UMich MSDS 21Fall 就读&转码&ask me anything

tl;dr
1. 想转码能读cs还是读cs，ds项目普遍能给到的cse资源有限且多数AI相关，选课需要到处填表并与staff battle，谨慎考虑；
2. 适合什么样的人：本科stat相关，在ds和sde中间摇摆不定，比较在意排名的同学。stat出身的同学可以waive较多课，能在此项目获得相对愉快的体验，来了之后可以见缝插针多选一些喜欢的课；
3. 选课优先级大不如19年，夹在四个院中间有时候会觉得选课四处碰壁（比较多需要填表或者排wl，后文细说），仅存优势在于课表比较flexible，但选课就各凭本事了；
4. 找工氛围一般还行，可以使用ECRC的各种资源，以及参加工院的career fair，外加还有stats 的career fair，科研机会多，非常适合学术，校园非常安全（毕竟是又冷又村的地方）；
5. 课程设置对于目标DS/MLE而言还是比较不错的，目标SDE/DE的话需要比较多个人努力；


待了一年感觉对这个项目了解也比较多了，来聊聊就读体验。（比较多涉及EECS和SI因为我是想转SDE进来的，STATS和BIOSTAT我没上过几门课，体验全部来自同学口述）

关于录取
Rackham statistics 选 data science 可以看录取情况。申请人数20年~1000，21年~1300，22年~1500。21来了60人，实际ds还有不少其他专业来dual的学生（常见ece+ds组合）所以最后估计有80个左右，专业出身卡得不算特别死，身边认识有建筑，物理，经济本科的同学。录取难度个人感觉比较玄乎。

关于选课
UM 是学期收费，一学期目前是26k，上限22分，需要8分维持fulltime，一门课3-4分，一学期2-4门课的样子，当然肝帝可以无视我的建议选爆。ds只要25学分+满足选课要求就能毕业，stat出身配合waiver可以一年极速毕业，最长可以呆够4学期，毕业前最后一学期可以申请part-time选8学分以下的课，按学分交钱能省一些。此外申请GSI可以免学费，但因为优先给PhD学生，剩下的坑还要和众多本硕连读的UM学生以及上交大佬以及native speaker竞争，比较难申请到。

对比地里19届的介绍，现在这个项目并不具有当年的选课优先级，选课要等 CSE Grad/Undergrad/Minor 先选过后才有机会选/进waitlist。这个情况导致400+的EECS热门课（硬课or水课）基本选不进（481 482 485 486 493），何况对于grad学生要填表才有机会进wl。对于500+的EECS课，就这一年的情况来看，似乎只要早排基本不存在排不进的状况。stats, si, biostat 因为本质不算太热门，直接选/填表/排waitlist最后应该问题都不大。

Program Guide: 下拉 Forms and Policies 可以找到最新的
实际上eecs598 special topics 里一部分课也能算在requirement里，每学期开的课不同director会发邮件通知哪些课能算学分（过往开过的有rl theory, science of dl, dl4cv之类都可算学分），不在guide里的课也可以尝试去跟advisor聊聊看能不能算进学分里，有知道同学操作成功过

Program guide里除了electives, capstone和seminar以外都可以申请waiver，申请方法很简单粗暴，找到本科同名/类似的课程，找教务开一份Syllabus或者自己手动写(bian)一份，基本上擦边的都可以waive成功。这些课里面stat本科应该满足绝大多数，以我为例，我waive掉的是：
MATH 403, EECS 402, EECS 403, STATS 510, STATS 511, STATS 500, (EECS 484 但我又上了一遍)

