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Columbia MA STAT 哥大统计入学半年总结

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[19Fall] MS.自费AD Stat/Biostat@Columbia University

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?:
物价有点小贵,房租高的真的肉疼,吃饭也都挺贵的,去超市随便买买就五六十刀。过久了也就没感觉了。。比起学费来,这些好像也不算什么了

吃上也有点不习惯,这边好吃的中餐就那些,可能需要勇于尝试一些不同的店。住的时间长了慢慢发现好吃的还是蛮多的。

此外,感觉在这边认识新的朋友比较少。可能是楼主不怎么去上课的缘故。异国他乡,想找到志同道合的人还挺难的,没什么朋友就会很孤独。

纽约的地铁也很想吐槽一下,时不时就晚点了。还碰上一次坐1线不在学校停,连着等了五趟车也不行,最后坐到150多街,又反向坐回116街。地铁卡真的难刷到爆,每次进展刷个十几次。。不过这点现在好很多了,1线的都换成可以刷手机apply pay或者直接刷银行卡了。可以做到刷一次就进去。

提醒注意的话,租房子其实应该多下点功夫。一般是那些给中介有中介费的大楼会被宣传的很多,但其实还有挺多别的好的选择。比如楼主在住的97街 的808 columbus ave,上学坐地铁大概20分钟 door to door,不算近。不过生活上比较开心,楼下就是wholefood超市,然后走到93街的trader joe也很方便。这俩超市真的提供太多生活的幸福感了。然后偶尔下课了从110街的hmart买点丸子、炸鸡、螺蛳粉。哈哈加上餐车基本构成了吃的全部。

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?:
我之前在复旦读的金融,其实一心想走quant这条路的。但是申请的结果太不如意了,MFE基本全聚德,天天收拒信一直煎熬的等到五月份,只能来这个项目。不过也还好当时申请金数时选了接受调剂。唉

在这边压力感觉不大。这算是个小马过河的问题可能。国内陆本其实课业压力比这边大很多,每学期都是十门课甚至更多,楼主之前还上了数据的二专,大二都是30+学分飘过(当然成绩也很惨。。就很混就是了)。当然,压力也和选的课关系很大。统计来说,经常被黑的地方就是课水吧。也确实,教那么多钱,老师上的内容可能很多数学、统计本科的都学过。第一学期还都是必修课。不过我比较懒,第一学期能翘的都翘了,除了交作业去去学校。平常稍微学着点,期末别太拉胯,成绩维持好还是问题不大的。
当然,楼主这学期又选了5门课,其中三门cs的,就感觉有点扛不住了。课程的事情,后面会详细说。


一周需要学习多久才能跟上?你觉得拿A拿B难吗?:
这个取决于选的课吧。我感觉第一学期必修课那些,每周看看三四个小时差不多了。期末要做做往年题多准备一些。拿A应该还好,好像大部分课的比例都在40%甚至更多。比本科那会强制30%的A类不要好太多。
不过拿A+还是需要很认真的,A+比例挺低的,基本都得实际分数有90+甚至97+。


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?:
这个也因人而异了。我是不去上课的那些。有的课有录像看看,没录像的就自学了。感觉去听了也坐不住。。
想联系的话还是可以有很多的,上课、office hour什么的。老师们提供的机会都很多。研究的话,有些需要和老师套磁去找机会。我知道的有一些公开招的机会,比如每年秋季快结束和春季开学的时候,有DSI的data science for good(好像是叫这个名字,有点记不得了),这个就会列出来几十个项目,然后大家报名去选。然后,商学院有暑研,3月份之前申请好像是。不过这个bar有点过高了。然后楼主上的一门4040 deep learning那个老师学期结束之后也在招人做cv项目。总之想做的话,机会还是挺多的(感觉上)。统计系还成立了一个MA2PHD club,系主任组织的,会有一些research机会。不过楼主是一直专注就业,没想过读博的事情,没参与过这些项目。之前一直想搞DL,但学完之后好像有点幻灭,所以第二学期还是扎扎实实上课去了。
做RA攒攒经历以及拿到SSN还是有些好处的,但也有人说学校提供的那些项目打杂的偏多。这个就需要自己搜集一些信息,自己权衡利弊了。


