[19Fall]|清华EE|高GT|有科研|求比较UCLA EE/Stat的难度！！

求大家指点一下对于我这个情况UCLA的EE和Statistics哪个难度相对更小一些呢。。因为UCLA只能申一个program，所以现在要做取舍

我是打算以master为跳板读PhD。之前科研都是关于deep learning的，图像语音和音频都有做过。然后我是对于ucla stat的课程设置比较喜欢，且有几个比较感兴趣的老师，我想如果录取的话跟着进组做科研。但是不知道stat的录取难度大概是怎样。

相比之下EE的话就是不知道想选其他系的课限制怎么样（看地里一个UCLA学长说已经很难选CS的课了），且不知道如果录取了我找外系（比如CS/stat）的老师想做科研他们会不会因为我是EE的学生就拒之门外。。

所以跪求有经验的各位多多指点！感谢大家！

别沉啊。。。

刚入学不久的ucla ee ms来分享一下目前自己了解到的情况吧。stat那边的program我不是很了解，但据我所知去年ee这边申了phd但没录取是可以降ms的，所以我个人觉得不如直接试试phd，大不了降为ms+phd或者ms only（当年申请没这么做，有点后悔）。其实直接申ms当跳板也是不错的选择，只不过研究方向不同难度也不同。目前来说speech processing方向ee这边有一个老师听说做的还不错，圈内应该算比较有名（我不是很了解语音这边，圈子也不算大，都是和同学聊起来听到的一些信息）。cs那边好像没有做speech的？但可能有做NLP的，楼主还是看一下faculty list多了解一下。

ee这边选课，先说一下fall quarter，有些cs的课一开始ee是选不了的，要给cs小秘发邮件让ta帮你选。不过很多都抢不上，只能第一堂课去管老师要pte(permission to enroll)，如果楼主是想选cs/stat那边很火的cv课，只要是前两个lecture都去旁听签到就可以拿pte（今年老师是这么做的）。前两天刚选完winter quarter，好像又开放ee学术选cs的课了，具体不是很清楚怎么回事，但我选上了cs那边的一个研究生的machine learning课。至于那个很火的cv的课。。。我算是很早很早选课的一批了，还是没抢到。。。

. ----至于stat，我觉得确实是不错的program，有不少和machine learning相关的课程，但难度就不清楚了，感觉和cs一样也比较热门吧。如果楼主想往cv方向走，个人觉得cs和stat的相关老师更多，或者不如说ee这边几乎没有。。。感觉连传统image processing的都没有，顶多有些ee老师做生物医学成像的时候会用到image processing和deep learning算法，但我不确定他们的重点是不是这块，有可能侧重在硬件成像之类的，楼主去看一下相关老师主页，感兴趣的话也可以考虑。cs和stat那边选择导师进组的话，我只能说多打听打听消息，考虑好哪个组适合自己，不要踩坑（话只能说到这了）。。。

毕竟我是刚入学不久，可能有失偏颇，楼主还是要多看看其他学长学姐的经验，欢迎交流~

直接哈佛吧

楼主这个3.4是学校加了0.3左右之后的结果吧？如果按直面上算出来的分清华今年3.4到不了50%啊