下面先介绍一些我上的课（转码向）：

如果自带lc200题入学的其实可以不选402/403，直接刷题做项目投简历吧，除非想refresh一下C++方便之后上其他system课/凑学分
EECS 402 Programming for Scientists and Engineers
从0开始的C++，和EECS 280差不了太多，非常基础，对于继承多态以及STL介绍比较少，但由于我本科的C++ intro实在教得太烂了，上完这个课还是收获了少许知识。easy A+，morgan对于code style非常picky而且这门课没有recording你得每节课都去，但讲得还是不错的。
EECS 403==EECS 281 Data Structures for Scientists and Engineers
ds专属的grad版本，就是和本科生281一起上的，虽然以前学过数据结构，再上一次还是觉得获益良多。传闻上完就能找sde工作的课，唯一缺点在于403只在winter学期开，如果指望上完这个课才开始刷题投简历那大概率是晚了。另，挺多课会卡这个pre-req，建议能waive就waive了，后面想上也还是可以选的。
EECS 484/584 Database Management Systems
半学期讲SQL半学期讲数据存储（B+ tree之类），个人觉得作业和project还可以，但还是比较停留于概念没有implement（有兴趣可以搭配CMU 15-445食用），课讲得实在一般不如自己看书。22之后其他grad学生填表只能summer上了，ds的同学因为是必修所以可以填cs undergrad表要override（仅存的priority lol）；584好几年没开，不论
EECS 485 Web system
神课可惜现在不让选了（但鼓励后来者多去争取一下），主要优点在于这门课涉及到general的cs concept比较多，虽然深度不够但是可以让你有个大概的了解。这门课recording以及project材料全部都可以通过学校账号获得，不选其实也能自己跟着做project，spec写得非常清晰，如果简历实在没东西也可以放这门课的project。涉及Flask,RestAPI,React,Hadoop等等，内容涵盖很广，Andrew讲得很好！
EECS 549 Information Retrieval
正在上，大概了解到是讲search engine相关的原理，涉及一丢丢推荐系统的topic，term project自己选好题认真做放简历也是还不错的
EECS 545/553 Machine Learning
每学期开学waitlist爆满，但中途一大堆人退课，这个课一直都褒贬不一，因为作业非常偏数学原理推导，难度倒还算好（可能因为本科统计学过不少相关的东西），且capacity 200+ 因而体验相对比较一般。秋季是ECE开，冬季CSE开。作业和课件是基于PRML和cs229的，内容涵盖面比较广，从传统的stat learning到dl再到rl都有涉及，讲得还算扎实，作为3分课workload有点大，如果不想太难为自己其实选SI 670就挺好的。个人更喜欢CSE开的学期。
EECS 595/SI 561 Natural Language Processing
觉得Joyce Chai讲得实在很一般，认识有同学填表选进了EECS 487的NLP也许会更好一些。基本是从Speech and Language Processing上摘下来的内容，对NLP各个不同领域都有介绍到，作业+project倒不是很难，个人兴趣缺缺就没认真上。此外SI 630也是NLP，如果这门选不上也可以备选
SI 671 Data Mining
SI版本的data mining，覆盖面广但是讲得又很浅（作业纯调包“应用”，不涉及严格的证明和推导），workload很小，但是就别指望能学到点啥。
EECS 586 Algorithms
太！难！了！我选的学期刚好撞上一个ACM金牌GSI，虽然助教非常认真负责，但他出的题基本上属于不去听OH只能做20%的难度，和队友每周都花roughly at least 30h在这门课的作业上，而且对于找工作帮助非常有限，我能想到的只有在这门课分析了一些非常复杂的算法complexity之后，去面试被问任何题的复杂度你再也不担心不会了。。。虽说如此，非功利角度，这门课内容还是比较有意思的
EECS 491 Distributed Systems
正在上，填表能进，但是需要你证明你之前学过OS（实测prof只认你修过的credited course），唯一一门用Golang上的课，听说和MIT 6.824大同小异，选这个课主要为了简历好看，实测hr看到你有distributed systems经验好像会更容易过简历
EECS 483 Compiler Construction
正在上，似乎不同学期不同prof的内容相差比较大。Fall是max教，他非常执着于用rust教这门课，出于个人兴趣选了这个课看看都在讲啥。之前Winter term听说是用C++写的一个小的编译器。找工作用不大，不必要选的课。
SI 699 Big Data Analysis
正在上的Capstone课，目前来看就是自己组队自己选题，prof会定期给1 on 1给feedback的 term project. 此外有一门EECS 605看起来也是非常好的capstone课，但因为没认识人选所以不清楚具体。往年也有eecs 598的一个session做ml project。
之前地里看的另一个帖说MDP项目可以作capstone使，但就个人在reddit冲浪经验来看大家对MDP这个项目褒贬不一，往年有人申到ProQuest的MDP然后自带了一个summer intern也还是不错的。如果能找到愿意带research的教授，可以用independent research学分抵capstone，找工作的同学还是尽量第一个冬季选capstone做project比较合适

其他相关的课：
EECS 490 Programming Language
曾经看地里另一个帖子推荐过这门课，但非常遗憾这门课原本的内容迁移到EECS 390去了，之前看这门课的内容还是比较偏数学一些，可能相对而言算是可以不选的课
EECS 482 Operating System
锲而不舍地连续两个学期问能不能选，结果都被拒了lol
EECS 598 deep learning for cv
Feifei的学生Justin上的课，之前网上看过他讲的cs231n，身边上过的同学都说好以及 workload大。属于可以去追星的课
EECS 476/576 Data Mining
21和22都没开，但这个课开了的话应该是可以直接选的。
EECS 471 Applied GPU programming
填表选上了，但是个人不感兴趣又退了，认识同学选了EECS 587 Parallel Computing被Quentin坑了一把，所以建议大家有兴趣上并行计算还是先考虑考虑471吧
EECS 489 Network
曾经是填表可以上的课，但看到pre-req里有EECS 370(computer organization)，今年也没开，不是很确定能不能选。
EECS 494 Game Design
非肝帝不要选！真的很肝，但是如果对做游戏感兴趣的，这门课提供很好的机会，学期末还会有一个比较大的expo，非常有意思
EECS 500+有advanced版的OS/network/compiler/db/distributed systems，但据我观察这几门都是类似研讨会形式的课，基本都是每节课一个人做paper presentation，然后还要写reading summary啥的，最后加一个term project，应该还是比较适合想搞科研的同学。

