美国 CS master 选择那些课好？

Mark 一下

上过ML课的应该比较清楚 这玩意其实根本算不得CS
非要搞这个 一个是去念phD， 一个是先找general SDE 进了公司再去给ML组做infra之类的SDE工作
就硕士这一两年想把ML搞清楚还是不太现实，尤其基础不太好的，刷题都得掉两层皮

所以总体来说，以就业为目的，应该多选跟开发相关的课程，web/mobile，以及作为基础的各类系统课。
ML要么你就花很多时间大规模投入，以后就进ML组，那么你就别搞专心准备SDE
花一半时间搞，既弄不清楚ML，SDE的东西也弄的不熟练，感觉没什么意义

补充内容 (2017-5-23 11:24):
“要么你就别搞ML专心准备SDE面试的东西"-更正

如果以纯功利的角度看 ML，工资大体和SDE相当，但是坑少的多。虽然和你竞争的人也少了，不过大都是phD level的。ms实在是不够看
所以和general SDE相比 其实等于自己给自己画了个圈把自己框在里面。

当然专门做ML的另说

补充内容 (2017-5-23 11:26):
以nlp为例，有学长硕士学nlp的进FB。工资和general SDE基本没啥区别，反倒是进公司多了team match这个步骤。感觉并没有占到什么便宜。

补充内容 (2017-5-23 12:21):
SDE就没team match毕竟到哪里都能用 NLP就只有去刚好做这个组

因为对这个话题很感兴趣 所以再灌一下水
我觉得很多人在一开始选课的时候都有一种 大跃进的情绪，觉得自己能上课+作业+project+刷题+刷简历+上很复杂的理论课一起搞 都弄得走
其实板上这么多找工作无着落的人 哪个不是拼尽全力还是失败的 所以想要顺利找工真的是从上ms开始第一天（甚至从申请结束的那一秒）就开始的军备竞赛
如果不念phD，一切的一切资源都必须投入到找工作中去，课程应该选直接对找工作有帮助的，甚至再上一遍算法OS我觉得都可以。
把时间浪费在对找工作没有实际帮助的理论课上感觉是大忌

1是别人面试考到的概率非常小，等于时间浪费了
2是学习这些过于理论的课程要花费很多精力时间侵占刷题刷简历的空间
3.拖累GPA

等以后进了公司，再学习自己喜欢的某个track的知识，换组乃至跳槽都是水到渠成的事情。有了工作经历也不会担心没有面试机会。

马住 等考虑选课的时候来取经

就上operating system，database，不会java的在上上java入门什么的，上过java的可以上上algorithm。就足够了。cg，ml，nlp这些sde都用不到。除非你打算做这个方向。

补充内容 (2017-5-23 12:16):
没学过networks也可以上上computer networks

我是进来听课的。

关注关注，等待大神的经验之谈。

Mark一下～

马马马～