MS ML&DS@UCSD

先写这么多，最近有点忙，有时间会再来更的。


补充内容 (2019-3-6 13:43):
话说，求加大米，感谢！！！学长还是很缺米的

很抱歉，最近真是太忙了，一直没有时间来更。winter quarter选了269+271+276这三门课真的是要爆炸了。
总的来说, San Diego是一个好地方，气候非常适宜人类居住，全年气温10～30度，天气相对干燥（今年冬天不知是怎么了，连绵阴雨...）UCSD是一个好学校，学校的教授总体上来说水平都很高，一不小心就会发现给你上某门课的不起眼的老头是某某大牛，上过的6门课的教授有两个是Stanford的phd，一个MIT的phd，一个宾大的phd，一个是科技公司的创始人，还有一个是MIT的phd的老婆（笑）。学校提供的服务也很好，至今没有发现什么特别大的槽点，就是可能校园的总体设计规划略偏“工业重金属风”，主图书馆Geisel library算是为数不多可圈可点的设计了，据说电影“盗梦空间”中的古堡的灵感就来自于此。

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就先写这么多，困，今晚得早点睡。

bock 发表于 2019-3-7 21:44
感谢楼主分享，想问一下本项目直接转博的话，时间上和直博差不多还是也需要MS期间额外的一两年？竞争压力如 ...

MS转博之后多久毕业的问题应该还是主要看教授吧，不过理论上讲，本校转博之后，硕士期间的学分都可以转过去，因此省去了上课的时间，理论上讲应该会比直博快一点吧。竞争压力不好说，但想找教授基本上都还是能找到的，之后还是看自己吧。
找实习的情况我也说不准，主要是转到MLDS的中国学生非常多，但就我认识的来讲，似乎不是十分的理想。原因嘛，我觉得主要是大家基本上都是转专业过来的，基础都比较一般，相关经历也比较少，转ML不像转码，上过几门核心课，大量认真刷题之后就大概率能拿到offer，以亲身体会来看，公司招ML engineer的要求一般都不低。因此有一部分同学转到MLDS之后又转而去学CS了，但这样一来一回，反而耽误了最佳时机。当然，身边也有一些大神甚至一边上学一边拿到了ML的part time。
这几年一直有论调说转cs已经没那么容易了，可是，实地考察之后，不得不说，转码仍是留在美帝工作的最容易的选择吧。今年，某些大厂也有明显扩招的趋势。

补充内容 (2019-3-21 15:37):
最近又出了不少实习的offer，找实习的差距别说和cs，跟系里的ce差距都挺大。。

qiutian 发表于 2019-3-9 15:06
感谢楼主！请教一下，ece271有什么说法么？为啥说就新生会去选？

下面我来隆重地介绍一下 ECE 271 statistical learning全家桶系列
271一共分为ABC三个部分，A和C都是由nuno上的（就是前面提到的那个MIT的phd），B是由他老婆上的。
这三门课系统的介绍了机器学习的方方面面，从最基础的bayesian decision rule讲起，一直讲到深度学习。个人体验觉得，如果认真的上完这三门课的话，会对机器学习的基础理论有比较深的理解，但相比cse系下的机器学习课程就显得过于强调基础，可能与应用有些偏离（一家之言），还有一个让人诟病的地方是，编程用的是Matlab，最后就是考试难度不低。
新生一上来不知深浅，所以一上来选 A的高达三四百人，学校不得已扩大了课程容量，到B大家就识趣了，哈哈。