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?:
没party过,就基本不讲英文。系里倒是偶尔会有social的活动,比较少,可以参加参加热闹一下。开学之前系里搞了个游艇活动,还挺happy的,认识了挺多同学,也很有趣。但那之后,楼主基本就一直宅着了。一般就在家里上上网课,玩玩游戏,躺尸。倒是有些同学会去约狼人杀之类的,想一起玩机会还是很多。
注意的地方的话,我感觉来这边的话,参加一些活动认识些人还是有好处的。多一些朋友,多一些共享的信息,找工作互帮互助,课程互帮互助之类的,还是会让感受上好一些。


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?:
求职信息的话,我个人是入学之前找了学长推了fb。后来十月底拿了de 的intern,就不再找工作了。所以,找工作的经验比较少。地里的帖子倒是看了挺多的,方法论应该就这些。handshake,linkedin,系里的news letter,career fair,隔壁ieor的各种career event。

帮助来说的话,系里的news letter应该是最有用的那种吧,每周一封,那里面提供的机会之前都是招了统计的学长学姐的。所以也比较好进去,比如第一学期就有的Guzmen energy,好像每年固定有三五个统计的可以去做quantitative analyst。
其次应该是handshake,第一学期来看机会还可以。当然,这个有用的前提是简历可能得比较完善,毕竟竞争非常激烈,要和MFE\OR\BA\CS\EE之类的各种项目pk。handshake上第一学期有很多campus interview和校招的。我自己知道的包括各种大行的quant(当然这个好像统计的比较难过简历,我自己来说是全部都投了,最多进展到OA就没有后文了)。除了quant,投ds应该会好太多,比如McKinsey(他们家OA比较难,地里有面经,过了OA就会onsite,他们家总部位置是真的好,视野很震撼。但楼主的二手英语还是太差了,也没好好准备case,特别是面试前一天收了fb的offer,基本第二天就是被问的神志不清,凌辱2小时)AMEX,IBM。认真都投上去试试还是很有机会的,但是可能确实论背景还是DS、BA系的同学更强,第一学期靠这些上岸的统计的同学很少。

linkedin的话,基本就是海投了。楼主第一学期没怎么用过,第二学期帮女票海投的时候一直在用。反正投就完事了,一周100个那种。就一直投,回复率和地里说的差不多,基本有10%(算上拒信)。

Career fair的话,fall的感觉哥大这边来的tech和quant不少,楼主没怎么聊。但有同学直接聊到了JPM的面试,还是很强的。也有同学聊到了unpaid的实习机会,也不错。总之这个比较看主观能动性了,主动去争取机会会有一些。另外,后来听学长讲,如果去之前可以有针对性的选好要去的公司,并写cover letter会很有帮助。楼主当时太懒了,所以也没什么收获,就觉得很累(那个队一排起步1小时)


美国的学习和生活有什么方面是你特别喜欢的?:
比较喜欢的点的话,感觉这边课还挺好的。楼主醒悟的太晚了,本科一直在按部就班的上课,为了保gpa,跨系去学的课比较少。现在感觉当时真的很傻,应该多学一些的。现在在哥大的话,去选cs的课真的很香。感觉这边师资确实强,老师课程准备的材料也很棒。当然讲课的话,可能看运气。英语好的同学障碍小一些,楼主这个听力,很多老师的口音太迷幻了,只能自学。比如一直跟着的IEOR的机器学习,cs系的cloud computing,这些好像是烙印的老师。。。veli veli good。


美国的学习和生活有什么方面是你最不喜欢的?:
人太多了。特别学期开始的时候很夸张,教室里挤的神志不清(这也算是不上课的原因之一吧)。在MATH楼上课的时候还闷的够呛,那么大个教室,就2个窗机吹冷气。拜拜,还是溜了

老美这教室也都是那种小桌板,用电脑难受的一批。冬天穿个大袄在教室里,挤小座位,太难受了。考试3小时,小桌板让人简直崩溃。


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?:
来美之前英语的话就很菜吧。托福103
上大部分课没啥障碍,交流上一般般,说的比较少。
生活上,好像这边理发的都是老墨或者欧洲过来的,总之很难听清互相在说什么。。
提高的途径,可能就是学英语的那一套方法论。楼主也在摸索,毕竟之后上班了沟通很重要,这算是未来一段时间要用心去培养的方向。学校给提供一个ALP课程,3学分,看同学上的好像还不错,很欢乐。但个人感觉,这三分还是上点CS的课划算。


