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转码选手刷公开课准备MCS或MSCS经验

   
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公开课
学校名称: MOOC
Unit号: 25
开课时间: hunhe
课程全名: MOOC
平台: Edx
URL: https://www.edx.org/micromasters/mitx-statistics-and-data-science

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本帖最后由 followchaoyang 于 2021-3-5 15:27 编辑

大家好,我目前在OMSCS里行程过半,绩点暂时全A,我的先修全部来自MOOC,所以我的上课经验也许对想转码的,但是担心无法承受MCS或MSCS学业的小白有用。
另一方面,我差不多该准备找工了,所以缺大米,又没东西好分享(OMSCS的课业已经被无数人分享过了,我重复劳动增添的价值不大)。如果各位老板觉得我的分享有用,请加米,谢谢。

  • 数据结构和算法:与现在流行的cs61b不同,我用Coursera上Sedgewick的algs4和Roughgarden的Design and Analysis of Algorithms学习,质量很高。algs4覆盖基础数据结构,注重实现。DAA注重数学分析,也覆盖主要的数据结构。个人浅见,数据结构的部分,是相对重实现的,有分析不给代码容易写不出来。算法则不那么依赖代码和API的设计,有分析嘴上讲讲你也能回去写出来。algs4对数据结构的处理更好; DAA对算法分析的处理更好,简洁优雅,知其所以然。DAA相当于UCB的CS170,加上GT的CS6515,这3门课基本沿袭DPV这本书的布局,80%的内容是一样的。除此之外,2020年TR完成了对DAA的重构,写了基于这门课的书Algorithms Illuminated并且重录了NP&NPC部分的视频,有相关的教材网站,视频放在其个人YT频道里。
  • 计算机组成和架构:我用的课程是UW的CSE351 Hardware Software Interface和MIT的6.004 Computation Structures,质量很高。前者等同于CMU的15-213,大家也可以去学213因为材料新一点。2者都建立在CS:APP这本书上。我当时是用了Coursera上的版本,现在这门课在Coursera上已经退休,但课程号和课程大纲在UW的官网上是没变的。这门课不涉及电路也就是Architecture部分,涉及汇编和C语言相关的应用层。课程布置包括二进制炸弹在内的5个labs,在CS:APP官网也可以全部下到。纸上汇编作业不少。6.004覆盖Architecture和汇编的应用层,不涉及C语言的应用层。这门课有一个贯穿学期的project是从MOSFET开始搭建一个CPU,最后还要将CPU提速三倍,导致一半的电路需要重新设计。但其他内容也不少,汇编的作业量不亚于15-213,OS层的内容也不少讲。目前该课程已经从edX退休,所有内容包括CPU设计的作业可以在https://computationstructures.org/找到。这2门课对SDE来说必修的,硕士阶段修其他system的课程也不能没有他们打基础。
