical machine learning model（无dl）这节课其实讲的非常好，能讲到为什么L1 sparer than L2，对付面试非常有用。难易程度上因人而异：如果没什么基础可能会有些吃力，毕竟这个课作业大部分还是conceptual question哈哈。如果是入学前就把ML八股文背的滚瓜烂熟，这节课就可以当复习了。
擦边CS课：
95-712 Object-Oriented Programming in Java：这个lz解答不了太多，因为今年一位本身应该教这个课的老师教不了了，所以lz被分到了17-681 & 17-683 了。。。Terry Lee教的很好，但我学的不好。这个怪我，不是他的错。
95-869 Big Data and Large Scale Computing：选修课，讲Hadoop，mapreduce之类的。
95-702 Distributed Systems for Information Systems Management：听说事挺多的，但lz目前没上，所以不太了解。
跟DS没任何关系结果还一堆事的课：
Professional Speaking：挺没用的一节课的。课上就是public speaking，克服社恐课，但其实对找工作没啥用。。。
Organizational Design and Implementation: 感觉是个MBA课程，讲怎么管理人的。。。但其实像lz这种没任何工作经验的上这节课就像是听天书（题外话：这节课给分也不是很松，要找好队友）
Economic Analysis：差不多cover了本科的econ内容。如果没学过的话还是得看下
Accounting and Finance Foundations：会计课。比较恶心的是这节课会curve down
Decision Making Under Uncertainty：linear programming的excel课，公认大水课
2）就业
残酷的事实是，cmu不一定有优势，尤其是今年大环境下。lz不太好意思问同学找没找到实习，但听到找到实习的也不是很多，而且大部分还是9月份就开始投递的那一波人。就个人感受而言，9月份~10月份lz还能靠cmu的title拿到scale ai，2sigma和db的面试，而同样的简历1月份只能拿到惠普这种的面试了。找工作方面是比我在本科时期顺利了很多很多，但大环境下就算你有cmu title加持也就这样了。
同时，cmu的workload真的不是在开玩笑。学校的assignments一大堆，同时还要兼顾找工，还要在匹斯堡这个三月飞雪的抑郁城市生活，身心上的压力是不可避免地。当然也有一些神人可以gpa满分+找到很好的工作，但lz这种普通人就只能放弃其中一个了。
说了这么多，cmu也有好的一面。每周career service都会给你整理一个word document的可投递公司岗位，而且往届学生去向都很透明。（可以在这里查看：heinz.cmu.edu ）
Cmu不能让你逆天改命，最后还是靠自己和历史的洪流，但总比你一个人在苦海里挣扎好一点hh
3）生活：
匹斯堡这个城市比较小，没什么distraction，很适合学习。买菜不算很方便但也不算很麻烦，基本上坐公交都能到中超。外卖挺多的。
其实是因为来这个学校之后周末都在家里学习，没怎么出去，所以这个板块也写不了什么。
4）结语：
来cmu最大的感受就是太tm卷了。曾经在一家餐馆吃饭的时候隔壁桌做了一对正在约会的男女，男生还给女生送了一束花，结果两人坐下来聊了半个小时自己刷了多少leetcode，面了哪家公司，谁的包多大。。。有些同学会追着你问你面了哪家公司，问了哪些问题，有没有内推有没有paper，就差你当真他面把application portal打开了。还有的人直接linkedin私信你，希望你找你前东家的前mentor给她个内推。也有人会在群聊里说“诶呀这个作业我只拿了90分，拿不了A+了，好焦虑哦嘤嘤嘤”。在这种环境中需要很坚强的意志力才不会不断的内耗和自我比较。
如果lz能再选一次，可能lz就不会选择bida了。虽然在cmu拿到了理想的offer，但感觉这个offer如果我去其他项目估计也能拿到，何必来cmu受苦。但人生不能ab test，所以只能咬牙坚持下去了2333当然在cmu也有快乐的时光，认识了很多很优秀的同学们，和大家一起周五半夜做project。
Tldr版：
- cmu真的是卷，如果心态不是特别好最好别来
- 课程设计上，有些课不错，但有些课确实没啥学的意义
- 找工帮助有胜于无，但是总体上还是靠自己
- 同学背景都很好，但卷是真的卷
1）课程
MISM-BIDA的选课其实不怎么自由。如果想做sde还是建议去mism general，毕竟有更多的选修学分。lz想做ds所以不太了解sde相关，所以以下皆以ds方向分析课程。总体来说，有很奇葩的水课，也有以为是水课结果不是水课的课，也有很硬核的课。
其实跟DS有关系的课：
95-866: Advance Business Analytics
听起来像是BA水课，但其实讲的是survival analysis…个人觉得教的东西其实很实用，但是prof的教课方式一般般。努力学学的话应该对面药厂挺有用的。
94-834：Applied Econometrics