关于找工作
目前项目可以使用工院ECRC的资源，可以约改简历，mock interview等，甚至negotiate offer哈哈。今年看到还新增了一个resume book让cs/ds undergrad and grad student放简历用，虽然不知道作用多大，但既然有这个东西也可以好好利用。每年两次工院的cf都能参加，21F的是线上，大公司的slot一秒抢空反正我是没约上。。有同学在22W的cf上聊到了少量面试和offer。今年好像回归线下了，但我自己没有太关注这方面信息。此外stat department也会有自己的career fair，但去年因为covid没举办起来，但规模目测肯定是不如工院的cf。除了ECRC外项目每周会发一些opening position，目测还是比较多科研相关的，找工作还是需要靠自己早投简历

学期内也可以在学校里找实验室或者其他地方打工！我运气比较好入学找到了个在学校办公室的ds intern，时薪25刀还是remote划划水非常快乐。另外也知道its有招做full stack和frontend的学生，有余力的话可以多找找看，毕竟在美国生活花钱还是比较心疼的。

我了解的找到intern的同学比较多是sde和de，ds/mle 是真的屈指可数，也可能是选这个项目的人一开始都抱着转sde的目标所以比较biased..ds和mle找工老大难这个问题地里到处都是，就不细谈了。找工作这个事还是更多需要自己到处收集信息+做项目+练口语，特别是对于转方向的同学更是需要多push自己。

关于生活
广东人抱着对寒冬的恐惧来了密歇根，来了感觉也还过得惯（不爱出门，室内暖气，所以也没觉得特别冷）。校内grad student宿舍只有中校的munger和北校的northwood，都需要抽签。其他就是周围的校外公寓了，中校比较热闹因而住宿比北校贵。学校有blue bus及AATA bus免费坐，住中校北校在通勤上问题都不算大，半夜学校也提供ride。安娜堡相对很多城市来说非常安全，之前在reddit看到一个笑话：在北校半夜三点走路，你最需要害怕的是树丛里跑出来的aggresive turkey lol (真事，目前该turkey has been taken care of所以不需要担心哈哈)。北校实属是山里开荒，胜在比较安静，离kroger和中超也不远，待了一年已经是做饭糊弄学大师。

feel free to ask me anything!

补充内容 (2023-05-30 14:22 +08:00):

正式毕业了，人到湾区有些无聊，更新一些后续情况：

• 21届同学有maintain一个选课评价的google doc，最后决定来的朋友可以私信我要链接，私心希望这个doc可以传下去因为写了挺多tips希望能帮到后面入学的朋友
• 选课guide似乎偷偷更新了一轮，Computation electives 里移走了一些EECS的课（490，493），加了一些怪怪的理论课，具体情况参照官网
• EECS 485 听闻有学弟学妹骚扰staff在23WN选上了，22Fall也有一个印度大哥在最后一天enroll进去了，只要web这门课在ds的​guide里一天，都还是有希望选进的lol
• EECS 549 / SI 650 Information Retrieval 这门课给人一种泛而不实的感觉，不太喜欢David的授课方式。课前不给slides，作业里一大堆坑，多数时间都花在阅读一些写得很烂的document, 甚至需要改源码重新compile强行跑模型，作业为了降低难度，基本上就是代码填空题所以学不到啥，真想锻炼coding能力还是得eecs开的课，有时候怀疑自己上的不是IR而是software engineering. 但是给分非常美丽，骂了一个学期最后看到成绩单我直接闭嘴。可能这学期反馈比较糟糕，有收到David邮件找学生准备redesign这门课的作业，也许后面会变好吧。像之前说的，除非对IR感兴趣，或者想push自己做一个推荐系统的 project，否则还是建议485/486.
• EECS 483 Compiler Max是用rust教这门课，每个assignment在上一个的基础上实现一个新的feature，还蛮喜欢这种慢慢iterate的感觉。涉及蛮多汇编相关的东西(参考eecs 370)，没有LLVM(请上eecs 583)，因为没有llvm所以对找工没啥直接帮助，倒是对汇编进行了一些比较全面的复习.. workload感觉中上(>484)，个人觉得如果想做这个方向的工作，早点选483 refresh一下，或者直接冲583去学llvm然后把proj放在简历上才是正道
• SI 699 Capstone课，完全open的选题，一学期做一个data analysis project，每周跟prof 1-on-1要feedback，非常注重找Insights的这个过程（提出问题，定义问题，解答问题）。其实蛮适合认真想做DS的同学，就是自己选题这个会比较头秃一些，如果有感兴趣的方向想做project可以在这门课里做掉。
• EECS 491 Distributed System. 确确实实就是MIT 6.824 2015版几乎一样的内容，很有意思的一门课，project难度还是有的（分布式比较难debug，有hidden tests，每天限交1次），但如果能选并且以后对backend感兴趣，是非常建议选一下的（个人没选上482，课余时间修了一门online的OS课，后面就选上了）。可惜Harsha之后就跳槽去usc了，瞄了一眼schedule好像会换Noble来讲
• STATS 503 Statistical Learning II 最后一个学期摆烂选了这个课，凭借一些dna里的本科stats知识，一学期没去上课水过了全部作业和考试，因为完全没听课就不评价讲课好坏了，但就看课件和考试来说，并不难。DA electives里这门应该是比较好上的课（主要跟以前学过的知识重合度比较高）

