<p>Hello，大家好，我是Bob，本科畢業(yè)于陸本環(huán)境科學。20fall來到密歇根大學安娜堡分校就讀<a href="http://walkingbarcodes.com/majr_65737" target="_blank" rel="noopener"><span style="color: #1dadff;"><strong>數據科學碩士</strong></span></a>。今天想和大家具體分享一下我在這個這里學習、生活的感受。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span class="h1">一、項目的總體感受</span></strong></p> <p>&nbsp;</p> <p>在這個項目讀master，我感覺壓力還是挺大的，不過這邊workload可大可小，完全看自己。硬課選多了，自然就壓力大。每次debug不出來，ddl火燒眉毛的時候，隨時會感到崩潰&hellip;&hellip;</p> <p>可能壓力很多時候來源于身邊的人吧，在這個項目里面我認識了很多大佬，陸本海本都有，謙虛起來讓人看不清他們牛x的實力；但我做了兩三天的作業(yè)別人一個晚上就做完了，有時候會因為這種實力的差距變得焦慮。</p> <p>&nbsp;</p> <p>另一個壓力來源就是找工作。這邊剛來的第一個月就有career fair，你可能本來沒有很明確的找工作目標，但是身邊的各種信息、機會以及同學的網申步驟都會推著你走。本科的時候好好學習是第一要務，來了這邊找工作就是你的首要任務了。再加上課程的各個project，壓力真的不小。</p> <p>&nbsp;</p> <p>不過雖然壓力大，我還是很享受在這里就讀的感受。教授在課堂上會很注重和我們互動，只要有不懂的地方都可以隨時提問，老師會很耐心地給你解答。因為同學的實力都很厲害，每次聽同學提出問題、老師回答的過程，我也覺得收獲滿滿，學到了很多自己之前都沒有想到的東西。</p> <p>&nbsp;</p> <p>生活上的感受是上課好遠，需要早點起床趕公交車；買菜也好遠（要坐15分鐘公交車），不過每周買一次菜還可以接受；圖書館周圍只有panda，吃多了也就習慣了，但我真的還是好想念火鍋、烤冷面、小肥羊、蝦餃、干蒸燒賣、叉燒包、蛋撻、燒乳豬、燒鵝、燒鴨、白切雞、蒜蓉蒸排骨、豉汁蒸排骨、海底撈、麻辣香鍋、蔥爆大蝦、帝王蟹、燒臘、雙皮奶、炸牛奶、皮皮蝦、煲仔飯、砂鍋粥、糯米雞、剁椒魚頭、熱干面、臭豆腐、夫妻肺片、涼粉.........</p> <p>&nbsp;</p> <p>由于我是陸本，剛來的時候語言上真得不太行，記得第一個學期的時候進一些賣三明治的店，看到上面寫了幾十種面包種類一個都不認識，寫了幾十種配菜一種都沒見過的時候真的很難受。上課的話老師如果沒有口音就感覺還好，對著PPT還是基本能理解他在講啥，不過稍微一走神就不知道老師講到哪了&hellip;&hellip;不過上述情況基本在一個學期以后就大大改善了，日常學習和交流上已經基本沒有障礙了~</p> <p>&nbsp;</p> <p>雖然安村很村，冬天室外也真的好冷，但在這里遇到的人都很有趣，學習也很充實，導致我也不太跑去別的城市玩（可能我太宅了）。我覺得安娜堡有種靜謐的美感，當夕陽灑在這里滿山的紅葉上的時候，我總有一種在度假村里瘋狂趕ddl的感覺hhh。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span class="h1">二、課程設置</span></strong></p> <p>&nbsp;</p> <p>下面呢，我來給大家具體介紹一下DS的課程。</p> <p>&nbsp;</p> <p>首先是pre-core courses。</p> <p>&nbsp;</p> <p>MATH 403 Introduction to Discrete Mathematics (離散)；</p> <p>EECS 402 Programming for Scientists and Engineers ( C++ )；</p> <p>EECS 403 Data Structures for Scientists and Engineers (數據結構）；</p> <p>BIOSTATS 601 Probability and Distribution / STATS 425 Introduction to Probability / STATS 510 Probability and Distribution；</p> <p>BIOSTATS 602 Biostatistical Inference / STATS 426 Introduction to Theoretical Statistics / STATS 511 Statistical Inference。