请介绍你们专业的申请录取和就业情况:
录取情况,看去年地里的帖子来说好像bar提高了。。
我自己的话,3.65+328+103,有paypal的data实习,和两段quant实习。emm

不是很懂老美,这个项目得有一半是美本。美本申请起来容易一些。但确实是人很多,目前加了微信群的有290个,加上系里那么多老美,估计得有350人。这项目方差大的可怕。举一个课程的例子,第一学期的某门课,有1个小时交卷的,也有考了14分的。。此外就是,这项目也确实藏龙卧虎,是大水硕,但是厉害的人也真的很多。比如我知道的,这届有普林斯顿数学本科的还在yale做了两年research。有本科毕业就去citi和rbc capital的,现在来这边上学期拿了fb的ds。也有前几届的例子,去black stone的,blackrock的,上一届也有去alliance bernstein做quant的。总之厉害的人还是有的。

从领英上也能看出来。从去向来说,有美国就业的,读博的,回国就业的。

美国就业的话,项目网站有po一些去向的公司。据我所知去年留美实习的好像1/10,三四十个。当然这个数字和这项目之前只有OPT有关,去年很多人因为OPT办不下来没法实习丢了offer。很幸运的是从去年开始这项目终于有了CPT,实习上应该会好一些吧。上一届找到全职的应该不止六七十个。这届目前上岸的我了解到的不多,我只知道另外一个也去fb的。第一学期可能还是都下手太晚了吧,大厂应该都试试的。

回国的应该是大头,很多人有关系可以动用应该是,想做什么就做什么咯。搞ib的也有,去券商做行研和量化的也有,四大也有,总之各种都有。这个比较看个人了,我自己感觉,好像回国现在找金融是越来越难了。且不说暑期留用率越来越低,甚至都开始要先寒假实习才给你转正成暑期。。迷惑。不过据我认识的人来讲,目标规划很清晰的找工作应该问题不大。据我所知有个同学,上学期CPA考了6门,然后过了5门。还是很强大的。


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本帖最后由 大队管理员 于 2020-2-15 14:43 编辑

楼主从申请开始之前就一直关注地里,感觉这里分享的干货真的帮助很大。所以我也想这里多分享一些我的想法,给大家一些帮助。特别是那些和我一样,申请结果很不如意的同学。申请只是很小的一步,未来还有很长的路要走。一时的失利可能会改变挺多的,机会也好、心态也好,但这些都挡不住想改变、不服输的意志。即便上了大水硕,生活总还有转机的,也还是要努力做好每一步。哎,又鸡汤了好像。但真的挺想鼓励一下的,楼主很懂那种拒到最后的绝望,只想哭什么都不想做的那种日子真的很黑暗。这个坎还是要跨过去的。

当然前面说了大水硕,其实是算自黑吧。外界对哥统的评价真的挺烂的,wei博啊,某乎啊,黑哥统已经成了老生常谈。因为这个被刷简历应该也不是没有。但楼主不是想批判这个项目,手里有offer的同学,不想来这里自然会去别的地方。来这些项目的学弟学妹也不用太有负担。名声是有点问题,但这不影响他可以提供的很多资源。. 1point3acres