补充内容 (2023-05-30 14:42 +08:00):

看到有人说ds不能dual cs，我有问过cse那边说是完全ok的，只是需要cse prof的推荐信，以及不知道具体有多难进。
lz修课比较猛，一年半修了40分且很多eecs，dual能double count 9 credits的情况下，如果最后一学期选上583再加任意一门课就满足了cse+ds的毕业条件，可惜23WN没开，470的workload又太大，且已经找到工作遂直接摆烂。。提前规划好并操作得当是其实完全可以两年full-time拿下两个学位的（就是有点累）

补充内容 (2024-03-14 14:45 +08:00):

毕业工作一年回头看这个贴，很庆幸当年选上了491，摆脱了做sql monkey的悲惨人生。。
现在的新guide上似乎说可以在spring选485，不知priority如何。毕业后感觉学校又招进了不少新老师，开了很多很有意思的课（羡慕，想回去读书），想转后端database方向的同学多关注489，491，584，585这几门

土豆蘑菇 发表于 2022-09-07 21:43:16
比较好奇好找sde 吗？我是刚去MSDS，不过不是一个学校的，但是有点担心

个人观点：很多读ds的人本科经历跟sde关联不是很大，简历上多数是各种nlp cv ml的toy project，hr会觉得你不适合。找general sde，对方会更期待看到你有full stack, backend, system, network, cloud computing之类的东西。好不好找看个人造化+运气，撞上行情好随便进大厂，撞上recession就自求多福了😂

mocalucy 发表于 2022-12-5 18:29
想問下學校的工作是怎麼找的

wolverine access里面有一个find student job@UM里面不定时会投放一些岗位（只能做non-work-study类里的），另外就是umich career里也能搜到。

毕业工作一年回头看这个贴，很庆幸当年选上了491，摆脱了做sql monkey的悲惨人生。。
现在的新guide上似乎说可以在spring选485，不知priority如何。毕业后感觉学校又招进了不少新老师，开了很多很有意思的课（羡慕，想回去读书），想转后端database方向的同学多关注489，491，584，585这几门

谢谢分享。非常细致。谢谢

谢谢分享。非常细致

感谢楼主分享，没想到现在485已经没有优先级了，当年484,485以及482都是想选一定能选上的
EECS 587确实比较一般，586也有点抽象，都是Q教的，老头挺有意思的但是讲课不太行
不确定EECS 471 Applied GPU programming是不是以前的EECS 498的其中一个，是一个印度女老师教的，课程内容挺有意思收获还挺大的

比较好奇好找sde 吗？我是刚去MSDS，不过不是一个学校的，但是有点担心

给我这个到现在纠结要选啥课的人有启发，感谢！

请问找到sde工作的同学之前都有相关实习经历吗

arzus 发表于 2022-09-07 20:44:45
感谢楼主分享，没想到现在485已经没有优先级了，当年484,485以及482都是想选一定能选上的
EECS 587确实比较一般，586也有点抽象，都是Q教的，老头挺有意思的但是讲课不太行
不确定E

586换了一个新来的泰国prof，讲得也一般还行吧，我的586体验是被gsi一手带起来的🤣
471确实就是498的那个session，新开了课号

樓主不愧是outstanding student😬