</p> <p>&nbsp;</p> <p>以上的課都是可以waive的，只要你本科上過類似的，給他們syllabus就可以waive了，比如我就waive了統(tǒng)計課。所以如果是打算轉碼的話，這個項目我覺得還是蠻好的，基本上先修課直接waive掉，然后節(jié)省時間去多選一些寫碼課。</p> <p>&nbsp;</p> <p>這里給大家介紹一下EECS 402。這門課圍繞類實現講了很多topics，是很實用的一門課。最喜歡的是上這門課的教授Andrew，講課既邏輯清晰，又充滿節(jié)奏感，很照顧聽課同學的感受而且聽得很明白。還有他的助教們，每一次作業(yè)在論壇上都是有求必應，他們都很耐心地解答你的問題。我覺得無論要不要轉碼的同學都值得上一下，對于類的理解會更深一點，以后無論用哪個編程語言工作都有利。而刷題的時候用c++的話也能用上（雖然真的有點麻煩。</p> <p>&nbsp;</p> <p>其次是core courses，有三類，這里簡單介紹一下我上的。</p> <p>&nbsp;</p> <p>（一）Expertise in Data Management and Manipulation</p> <p>&nbsp;</p> <p>EECS 484 Database Management System（數據庫）：</p> <p>&nbsp;</p> <p>很好的數據庫課程，說實話workload相對于其他CS課不算大，而且很有用也比較硬核，無論走data science還是打算轉碼學習一下應該都蠻好的。沒學過sql的可以系統(tǒng)地學一下，幾個project難度都不算太大，但是初學者還是需要花點時間來debug的，學得還算實用。我那學期的老師是Atul Prakash，講得還可以，而且上課會很耐心地回答同學問題，回答到你懂為止。這門課除了sql還教了很多數據庫內部存儲的原理、運算還有空間分配等等。</p> <p>&nbsp;</p> <p>EECS 485 Web Systems（全棧課）：</p> <p>&nbsp;</p> <p>系里幾個轉碼的師兄都推薦這門課，說是轉碼神課，但是每學期都很火爆。好在DS選課優(yōu)先級夠高，應該第二學期都能選上的。主要教你寫網頁，html，css，flask，react，JavaScript，template，python等等。以上這些老師基本不教，不過寫完project會了解，還會覆蓋hadoop和搜索算法的project，而且做project老師會給說明書，只要自己花時間去了解一下，照著老師的說明書寫還是很有收獲的。</p> <p>&nbsp;</p> <p>STATS 507 Data Science Analytics using Python：</p> <p>&nbsp;</p> <p>教python的，沒有期末考試，只要交作業(yè)的一門課。上課講的都是很實用的python操作，如果對python還不熟練的同學推薦這門課作為入門。只是可能老師的評分標準是很注重細節(jié)的，但也不妨礙你學python怎么用。</p> <p>&nbsp;</p> <p>（二）Expertise in Data Science Techniques</p> <p>&nbsp;</p> <p>STATS 500 Statistical Learning I: Linear Regression（線性回歸）：</p> <p>&nbsp;</p> <p>這個課有兩個老師教，我選的老師是個說話很像喬布斯的白人，講課蠻水的，作業(yè)也簡單，上課喜歡問你們有什么看法，作業(yè)照著ppt copy出來就可以了。好像本科學過的可以waive，有待考證。</p> <p>&nbsp;</p> <p>EECS 545 Machine Learning：這門課一學期換個老師，所以碰上什么老師天注定。</p> <p>&nbsp;</p> <p>（三）capstone</p> <p>這里不介紹了，可以看看課程簡介。