上面说了挺多,这里楼主在集中说说上课和找工作以及一些建议吧

1. 上课
统计系算是在GSAS下面的MA项目,毕业要求30学分,也就是10门课。GSAS算学费的方式是学期,也就是每学期交固定的钱,然后可以选20分以内任意的课。这应该是广受诟病的一点。学费这一届,应该是3.5+4+2,差不多读下来是10w刀的学费。再加上房租,每个月按coso的1300算,18个月下来也有2.5w快。这个成本可想而知。当然如果能抽抽宿舍或者i-house的话,成本可以降一些。另外,第二学期开始可以做grader,有3000刀可以拿。
但既然,学费都是必须交的,选课就快乐一些。统计的项目要求4门必修课,5203 Probability, 5204 Inference和5291 Advanced Data Analysis。除了这4门外,还要求修至少3门统计系开的选修课,另外3门可以按一个list里的选。总的来说,和DS系学的内容很像,然后自由度很大。不过和DS比,统计的课坑点也很多,必修课没有他们的好。前些年还有入学后那个学期,直接申请DS spring入学的,有申请成功的。但这两年好像没有这样的了。不过这个也确实是个思路,也有人读完这个项目然后在读哥大cs spring入学的。除了成本有点高,别的都挺好的。路还是很多的。
选修课,系里面的list给提供了好几个方向,Finance、DS、精算、PHD。想申phd的同学肯定就博士课走起了,这个楼主没什么经验。倒是听说每年都有申的很好的,上上届还有申上JHU的CS PHD的(大佬哈哈)。走Finance的话,我感觉这个真的值得吐槽。说是finance,课都是随机过程、时间序列之类的。这些确实和finance有关,但感觉这些挺尴尬的。去做ib、行研的话,这些课不如去商学院学点那些accounting相关的。但话说回来,想走金融的来读这个有点奇怪。想做quant的话,倒是该学一些随机。但是,统计吧第一学期只能学哪几门必修课,学随机都是第二学期的事情了。这会学随机,大行的机会早没有了,可能回国会有一些用。但是还是感觉做quant还是去mfe项目好很多,统计这个项目,在这边找bb行很难过简历,回国又备受歧视。(感觉国内金工部挺多都是MFE回去的,对哥统和各种MFE的层次还是了解的)总之,感觉走finance留美的话,不是很推荐。路太难走了。
DS的话,统计系有3门课,5206 Intro into DS,5241 Statistical machine Learning,和5291 Advanced Machine Learning(好像上学期在教data mining)。下面一门一门说说楼主上的课和当时考虑过的课吧。0
第一学期:
第一学期基本没有选择,选课要有advisor同意才给选。很多同学运气不佳,advisor不给批,那第一学期就没有操作的余地。我的话,选了5203-5206以及ecbm 4040,五门课。选课的逻辑是,必修课反正是浪费时间,找省事的好拿A的。省下来的经历找一门能做大的pj的课,填充一下简历,另外刷刷coursera

STAT 5203 Probability
这门课和国内本科概率论差不多,讲的内容也不深,不是带测度的那种。开课的老师有很多,我上的是michael sobel的。之前都听大家对他评价不高。但上了发现,某种意义上讲,这老师很好。什么意义呢?这老师事情很少,他的课只有一次期中一次期末,没有作业。后来上别的课发现,这老师简直是神仙好吗。既然是浪费时间的课,那就应该力求浪费的时间越少越好,收获越大越好。权当复习probability的基础知识了,看看茆诗松、陈希儒什么的扎实一下挺好的。这课大部分人会选那些只上半学期的section,这样期中就考掉这门课。最后压力小一些。

STAT 5204 Inference
顾名思义这课就是讲数理统计,内容depends on老师。我选的victor,这老师事情比较多,除了midterm,final还有quiz、作业、甚至还有pre。这老师也是聪明,让同学10个人一组,做pre,pre的内容就是后半学期老师要讲的内容。然后老师就不来了,都是同学在讲。。迷惑

STAT 5205 Linear Regression Model
这课真的就只讲线性回归,本科计量学过的话,基本可以躺着了。我从这个课发现一个路子,就是可以选那些给hybrid开课的老师,这样的话,这课是有录像的。所以可以不去上课,偶尔看看录像就可。老师的话,我选的Young,还可以其实。

以上三门都是必修,为了学ds的课,第一学期得选5206,这课真的一言难尽。. check 1point3acres for more.

STAT 5206 Intro to Data Science
这课就是学一下R怎么用,老师会根据advanced R和data science 什么什么的两本书来讲R的各种用法。但这课的核心是用Ed平台,每周大概有100道作业题。(100道指100小问,一小问就是进行一些操作,比如画个图之类的)这个作业量还是很大的,而且我个人之前R不是很熟,很多参数规则感觉很诡异,也一直不是很想学。就都敷衍了事了。作业的话,其实我感觉就是把助教写的instruction翻译成R,很花时间很花时间很花时间。考试倒是没那么难,和做作业类似。我个人不是很喜欢R,感觉没啥用,还是好好写python了。但如果上统计系的课多的话,大部分都是用R的。比如很热门的5243 ads。