  • 数据库:我用了Stanford Jeniffer Widom的数据库课程,质量一般,现在有CMU 15-445也许是更好的选择。上课就是high level的relational algebra,作业就是写SQL查询语句。当时数据库这个分支没什么好选择,甚至GT的数据库课程风评也不好,我可能还得自己去刷15-445。
  • 计算机网络:我用了Coursera上已经退休的UW CSE451 Computer Networks,质量一般。这是一门没编程作业的课,所以已经不记得了。CS144也差强人意,因为也缺乏编程作业。
  • OS:OS我是在OMSCS学的,我想强调一点,UW的OS课程注明了除了CSE 351外学生需要另一门先修 CSE333 System Programming,这跟我的感受是一致的。你必须对POSIX等Linux标准库有一定熟练度才能在OS的作业里游刃有余,而这部分内容15-213不覆盖!然而CSE333等价的公开课我还没有发现。
  • 编译原理:我尝试过Stanford CS143 Compilers结果失败了,编程作业不会做。所以课程本身没啥能说的。编译原理的难度在任何地方都是高的,编程作业的代码量也是非常大的,一个OMSCS校友说他写OMSCS的编译原理作业写了15k行代码。另一个UCB CS本科出身的校友说Compilers在工业界做SDE的话,能用上的机会不多,所以这门课在我接下来的学习中优先级不高。其必要性见仁见智吧。
  • 软件工程:我用了UCB CS169 Saas在edX上的版本,质量较好。这是一门在UCB面向大三及以上的课程,主教敏捷开发的思想,配合讲师Patterson和Fox的同名教材,要求学生能快速上手Ruby on Rails, Javascript。作业以修改现成的project为主。当年第一次学没学下来,专门把Michael Hartl的RoR tutorial和Rails in Action里的项目跟着做了一边后,再学一遍,才跟上。最大的收获是理解并实践了TDD和BDD的开发理念,并对多人项目开发管理有了初步认识。这门课的代码强度个人觉得还是远远不够,建议从0开始写一个web app辅助,这也是UCB校内对该课程学生的要求。另有一门MIT 6.005 Software Construction我上了一半放弃了,这门课类似PL和SE的结合体,既讲测试用例该怎么写,版本控制怎么做,函数specs怎么写,也讲递归并发甚至线程安全等lower level的概念。个人对该课程的编程作业不满意,据说MIT校内是有写一个完整应用的大项目的。
  • 编程语言:我不推荐学习PL和Functional Programming,对找工帮助不大,如果是有经验的程序员,可能能有些收获,转码还未成功的学完就忘。我学过的有UW CS341 Programming Language和Scala作者在Coursera的Functional Programming in Scala。都是质量很高的课。
  • 机器学习:机器学习的找工前景也不佳,而且硕士阶段ML是从零教起,你可以完全不学。个人学过最扎实的机器学习课程是林轩田在Coursera上的机器学习,其他的都不推荐,包括Andrew Ng的Coursera版本。林轩田的机器学习有8次作业,每次作业有2到3个编程题,10个左右微积分推导题。16周的长度,主要是在讲linear model的各种衍生,包括神经网络也算Perceptron的衍生。甚至到了硕士阶段我也不推荐你用宝贵的10到12门课的slots去学太多机器学习。我修了林轩田的机器学习后,决定没必要再在OMSCS里修机器学习导论。

