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[专业/学校/教授] 宾大EE项目介绍与就业前景

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[13Fall] PhD.全奖Offer EE@University of Pennsylvania

生活的诸多方面,有什么是你一度感觉很不适应、很不习惯的吗?现在适应的如何了?有什么方面是你希望自己能早点知道的,可以提醒新人注意吗?:
来到 UPenn 之后,其实跟自己想象的生活也没有太大的区别。没有很 Push 的氛围,大家都很平和,干着互不相干的事。

你以前是在哪个国家读的本科?在美国感觉学习负担压力大吗?感觉读本科和读研究生,有哪些不同?:
我本科是在北京理工大学,参与学校的2+2项目,在澳大利亚国立大学学习过两年。


一周需要学习多久才能跟上?你觉得拿A拿B难吗?:
我觉得这边的课程主要难度在project,基本每一门课都要做 project,project 的难度都挺大的。


平常除了上课之外,跟教授们联系多吗?是否有机会跟着做些研究?:
如果对研究感兴趣,可以自己主动找教授做研究,一般教授都比较nice,都会尽可能地安排你进实验室做点事。


平常除了多跟同胞交流,是否经常跟外国同学party? 一般一起玩什么呢?有什么值得注意的地方可以提醒新人注意的吗?:
学校非常强调Networking,刚去宾大的时候参加了无数场的迎新活动,有我们自己学院的,也有国际学生的,我还偷偷和几个同学跑去参加了商学院的Party。


你获取求职信息的主要途径是什么?学校里的career service/job fair多吗?你觉得有用吗?:
学院这边提供了很多networking的资源,比如说panel,coffee chat。学校有专门的网站让招聘公司post他们的招聘flyer,学校春秋各一次招聘会,在学校内部举行,国内公司也会常常来Penn这边开招聘会,中国学生会会帮忙组织宣传。另外学校还会有组织一些写简历的workshop,教你如何写简历什么的。


美国的学习和生活有什么方面是你特别喜欢的?:


美国的学习和生活有什么方面是你最不喜欢的?:


你来美之前英语水平如何?(比如托福考了多少),你觉得跟美国同学和老师学习和生活上交流有障碍吗?经过一段时间,是否有提高?主要通过什么途径提高?:


请介绍你们专业的申请录取和就业情况:
硕士申请:本科期间的GPA、GRE等硬件条件是证明学生是否具有良好的学习能力,但硬件的“纬度”不是唯一的指标,学生是否对于自己接下来五年到十年有着比较清晰的规划,比如专攻哪些领域,毕业后的计划也是申请文书中极为重要的部分。我给同学们的建议是,在GPA、GRE达到了基本的要求后(对于好学校而言,GPA 3.0以上,GRE Quantitative 90% percentile以上),将更多的时间思考自己毕业后想走哪条就业方向,以此倒推自己硕士时需要上哪些课程,本科时上哪些课外课程,多做项目培养研究或工作能力。不用拘泥于自己本科专业,只要目标清晰并有计划地填补空缺,本科专业在申请时并不一定是决定性因素。

博士申请:硕士申请结果往往是由多个教授形成一个委员会决定,而博士申请的机制不同,录取地结果很大程度上取决于教授本人,也就是博士期间的导师。博士的申请和去公司申请一份工作有些类似,和Hiring Manager是否合拍很大程度上决定了未来几年的成长速度。在美国,一个全奖Offer包括学费并和生活费,通常在一年6-10万美元左右。五年的成本并不是一个小数字,所以,导师对于博士申请人会从多个方面去衡量这个花费是否值得。从导师的角度来考虑,学生具不具发论文的能力,会不会中途因为种种原因(研究干不下去、找到业界工作)而不读了,交流是否通畅,种种因素都决定了最后的录取结果。

EE领域就业主要是包括纯EE、纯CS、数据科学、和金融。

EE领域广,所学知识多,所以在美国就业可选的方向很多,大致可以分为以下四类。

第一,纯EE领域,包括芯片,通信系统,电子硬件等。此就业领域已经存在几十年,和EE专业课联系密切,不需要太多自学的知识,市场上职位需求不算旺盛但稳定且数量相当。因为工作对经验要求高,所以优点是工作更稳定,越做越吃香。缺点是收入水平和其他三个方向存在一定差距,职业上升也不如其他三个领域快。

第二,纯CS领域,这就是大家常说的码农了,SDE(Software Development Engineer)。通过前端后端编程实现整个系统的一些功能,此就业领域近十年需求旺盛且现在还没有呈现供大于求的趋势,以硅谷为例,大公司每年都会招很多人,收入与其他行业相比高很多,发展也快。不过,EE毕业生从事该领域存在一定劣势,因为编程功底不如CS毕业生,而EE专业课中对于数学的强调在该领域也没有太多助力;想走该就业方向的同学需要进行大量编程练习,多修一些EE中涉及编程的课程,减少过于理论而与编程无关的课程。

第三,数据科学领域,Data Science,与大数据、人工智能大同小异。通过建模和测试从数据中找规律。此领域近几年快速发展,需求很旺盛,收入高,发展快,而且很多初创公司需求此方面人才。相比于码农,EE所培养的数学和建模功底在此领域更能发挥出来。劣势在于EE课程中很少有能够直接培养数据科学领域技能的,更多的需要自己课外学习,做小项目,对于Python核心包、云计算有一定掌握。

第四,金融领域,Quantitative Researcher,俗称矿工。通过建模找金融市场上的规律,并通过C++进行实现。此领域存在近十五年,对人才需求比较旺盛,收入极高,工作安全性不如其他三个领域,表现不好被裁掉的几率大。除了课外对建模、Python、C++能力自己的培养,面试中体现出自己对于金融的兴趣极为重要,买卖股票、外汇、人肉套利机(两个交易平台价格不一样,在一个平台买,一个平台卖)、学习金融系统规则,都能够体现自己对于这方面的兴趣。


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Kevin_Liu6 + 1 很有用的信息!
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请问楼主是在宾大读了ee master再申请的本校phd吗
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 楼主| 可靠的超人 2019-8-6 17:44:25 | 显示全部楼层
sierrayyyy 发表于 2019-8-6 14:49
请问楼主是在宾大读了ee master再申请的本校phd吗

我是申请了统计学的master,EE的PhD
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Kevin_Liu6 2019-8-6 22:10:49 | 显示全部楼层
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所以楼主走的是方向一吗?为什么最后从统计转到EE读PhD呢?
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apex 2019-8-9 23:13:56 | 显示全部楼层
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楼主,我准备申请20fall EE phd,能否问下 Upenn information and decision track 如何,个人特别喜欢Upenn,之前问了几个lab 的phd师兄,这个track 下面大牛也很多。
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