除了这四门课,我当时主要关注了cs类可选的课。

ECBM 4040 Neural Network and Deep Learning
这课是ee系开的,老师还不错,提供的材料、作业很赞。整体上下来还是挺好的,楼主是和coursera上吴老师的dl课同时上的,感觉这课讲的更难一些,吴老师的更好理解。这课的作业比较硬核,作业参考了斯坦福cs231的那些,手动写ann cnn之类的。期末的话,有考试,也有一个小组的project,主题是复现一篇论文。题目老师提供了一些,然后也可以自选。哈哈值得一提的是,楼主很早盘算着学DL,就自己搞了个服务器,然后开学的时候找同学收了一块1080,折腾起来还是挺有意思的。最后搞pj帮助很大,因为当时楼主很懒,想着也不认识ee系上这个课的人,还是自己做掉算了。于是就个人完成了这个,真的是肝爆了。当时还天真的憧憬着做quant,选了个国人写的小波变换+自动解码机和LSTM的模型,加上tf 2.0刚发布,一拍即合就开始写。结果坑越写越多,这论文引用倒是挺高的,但方法论不是很清楚,别人也没有复现成功的。调参、未来函数各种问题。最后还是复现结果和原论文差距很大。但练了一波搭建模型、写论文,还是很有收获的。
这课还有个后续课程ECBM 6040 deep learning research,跟着上下来应该蛮好的。但是他这学期上课时间是早上8点到10点,真的太早了。加上楼主拿了de的intern,还是想着转码了。就没有继续搞DL。如果跟着上,是可以很深入的。
另外值得一提的是,通过这个课,楼主发现gsas的人选课除了正式的系统里选课,还有很多途径。比如这门课系统选不进去,老师让我去找ee系的老师,签了表,在选课结束后2天也还是选进去了。第二学期发现,不管是什么课,有多少人在里面。在选课结束之后,都可以选,然后只要老师给批,advisor给批,就能硬加进去。所以感觉,统计系的选课可以不那么看能不能选进去,应该更关注课程的内容,因为总有办法进去。

CSOR 4246 Algorithm for Data Science
这门课是DS系的必修,讲的内容就是算法。老师是个希腊人,口音比较重。但是讲课还不错感觉,内容设计的很完善。主要是参考算法导论在讲,算是比较难的一门课。作业是两周一个,工作量很大。算法课上上还是不错的,配合着刷刷题。 哎,楼主本来计划着上这个和DL。但无奈,5门课的话,advisor要求上5206,然后这两个课只选一个。没办法,当时选了dl。不过第二学期可以上4231,和这个课类似,后面会讲。值得注意的是,这门课统计系是可以在开学前就选进去的,早点下手可以容易很多。

STAT 5243 Applied Data Science
这门课是做project的一个课,一共做5个,包括shiny app之类的,都是用R。具体的内容可以去github上搜搜,有课程主页。这门课的话,评价高可能是因为之前那个老师确实很棒,系主任Tian Zheng。但我看来,这课比较适合简历很空需要填充的。本身2周一个project也不会做太深,而且还要随机分组来合作,坑不坑又是个概率的问题。此外,用R做我本人很讨厌哈哈,就是一点R也不想写。所以还是选了4040,最后做pj,而不是选这门。
值得注意的是,这门课第二学期会很难选进去,大家都想上。第一学期上会容易很多,我感觉第一学期课业压力更小一些,因为课都学过不怎么需要花时间,而第二学期的课就没那么简单了。

IEOR 4525 Machine Learning for OR And FE
这课统计选不进去,但是可以找老师加canvas旁听,这课也有录像,加了canvas除了作业没人批改外没啥差别。我是因为女票在上就一起上了。这课还是挺好的,老师组织的材料真的很棒,内容很好。讲的数学也足够深入,也有例子,作业也难度适中。总的上下来,体验很棒除了老师的口音很重,看视频基本都不知道他在说什么,最后也放弃了。就看看ppt,做做作业,收获很大哈哈。

STAT 6701 Foundations of Graphical Models
这课是cs和stat的博士的一门课,讲图模型,老师真的是大牛,David blei。课业压力也挺大,每周要读paper写essay应该是,最后要做个project。当时没什么信心,就没有直接去选。打算留到最后一学期去学了。