听起来像是水课，但其实是讲hypothesis testing + causal inference的入门课。如果本科学过统计的话应该还挺容易的。Applied Econometrics I是必修课，II是选修课。如果对causal感兴趣的同学可以后续多选。另外提一句，这节课理应是写strata的，但是可以写python。
90-728：Database Management
讲了一些data modeling和sql。如果没有任何sql背景的可以迅速过一下。如果以后想往de发展的话，这节课也应该挺有用的。
95-865: Unstructured Data Analytics
一个mini的ML课，涉及了一些model的皮毛（GMM, KNN, LSTM, RNN)这类的。上了这个课答八股文应该差不多了。prof很友善，我觉得教的不错，而且不怎么难。个人觉得很有用的一节课。
95-828：Machine Learning for Problem Solving
这节课是个人认为对DS最有用的一节课了。但很可惜只能第二个学期上，赶不上秋招。课程设计上讲了一些基础的data science framework以及classical machine learning model（无dl）这节课其实讲的非常好，能讲到为什么L1 sparer than L2，对付面试非常有用。难易程度上因人而异：如果没什么基础可能会有些吃力，毕竟这个课作业大部分还是conceptual question哈哈。如果是入学前就把ML八股文背的滚瓜烂熟，这节课就可以当复习了。
擦边CS课：
95-712 Object-Oriented Programming in Java：这个lz解答不了太多，因为今年一位本身应该教这个课的老师教不了了，所以lz被分到了17-681 & 17-683 了。。。Terry Lee教的很好，但我学的不好。这个怪我，不是他的错。
95-869 Big Data and Large Scale Computing：选修课，讲Hadoop，mapreduce之类的。
95-702 Distributed Systems for Information Systems Management：听说事挺多的，但lz目前没上，所以不太了解。
跟DS没任何关系结果还一堆事的课：
Professional Speaking：挺没用的一节课的。课上就是public speaking，克服社恐课，但其实对找工作没啥用。。。
Organizational Design and Implementation: 感觉是个MBA课程，讲怎么管理人的。。。但其实像lz这种没任何工作经验的上这节课就像是听天书（题外话：这节课给分也不是很松，要找好队友）
Economic Analysis：差不多cover了本科的econ内容。如果没学过的话还是得看下
Accounting and Finance Foundations：会计课。比较恶心的是这节课会curve down
Decision Making Under Uncertainty：linear programming的excel课，公认大水课
2）就业
残酷的事实是，cmu不一定有优势，尤其是今年大环境下。lz不太好意思问同学找没找到实习，但听到找到实习的也不是很多，而且大部分还是9月份就开始投递的那一波人。就个人感受而言，9月份~10月份lz还能靠cmu的title拿到scale ai，2sigma和db的面试，而同样的简历1月份只能拿到惠普这种的面试了。找工作方面是比我在本科时期顺利了很多很多，但大环境下就算你有cmu title加持也就这样了。
同时，cmu的workload真的不是在开玩笑。学校的assignments一大堆，同时还要兼顾找工，还要在匹斯堡这个三月飞雪的抑郁城市生活，身心上的压力是不可避免地。当然也有一些神人可以gpa满分+找到很好的工作，但lz这种普通人就只能放弃其中一个了。
说了这么多，cmu也有好的一面。每周career service都会给你整理一个word document的可投递公司岗位，而且往届学生去向都很透明。（可以在这里查看：heinz.cmu.edu ）
Cmu不能让你逆天改命，最后还是靠自己和历史的洪流，但总比你一个人在苦海里挣扎好一点hh
3）生活：
匹斯堡这个城市比较小，没什么distraction，很适合学习。买菜不算很方便但也不算很麻烦，基本上坐公交都能到中超。外卖挺多的。
其实是因为来这个学校之后周末都在家里学习，没怎么出去，所以这个板块也写不了什么。
4）结语：
来cmu最大的感受就是太tm卷了。曾经在一家餐馆吃饭的时候隔壁桌做了一对正在约会的男女，男生还给女生送了一束花，结果两人坐下来聊了半个小时自己刷了多少leetcode，面了哪家公司，谁的包多大。。。有些同学会追着你问你面了哪家公司，问了哪些问题，有没有内推有没有paper，就差你当真他面把application portal打开了。还有的人直接linkedin私信你，希望你找你前东家的前mentor给她个内推。也有人会在群聊里说“诶呀这个作业我只拿了90分，拿不了A+了，好焦虑哦嘤嘤嘤”。在这种环境中需要很坚强的意志力才不会不断的内耗和自我比较。
如果lz能再选一次，可能lz就不会选择bida了。虽然在cmu拿到了理想的offer，但感觉这个offer如果我去其他项目估计也能拿到，何必来cmu受苦。但人生不能ab test，所以只能咬牙坚持下去了2333当然在cmu也有快乐的时光，认识了很多很优秀的同学们，和大家一起周五半夜做project。
- 72
9条回复