既然是入学感受，就不加积分限制了吧，估计很多刚刚拿到offer的童鞋积分也没多少，这里再贴一下给积分不够的童鞋：
ML&DS是ECE下的一个track，全称是machine learning & data science，有核心课四门，数统+线代+python+统计学习A。还有16 additional units可以选，分为analytics，computation和applications三个area，具体可以参见系里的degree planner。至于说具体如何选课还真的仁者见仁，智者见智，也取决于各自不同的追求。而且说实话限制条件也挺多，核心课肯定是要选的，大部分课一年只开一次，大部分同学都是一年三个月就毕业了，这次不选可能也就没有机会再选了，课程的时间系里的主页上都有，选课的时候可以先把想上的课都列一下，然后根据开设的时间，列出课程选择的优先级。也有少部分课是一年开两次或者两次以上的，这里就会有点学问，比如269（哭）。很多同学都会考虑去选修cs的课，据我的观察，总的来说，基本上还都是能选上的，cs本科生的课可能相对不那么好选上。
想要继续读phd的同学第二个学期开始就可以找教授做一些项目了，还有一个很推荐的项目叫srip，对于想继续从事科研同学，或者作为找实习不顺利的备选方案也是很好的。想读完硕就工作的话，可能最好来之前就开始准备，刷刷题，看看相关的地里的攻略，毕竟开学晚，开学之后两个多星期就career fair了，我去年暑假基本上就是玩过来了，想想真是痛心疾首。
对了，还有一个大家很关心的问题就是租房，有一个坏消息，就是在一两年内，校内的研究生宿舍，也就是rita和sga要被作为本科生的宿舍了，可能对19届的童鞋门来说不是个好消息，新的研究生宿舍楼也要等到2020年才能入住。我们这届当时申请校内宿舍的情况就是基本上3月之后申请的9月份开学前是拿不到宿舍的，所以如果已经拿到了offer，宿舍就可以申起来了哇。

zhangzichun 发表于 2019-3-27 23:14
学长您好，（已加米），想问一下MLDS这个track 最后是能 找cs的工作吗，比如sde（换言之不一定非要找ML eng ...

实话实说，如果只是上mlds的课的话，不足以找sde的工作，原因是课程的设计非常偏重机器学习的理论基础。其实现在需要ml的岗位还是很多的，只是如果是偏向算法的话，要求会比较高（最好有文章），如果偏向于写代码的话，还是需要补很多cs的基础的（如果本科没有cs背景的话）。
做过的科研是ml相关吗？本科如果有一定的ml背景，应该会好很多。我们这一届有很多几乎是0基础。
mlds我只有一个我们这届的群，你想加的话我可以拉你。
去抢cs的课的目的也分人吧，有的就纯是为了转码，有的人是想选cs系下的ml相关的课程（更偏向应用）

楼主您好  我看系里网站上做生物方面的老师很多    系里的风气  还有DS track 会不会偏向生物呀  万分感谢

楼主你好，我想请问一下这个专业可以多修CS的课吗？课程压力如何？

不知道学什么涵 发表于 2019-2-21 07:27
楼主您好  我看系里网站上做生物方面的老师很多    系里的风气  还有DS track 会不会偏向生物呀  万分感谢

没有啊，与你说的恰恰相反，我丝毫感觉不到系里有偏向生物的倾向。不过，ucsd的生物很强的，sd也是美国生物技术重镇之一，跟生物沾边说不定是好事哈，我们ece有一个medical device的track，应该就是你说的生物相关？

Tcreep 发表于 2019-2-23 11:15
楼主你好，我想请问一下这个专业可以多修CS的课吗？课程压力如何？

说实话，可能对修cs的课不是十分友善，因为要有8门课是必须要按照degree planner上列出的课程来选的。不过，听说也是可以跟advisor去argue一下的，只要advisor同意就行。

HhhZzz 发表于 2019/03/06 12:46:59


没有啊，与你说的恰恰相反，我丝毫感觉不到系里有偏向生物的倾向。不过，ucsd的生物很强的，sd也是美国生物技术重镇之一，跟生物沾边说不定是好事哈，我们ece有一个medical device的tr...

樓主你好想請問是否對medical device and system這個track是否有所了解?

请问学长   目前来说  转track到  isrc 和 MLDS 还容易么   转博和申博的情况呢
  感谢感谢！！！

Different.

感谢楼主分享，想问一下本项目直接转博的话，时间上和直博差不多还是也需要MS期间额外的一两年？竞争压力如何，以及楼主提到的SRIP项目的选拔。感觉进了这个项目做的不错的话是不是就蛮有机会被教授收了
另外因为硕士出来不好做ML，直接工作的同学是不是基本都转码了呢，找实习情况和CS CE差距大吗？