我第一学期关注的就这些,感觉当时还是很年轻的,学校的资源利用的少。当然,这样可能也是最优解了。因为第一学期大头是找工作。我个人是比较幸运,正好有统计系的学长在fb做intern,然后内推了一波de。刷刷lc,两轮电面就结束了。但如果没找到的话,第一学期花在job search和做各种OA的时间还是会挺长挺煎熬的。找工作真的是个系统工程,地里方法论的各种帖子很多,我这里就不多讲了。. 1point3acres

第二学期:
这学期选项真的太多了,而且本身楼主第一学期选了5门,这学期可以上一些不算学分的课。这学期选课的逻辑是,既然找到了de的intern,那这学期就要做好准备,数据库、分布式、各种cs的课走起。

首先是发现,哥大本科生的课可以随便选。这样去补一些CS基础还是挺方便的,很多理论课。首先考虑的是算法课,COMS 3134/3136/3137,这几个课都是算法,3136是c++的,另外两个是java。上起来体验比研究生的好很多,讲的也很清楚。毕竟是大一大二的人上的基础课,我感觉如果作为没有学过算法的来上这个挺合适的。楼主上了几次之后,还是去上了研究生的4231。另外还有一个COMS3157,是讲C的。提到这个课,是因为楼主当时想着得去选一选CS的4118OS,但又很虚自己的C(之前学过一些)。后来由于时间冲突最后没选,但看评价这课评价很高。上这个课的老师开的OS也是神课。被称为cs系的"the" course。还有一些离散数学、计算机理论之类的,选项还是挺多,楼主最后一学期再多探索一下。下面说说选了的课

COMS 6998 Cloud Computing and Big Data
这课真的太热门了,cs的人就没有人退课。楼主进WL排了2周,纹丝不动。。。最后还是找老师加了canvas。结果发现,地里都说这个老师很好说话,求求他就进去了。。早知道就试试了。不过话说回来,这老师口音是烙印那种,很难听懂。讲的内容很实用,主要就是用AWS,然后这课和同学合作做个app或者web app。感觉还是挺有意思的。

CSEE 4119 Computer Network
老师ppt弄的还可以,主要就是上那本 Computer Networking - A Top Down Approach。作业一半理论,一半socket 编程,应该算是规规矩矩的计网的课了。当时看了很多fb上cs同学的评论,这课还是评价不低的。

STAT 5241 Statistical Machine Learning
凑毕业,没得选了。这课又学一遍ML,参考书是ESL。这学期换成了Young来上,哎 溜了溜了,没怎么去上过课,无法评价。

STAT 5291 Advanced Data Analysis
这课说是capstone 毕业设计,但就一直一种shit的感觉。早些年,都是十几个人一组做个pj糊弄了事。今年换了老师,成了个人PJ,然后讲的内容就是复习一下,统计检验、试验设计之类的。很迷幻,也没有ppt,都是板书讲课本上的例子。没办法,为了毕业只能硬着头皮上了。
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PS: 之前发的改简历贴是帮女票发的,希望没给大家造成疑惑。

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keweikewei 2020-2-14 09:33:07 | 显示全部楼层
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谢谢楼主分享,最近拿到他家offer了,我也是以找工作为导向的,可否加个微信?
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 楼主| lllccczzz2015 2020-2-14 10:19:20 | 显示全部楼层
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peterqol 发表于 2020-2-14 09:53
谢谢楼主分享,最近拿到他家offer了,我也是以找工作为导向的,可否加个微信?

你私信我你微信吧,这样方便一些

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看到lz修得课就get到是谁了只能双击6666
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 楼主| lllccczzz2015 2020-2-14 11:10:03 | 显示全部楼层
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小南衣 发表于 2020-2-14 11:04
看到lz修得课就get到是谁了只能双击6666

哈哈哈认出来还不快加点米zszszszs

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keweikewei 2020-2-14 14:14:11 | 显示全部楼层
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再给大佬顶顶zszszszs
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chen800 2020-2-14 15:18:45 | 显示全部楼层
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哇,活捉一只大佬
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Jackosn_Yee28 2020-2-15 02:57:32 | 显示全部楼层
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感谢楼主干货,今年刚录了20fall打算去。请问楼主可以加个微信吗!
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Jackosn_Yee28 发表于 2020/02/15 02:57:32
感谢楼主干货,今年刚录了20fall打算去。请问楼主可以加个微信吗!
你私信我微信吧

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