Columbia CS+EE课程介绍

新人发帖请大家多多支持，生活感受什么的论坛里已经有很多哥大同学分享了，在这我想跟大家介绍一下去年上过的课和分享今年准备选的课试听感受，我们专业因为横跨CS和EE所以两边的课都会上。希望能给大家带来一点干货：）
先讲我上过的：

E4764 IoT - SYS & PHY DATA ANA
这课比较推荐，涵盖了大量cs/ee热门话题（无线传感器，网络，云计算，机器学习，深度学习等等）并在lab中把这些技术落实到具体的物联网系统设备上，理论课从硬件编程讲到网络7层结构讲到SVM，图像识别，后半学期专心做期末project。期末project很自由，给100块预买传感器或芯片组队做一个IOT智能设备。workload depend on想把最后的project做到什么程度，总体来说比较大。
W4119 COMPUTER NETWORKS
这门课讲课内容跟国内差不多但是会加上一些trending topic in computer networks。比如我们教授是做SDN的课上这部分会讲的比较详细，课程project有两个，一个是写proxy跟socket programming有关，一个是路由配置，全班人每人分配一个AS模拟一个网络，最后要实现各种路由算法如ospf，ibgp，ebgp和BGP policy，考试感觉有些难。。workload也挺大的，唯一通宵过的一门课。


W4156 ADVANCED SOFTWARE ENGINEERING
这门课主要讲软件开发流程，test cases设计方法，上课会讲到做static code analysis的工具和junit之类的测试工具，还会讲到continuous intergration之类的迭代方法。作业主要是找各种自己的或其他人的项目的bug，期末project是组队开发软件项目，要求用到各种上课提到的测试方法。workload比较轻松。


W4771 MACHINING LEARNING
这课属于开学爆满过两周就劝退一大半的那种（今年开了4个session 据说课容量500+），完全讲机器学习数学理论, 涉及empirical risk minimization, convex optimization, model generalization, kernel method 之类的硬核话题。。只是想学应用ML算法的话不去推荐上这门课。作业非常难，没有坚实概率论线性代数基础会发现一个题都不会写, coding主要是用程序复现一些论文提到的特殊现象，比较少实际应用。重点是期中均分50+

下面讲些道听途说的：
W4444 PROGRAMMING & PROBLEM SOLVING
据说是每两三个星期分组做比赛，每次有不同的问题，例如某一次是每组提交一份网球比赛选手上场策略的程序（类似田忌赛马）然后每组互相pk得分高者胜，很考problem solving和逻辑能力，听说挺好玩的。



E6156 Topics in Software Engineering

18fall据说全程学AWS，期末就是在AWS上做个啥项目都行，19spring换了老师，是去年w4156的老师，介绍说是读software engineering相关的论文。另外有很多6000带advance的课都是读论文，例如advance database system。


后续可能会继续更新这学期课程感受。

想问一下楼主，CE难度如何呢？还有CE的core courses都是比较硬核的吗？