UMass CS PhD (Full scholarship) v.s. UCLA MSCS

I. UCLA MS CS
毕业方法可以选择跟教授作research project(+修9门课)或是写M.S. Thesis(+修7-8门课)。目前已经联络上NLP&ML的大佬教授，因此确定可以作相关的project，而且老师产量很高名声好connection多，目前在Amazon当part time。有类似硕士生后来他有给博士offer，并给他介绍实习机会跟TA

Pros:
1. 可继续累积研究经历，若不打算念博班，也可直接毕业找工作
2. 位于加州，天气、生活环境佳
3. 若决定要继续念博班，或许有机会申请到比UMass更好的学校，或者直接在UCLA转博班
4. 若只决定念完硕班，学校知名度较UMass好些5. Career Fair会来的公司可能较多

Cons:
1. 一届人数很多，还有跟undergrad竞争读博机会，Career Fair也相对较竞争
2. M.S.学生怕找ML相关实习无法与Ph.D学生竞争
3. 课很水不确定是优点还缺点
4. 花费高很多

II. UMass Amherst Ph.D. CS
AI/ML排名很好的一间学校，但是综合排名较低，知名度较低。当初申请上的是M.S./Ph.D program，在念博班的过程中，可以拿硕士学位。

Pros:

1. 学费全免+第一年保证 $32k/yr funding，未来几年也可以拿到funding
2. 人数少，Career Fair竞争程度较低
3. 博班学生找research相关实习可能机会比较大
4. 现在CS Ph.D. 竞争激烈，不用担心选择UCLA两年后申请不到学校

Cons:
1. 老师知名度低，目前跟industry connection不多，产量不高，最近才开始合作或work on NLP相关题目（但比较做educational 相关的问题）
2. 若后来决定拿硕士学位毕业就quit，也必须花2年 (LA应该1.5年就可以毕业）
3. 学校综排低，CS排名较UCLA低一些
4. 位于乡村，天气、生活环境较UCLA差，怕越读越忧郁
5. Career Fair会来的公司可能较少6. 老师还是assistant还没有tenure，不确定是pros还是cons

感谢各位看完这篇文章，希望有经验的学长姐们能够提供一些宝贵的建议，真的非常感谢！

补充内容 (2023-04-09 03:29 +8:00):
補充一下UMass NLP group 在us reputation蠻高的 組裡也很多大佬
只是目前收我的老師才開始做NLP
他是有跟我說他會跟組裡大佬work on some topics
希望我去做這樣
算是一個possibility

starman_99 发表于 2023-4-9 13:19
UMass 是Laure Thompson？

不是ㄛ
但我的老師是說未來應該會跟mohit合作

果断ucla umass那个除了给的那个奖学金哪里值得考虑？

UMass 是Laure Thompson？

去业界肯定ucla