除了以上这些我还学了Udacity Self-Driving Car Nano Degree和MIT Statistics and Data Science MicroMaster等等等等,但对平滑计算机硕士阶段的修课难度没什么用,对找工也没什么用,就不一一分析了。各位老板看得好请加米,谢谢。





补充内容 (2021-3-6 18:14):
总结一下,目前计算机网络没有好的公开课可以打基础,而这门课在GT是有独属于本科阶段的版本的,读硕士前有机会修一下是更优的选择。所有的OS课程在GT都是本科高年级和研究生cross list的,所以我认为硕士再修也可

补充内容 (2021-3-6 18:20):
接上,同时MIT有6.824,我以为不必因为研究生的课程编号而害怕,可以大胆上。所以OS公开课是有选择的。这样除了网络其他都可以用公开课打本科的基础

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 楼主| followchaoyang 2021-3-6 20:51:51 | 只看该作者
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本帖最后由 followchaoyang 于 2021-3-6 20:57 编辑

不能编辑主楼,我把相关的教材列一下吧,绝大多数我都傻乎乎读了一遍,甚至2遍,其实多数不读也可以,为了提供方便也为了提升本帖的质量,我列一下豆瓣的链接
  • 数据结构与算法:algs4 Algorithms Illuminated DPV algs4我完完整整读了一遍,最近准备刷题又断断续续跳着读了,它的代码实现写得非常好,ML教材三大圣经之一的作者Kevin Murphy在UBC做教授期间曾亲自写Amazon长评论大赞此书,尤赞其代码实现。AI基本是老师上课的复述,没多东西,我常常觉得还是视频讲的更清楚。DPV是我上面说的三门课的蓝本,要想在OMSCS算法课上得高分,这本书的课后习题必须老老实实一道一道做。
  • 计算机组成与架构:csapp 6004的书就在它的网站里,虽然没写完,这2本书我都结结实实地读了一遍,上OS课前我又读了各自的大约1/3的内容。csapp是绝对要看的,光看UW的录像是做不出作业的。课程只覆盖书里5个章节,读起来比较轻松。6004可以不读。
  • OS:OS有一本非常down to earth的书 OSTEP 我曾读了2/3,颇为欣赏,但上OS课时,考试以老师布置的论文为主,这本书完全用不上。
  • 软件工程:Engineering Software as a Service 这本书买了正版,结结实实的读了一遍,讲的比较散,可以不读。
  • 机器学习:Learning From Data 林轩田和他导师的200页小书。我连ML的课都不推荐上,所以也不推荐看ML的书。

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 楼主| followchaoyang 2021-3-8 09:41:59 | 只看该作者
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Determination 发表于 2021-3-7 22:58
算法课 zszszszszsszszsz

algs4 part1
algs4 part2
Tim Roughgarden DAA on Coursera
Tim Roughgarden DAA part 1 on edX
Tim Roughgarden DAA part 2 on edX
2020 Tim Roughgarden Algorithms for NP-hard Problems
Algorithms Illuminated Book Site

您好,已经给出算法课的链接,我猜测TR的在C站E站的课程里NP-hard的部分还是2011年的录像,但TR最近几年在写书的时候,沿用了DP,图算法等部分在2011年的录像,唯独重录了NP-hard部分,想必有他的道理,所以附上其链接。

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 楼主| followchaoyang 2021-3-7 22:56:26 来自APP | 只看该作者
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Determination 发表于 2021-03-07 06:29:46
lz 可以补个coursera的课程链接吗? 我不确定找到的是不是同一个 感谢
您是要所有课的链接吗?还是算法课?我可以给您确认一下。有些课退休了就没办法。

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厉害了 这么详细
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哇谢谢楼主 加米!
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zylj 2021-3-6 23:03:45 来自APP | 只看该作者
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转码公开课
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followchaoyang 发表于 2021-3-6 20:51
不能编辑主楼,我把相关的教材列一下吧,绝大多数我都傻乎乎读了一遍,甚至2遍,其实多数不读也可以,为了 ...

lz 可以补个coursera的课程链接吗? 我不确定找到的是不是同一个 感谢
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followchaoyang 发表于 2021-3-7 22:56
您是要所有课的链接吗?还是算法课?我可以给您确认一下。有些课退休了就没办法。

算法课 zszszszszsszszsz
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2011051305 2021-3-8 14:04:18 | 只看该作者
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本帖最后由 2011051305 于 2021-3-8 14:16 编辑

我仔细看了一下楼主的描述,有一个很大的疑惑(不是杠 我也有这个疑惑,想和楼主一起讨论)(PS 已加米!)其实除了1 数据结构 2 计算机架构, 其他几门功:
数据库(楼主说了作业就是写SQL)其实相当于没涉及到数据库的构建与案例; 计算机网络和OS, 基本上楼主并没有算打基础? 至于编译和PL,楼主相当于直接就skip了?
感觉其实除了DSA和计算机体系结构,楼主的其他基础课相当于只知道名词的程度?

我也是自己看过计算机网络,如果没有编程作业 说实话光看video和lecture note基本上连感性认识都没有,看完就忘了。(我室友本科,他们的编程作业有四个,http server, routing, chat room 还有一个不记得了。

这个正是我比较发愁的:除了已经铺天盖地的数据结构和计算机网络,其他几门本科基础课我觉得如果没有作业、project实践,我很难说我“学会”了。 但是OMSCS很多课都建立在有基础课的情况下,不打基础怎么继续呢?我在想要不上一些non-degree的先打本科生基础课,但是好像omscs不允许选本科生cs课。

谢谢回答!

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