麦吉尔大学本科math&cs专业就读体验

Math & CS joint major 的数学和计算机课程各占major学分的一半，基本上涵盖了数学和计算机的所有基础课，但是对每一科可能都不是很深入。如果是向往金融工程，大数据方向发展比较推荐。由于McGill的专业选择可以在毕业前自由更改，最近几年学习cs major/cs课程的人成倍增加，导致有的课程会有300,400人（尤其是AI/Machine Learning相关的课程），waitlist会比较紧张，不过一般在add/drop 结束前都能选上向上的课。以下是我选过的cs/math一些课程的体验：
COMP202: 基础课，我当时上的时候讲的是Java, 讲的非常细，考试考的也比较基础，普遍分数都不低，不过据说现在改教Python了。
COMP206: System方向的基础课，主要讲述Linux最基本的一些command和bash,C，讲的东西有点杂，感觉workload要大于COMP202.
COMP250: 基础算法课，应该算是对找工作比较有用的课，内容比较充实，期末复习的时候最好多留点时间。
COMP251:COMP250的进阶，主要也讲的算法，我当时上的时候是Prof. Devroye上，每节课内容特别多，板书可能不太容易看懂，不过会提供教案。有两次期中和一次期末，考试都比较难，但是每次期中为保证平均分达到75分都会curve30多分，最后总成绩都不低。这节课缺点是基本上都写的是伪代码，所以学完后发现真的在ide上写还是很困难。建议在上课的同时自己在ide进行练习以应对未来的找工作面试。COMP360: 也是算法课，251的进阶，不过topic没有251那么多，讲的比较细。作业很难，每个作业基本上需要花10小时以上时间，midterm和final出题比较fair。 这门课比较费脑子，尤其是做作业，最好早点开始。当时上这门课的老师讲的很好，对这门课总体好评。
COMP273: COMP206的进阶课，主要讲assemble等语言。在前半节课会画很多繁琐的电路图。我这节课是跟着Joseph上的，老师人很好，但是他的作业和考试的题目描述有时会很模糊，导致分数不是很理想。如果对题目有不同理解或者有不同解题思路，可以在oh时候去找他，如果他觉得你的思路和理解有道理，会把这道题的扣分给加回来。作业遇到不理解的或者不懂得可以经常去oh去找他问，他会给出很多hint。
Comp310: 算是所有必修中比较难的cs课程，主要讲os. 内容很多，因为疫情，我当时上的是网课，每周都有quiz。每个作业需要花的时间也很多，尽量早点开始。
COMP424: AI课程。总体比较理论，内容丰富，还比较有意思。有些内容会和551的前半部分略微有点重叠。大作业有3，4个的样子，除了第一个大作业最后两题有写码，其余的都是理解ai算法答题。学期最后会有个有意思的project，评分很大一部分比重来自project设计出来的agent互相比拼的排名。总体来说，除了最后一个project要花多点时间，每个大作业前花一些时间，平常事情不是很多，workload不是很大。
COMP551: Applied Machine Learning. 非常火爆，每学期上的人数都很多。作业主要是组队完成几个project，只有期中考试，没有期末考试。课程本身内容有点繁杂，machine learning的各个领域都介绍了一部分，但不是很深。上课会讲很多理论证明，但是可能因为教授当时刚来学校不久，没怎么讲过这门课程，证明讲解的不是很透彻，个人对这门课评价比较一般。
Math 140/141: 基础微积分，考试基本上出的都是书上题目，基本上把书上的题做了，考试满分就不难。
Math 222: 微积分进阶，我上这门课的时候平均分是C+, 这门课比较需要多做做题。
Math 235: Algebra I,每周都有作业，workload比较大，每周去tutorial会讲解一些和作业类似的题，tutorial很重要。期中期末的考试比较fair。
Math 236: Algebra II,其实就是linear algebra的内容。作业很难，workload不清，考试平均分较低（期中平均分好像只有50多）考试复习推荐把上课所讲的内容的所有笔记能复写出来，并且弄懂每道作业题。因为涉及到的定理很多，期末复习会很占时间。workload总体不轻。
Math 242: Analysis基础课，每周都有作业，不过一般就1，2道题。tutorial对于作业和考试都很重要。有两次期中考试和一次期末考试，考试比较fair，不过最好在考试前把tutorial上的题，作业上的题和笔记上的例题都弄懂，各个证明都能复写出来。 workload总体不轻。我当时是和235在同一学期上的，感觉那学期很忙，不推荐和235一起上。
Math 340: 挺有意思的一节课，涉及到很多小学奥数排列组合的的内容，也会涉及到和计算机相关的graph的内容。考试比较fair,把上课笔记和作业弄懂就行。
Math 317: Numerical Analysis. 所有作业几乎都会有几道题编程，不过编程的内容都不难。上课讲的教案比较有用，有时也会提供相关代码，可以作为作业的参考。总体而言，workload不重。
Math 318: Logic. 讲了几种不同的逻辑系统，有的课程内容和COMP424会有些重叠。作业不简单，不过考试基本上都是作业的变种，所以在发下作业答案后如果有不懂的地方可以常去oh把每道题弄懂。因为每种逻辑有很多的定理，期中期末复习起来会花一定的时间。

joint major路过，给学弟/学妹点个赞。我是那个毕业后直接工作的少数人。
补充几个：
COMP551是自从ML火了之后越来越火爆、也越来越肤浅的一门课。如果想多点理论可以去上Doina的COMP6xx。之前Prakash开过一学期COMP598专门讲mathematical proof我去audit过，可惜我数学太差啥也没听懂作业全不会证现在全忘光（建议没上过analysis3&4的朋友不要去挑战，但是不知道Prakash现在还给不给lecture了，唉）
如果对Language感兴趣的可以上Jackie的COMP550，作业不难，考试也不难，是很好的computational linguistics入门课。这门课报名人数这些年直线上升。
如果以后想做software的话强烈推荐Distributed System，Bettina教授的，虽然prereq要求先上过OS和database但其实就算没上过也没人会拦着你注册这门课。still doable with some effort。进入业界大厂开始build software at scale之后觉得这门课是最有用的了


如果低年级想挑战自我可以上concurrent programming，Clark讲课行云流水，就是作业比较虐。


没上过OS，database不做评价，反正工作后其实并不觉得虚
数学课大部分都是上着开心玩（为了毕业），以及锻炼脑力，基本对工作没什么实际用处，两三年足够忘光。

写得太全面了，好文。谢谢！

给mcgill的学长点个赞
对现在202是python,250讲java

本科读完要大约花费多少？

stats&cs2017年毕业的学姐飘过……看到了好多熟悉的课好怀念……

xiaxuetian 发表于 2021-9-29 18:59
本科读完要大约花费多少？

理学院每年学费4万多，加上房租1万多，再加上其他生活费估计每年6万加币左右。4年本科读完估计24万加币。

tarabc 发表于 2021-9-29 22:47
理学院每年学费4万多，加上房租1万多，再加上其他生活费估计每年6万加币左右。4年本科读完估计24万加币。

比多大便宜不少

tarabc 发表于 2021-9-30 11:47
理学院每年学费4万多，加上房租1万多，再加上其他生活费估计每年6万加币左右。4年本科读完估计24万加币。

四年本科下来的花销，比美国便宜了一半还多

comp360是不是呢个algorithm design。。我是澳本交换过来的，这门课吓死我了，还以为要挂科。。