</p> <p>&nbsp;</p> <p>接著說一下選修課。</p> <p>&nbsp;</p> <p>UMich DS項目的選課靈活度極高，沒有固定的課程，而是定了好幾個area，在每個area里面的好幾個課中選一個即可。對于想轉碼的同學來說，DS項目還是很有優(yōu)勢的，選CS課程的優(yōu)先級很高。master選eecs本科課的優(yōu)先級大概是：CSE &gt; DS &gt; ECE &gt; 其他，像 EECS 484、485、482這類轉碼課，基本我們DS的同學提交request后一天就能選上。同時為了平衡一學期的workload，大家也可以適當選一些統(tǒng)計的水課哈。</p> <p>&nbsp;</p> <p>接著是一些給想轉碼同學的tips。</p> <p>每學期選一些eecs課，搭配stats水課。入學前多刷題，多充實一些cs的經歷放到簡歷里，因為開學就有career fair。對于cs基礎好的同學，應該不用多說了，直接waive全部先修課，選eecs的課。對于cs基礎比較弱的同學，入學時提交waive申請時，把probability和inference waive掉，離散數學看情況，保留c++和數據結構，很有幫助。</p> <p>&nbsp;</p> <p>不要選eecs 545，每年老師講的都非常差，而且課程很理論，對找工作沒啥用。如果為了滿足syllabus的要求選一門machine learning相關課程，建議選 si670（終極大水課，調調包水過去就完事兒了）。</p> <p>&nbsp;</p> <p>推薦選上本科的eecs 281 data structure &amp; algorithm。這門課對轉碼非常有幫助，甚至很多career fair上的公司張口就會問你有沒有學過281。自學數據結構，和在學校上課伴隨著寫作業(yè)、考試的壓力學數據結構，最后的效果肯定是不一樣的。研究生選這門課的課號是EECS 403，和EECS 281是同一門課，但是403是專門給master選的，且最后gpa會往上curve，分數不會像本科生那樣慘。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span class="h1">三、項目總體評價</span></strong></p> <p>&nbsp;</p> <p>我覺得作為DS項目，UMich DS是一個合格的選項，選課的靈活度適合于還不清楚自己要做什么，或者很清楚自己需要什么的同學。找工作和就業(yè)而言，最最重要的還是自己本身夠不夠硬，oa要過得了，面試也要過得了。</p> <p>地理位置上UMich的確占劣勢，但是美國的onsite面試都是報銷機票的，我覺得是在接受范圍之內的。這里學習氛圍很濃厚，找工作氛圍也很濃厚，身邊人的優(yōu)秀是會影響到你的。</p> <p>&nbsp;</p> <p>至于選不選擇data science這個專業(yè)，其實和選不選擇這個項目是兩回事。如果你不是cs出身，你又不想轉碼，想做data相關的工作，這個項目還挺適合你。而如果你是cs出身，你想嘗試碼農以外的道路，這里也挺適合你的。但如果你中途還是想當碼農，我覺得這條路也是可以繼續(xù)走下去的，畢竟在這里有很多途徑能上到你想上的課。</p> <p>&nbsp;</p> <p>因此，我覺得對于轉專業(yè)轉碼的同學而言，UMich的DS不失為一個進可攻退可守的選擇。如果申到更好的cs碩士自然最好，但是這里DS的轉碼資源對于一個需要跳板的同學而言，又會是一個好的備選方案。這個項目有太多出路了，來到這邊，努力刷題，努力找工作，努力做project就是了。</p> <p>&nbsp;</p> <p>最后呢，也來講講我眼里這個項目的一些不足之處。</p> <p>&nbsp;</p> <p>一方面是項目目前在美國的就業(yè)數據不太好，主要是2點原因。（1）不少人堅持DS/算法崗，而DS和算法工程師在國內國外目前競爭都太過激烈。（2）相比在加州、西雅圖、紐約的學校，安娜堡地理位置非常的偏，中小型公司可能拿面試機會少一些。</p> <p>&nbsp;</p> <p>另一方面就是這里很多課主要用c++，如果是java為主可能會更好一些，畢竟用c++刷題有點一言難盡。最后呢，就是安娜堡確實有點村，沒啥娛樂活動。</p>