选修课的话，我选过以下课程： dsc465: data visualization (中规中矩，用r和tableau，有很多quiz). .и csc521: monte carlo (老师John McDonald是我最最喜欢的老师！虽然这门课对就业没啥帮助) dsc425: time series (也是John McDonald的课。强推！) is549: data warehousing (不推荐。其实课程本身是很有用的，data modeling在面试中常考，可惜老师sultan不好。sultan是工业界的vp，完全不会上课，给分低，很mean)
遇到过的好老师有： Jonathan Gemmell (教python入门的，说实话对于小白来说，他的作业设置挺难的，但是坚持住，硬肝。回过头会发现，coding进步得很快). 1point3acres John McDonald (我蕞喜欢的老师，没有之一！麦当劳的课非常难，内容非常多，如果想划水拿easy a的，就避开他。但是他真的懂很多，也尽最大努力教学生很多。虽然他的作业很难很多，但其实给分很kind。我上过他的三门课，每次都觉得作业做得并不是特别有信心，但最后都是a。) Alexander Rasin (rasin是大怨种没错了。他是教database和hadoop的，非常非常难的课。他其实教得不错，无奈内容实在太难了。我喜欢他的一点是，他非常及时认真地回答学生的问题，不管是论坛上还是给他发邮件。我经常周末给他发邮件问问题，他都是秒回的。) Ilyas Ustun (我跟ustun接触挺多的，不仅上过他的课，而且毕业论文也是他指导的，还在dapeul center for data science工作过半年。他是教machine learning的，他的课谈不上惊艳，但是他的coding材料准备的很好，而且他善于用简单的话解释复杂的ml概念，我还挺喜欢的。总的来说，他人还挺好的，唯一不太好的是，可能是因为他太忙了，跟他约1 on 1，经常被放鸽子...)
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.-- 避雷的老师： Roselyne Tchoua (我真的不知道她在说什么...不只是我一个人的感受，我还问了其他的同学，大家都是一头雾水。她是教machine learning的，她的作业就是让我们用底层逻辑把一些machine learning算法写出来，真的很痛苦且毫无意义...) Thiru Ramaraj (我的advisor，我给他发邮件从来不回...他也是教machine learning的，也是不知道在说什么...但是我听说现在dsc441好像改革了，以前是用spss的，现在用python了，希望好一点了). ---- Sultan Raziuddin (在介绍is 549的时候已经说过了...)
其他：
- 因为我是remote的学生，且半工半读，所以没有积极参与学校活动，对衣食住行无发言权。
- 但是根据我的了解，系里提供了很多ta的机会，可以去争取，跟我做过小组作业的同学，其中有两个做过ta。
- 为了刷背景，我在depaul center for data science做过一个项目，当时有一个芝加哥的非营利组织找到我们系，让我们帮他们分析数据，那段经历对我求职很有帮助。. .и
- 至于career center，确实有很多资源可以利用，但是我找了他们改简历，并没有改得很好，我也找老师1 on 1，但是也没有实质性的帮助。我也利用handshake，但是没有面试。这并不能代表学校的career center不给力，可能和我自己本身转专业，无身份，不base在芝加哥等都有关系。仅供参考。
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