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【Admitwrite留学生活】在CMU读MISM是什么体验?

2024-07-10 07:47| 来源: 网络整理| 查看: 265

项目总共分三学期学完,最后一个学期不仅有课程,还有一个semester-long的capstone project。

第一学期的课程为基础课,已经被排死,只有一门选修的课的余地。

主要的课程是java, database,还有一些比较无聊的speaking和writing的课程。

Java课程虽然不难,但是每周的quiz和lab还是有一定压力的,所有的lab需要当堂做完,一旦代码跑不出来就完蛋了,会极大的影响这门课的分数。所幸lab上并没有扣分。

考试有期中,期末两次,都是在规定时间内题目然后编程加quiz,quiz平时看看课件就行了,这种编程的一旦突然蒙了还蛮可怕的,分数一下子就全没有了。

Speaking和writing这种课,对于我来讲还是很头疼的,尤其是writing。当初英语考试中,最差的要数writing部分了。Speaking这门课主要是讲presentation的技巧,这个课真是需要花很多时间去做ppt,然后做pre,还是挺浪费时间的。

Database课的老师真的讲的很好,是一个波兰老爷爷。MISM这个项目的创立貌似他是其中一员。

Database是基于oracle的,感觉国内我虽然也学了database,但这个老师讲的真是让人豁然开朗。以前从来还没有学过windowfunction还有总搞不清范式这些概念。

每次的作业会让我们自己设计数据库.最后还有合作作业,需要两人协作,然后我和一个印度小哥一起合作。

和印度小哥合作需要很注意,经常会遇见神坑。

比如和我合作的小哥,最终作业变成了我个人作业,他参与的微乎其微。

我的第二,第三学期选修课的分数就多了一些了,因为是回国工作所以就不想当码农,而我对数据分析也比较感兴趣,因此选的课程基本上是R,python,机器学习还有数据挖掘等课程。

Heinz开设的课程相比于CS开设的课程还是要简单很多的,我选了两门CS学院的课程,一个是data structure另一个就是10601 machine learning,都是口口相传的网红课。10601当初选的是roni的课程,不得不赞叹,roni讲的实在很透彻,然后课后对知识点或是作业有疑问也可以到piazza论坛上提问,TA的响应速度都很快。

Heinz的prof.C教的R和数据挖掘很推荐。

R不仅会教这个语言,还会教基本的统计以及线性回归,并且最终会独自分析一份数据,完成一个project。

数据挖掘课程则设计到很多机器学习的算法的基础讲解,但更侧重于应用以及使用的场景。最终的final还是比较累人的,不仅有书面的答题还有project的分数。

Project需要在2-3周完成,里面还会有很多的问题,整体的分析的以及预测的效果都是考核点。而书面的考试则更侧重于理论的理解以及计算。总的来说,这两门的Project可以在找数据方向工作时丰富一下简历。

最后一学期需要做Capstone project。

Capstone是和校外的企业合作,他们会提出问题,学生组成小组来设计解决掉这个问题。

Project的类型也比较多,有偏向数据分析,咨询类的还有开发类的。

我当初选择的是数据分析的project,需要为客户预测时间序列数据。

因为每周需要向客户汇报项目进度,并且还有中期和终期的ppt答辩,所以整体还是比较紧张的。

通过这个也学习到了不少,我通过自学学习额时间序列预测以及使用tableau的数据可视化,以及如何给客户进行项目汇报。

Capstone对于各方面的能力都是一种锻炼。

夏季CMU

校园生活

CMU的校园处于匹兹堡的郊区,周围非常的安静。

并且宾州本身就是绿化率很高的一个州,校园周围到处都是绿油油的草坪。

CMU本身校园面积相比其他学校算是很小的,没有跨多个街区,整体校园比较集中。

整体的建筑都比较矮,视野非常的开阔,尤其冬天下雪后非常的美。

学校有一个图书馆,一般除了自己学院的自习室我会去图书馆学习。

图书馆内还有星巴克,价钱是外面星巴克的一半。

学校经常会举办各式的讲座,之前我参加了在图书馆举办的关于写作中标点使用的讲座,还有针对外国留学生的speaking的workshop。

除了提升技能的讲座外,学院的career center也是一个很好的资源,我有预约过修改简历以及mock interview,老师都会耐心的告诉一些经验以及如何准备的技巧。

学校的university center汇集了各种的活动,有壁球,游泳池,餐厅,健身房等。

在第一学期我还修了游泳课,虽然是给本科生开放的,但是我通过旁听也去学习了一下游泳。游泳教练也很不错,还是小班教学,总共学生数量好像是5,6个人。

University center每周还会播放免费电影,这个福利超级好。

之前考完试,我就免费看了小黄人电影。学校食堂的菜有美式中餐,墨西哥菜还有汉堡薯条等,但这些其实都吃不太习惯。学校有个食堂会卖奶茶,这个真的是生活调味品。

学院自习室

我所在的学院是Heinz,学院的地下一层有一些自习室位置,不过非常的火爆,每次都需要来的早提前占座,要不连学习的地方都没有。因为Heinz在学校的最前面,而图书馆在学校的最后面。所以去图书馆学习还是要走不少距离的。

中国学生一般吃饭都会点中餐外卖。

不得不说这里中餐馆老板实在太会赚钱了,每次都是豪车来送外卖,然后我们在寒风中瑟瑟发抖的排队。

每次需要提前在微信群里订餐,这个还是挺方便的,然后来办挨个收钱。

所幸的是,每天的菜还是会换一换的要不真的腻死了。

离学校不远有一个街区craig street,上面有不少好吃的。有日本料理,中国菜,快餐,bar,星巴克还有书店等。

再忘记点外卖的时候,这里就成了第二选择。

如果闲的话,可以再往远了走,步行20分钟大概,就走到匹兹堡大学附近。匹兹堡大学那里吃的丰富度是我们学校周边的好几倍,有奶茶店,炸鸡,火锅,麦当劳。这里就适合哪天选课比较少的时候来放松一下。

Shadyside居民区

校外生活

我所居住的区域叫shadyside,选择这个区一是离学校近,第二就是这个区是一个中产区,相对安全一些。平时上学走路大约半个小时,不过一般不会走路,定点会有公交车或者学校的巴士。

匹兹堡的公交频次还是蛮少的,大概10分钟一趟,所以需要下载一个app来看公交车大概什么时候到,要不还要等很久才行。

周末的话,也会坐公交车去squirrel hill去犒劳一下自己。

那里的吃就更丰富了,有韩餐,日本拉面,川菜馆,台湾菜等等。那里的日本拉面ramen bar真的超级好吃,我觉得自己在美国吃的最多的除了中餐就是日本拉面了…

一般周末的另一项活动就是囤吃的,周围的走路15分钟有普通的美国连锁超市,一般买水果,酸奶蔬菜就会去买,材料都很新鲜。

如果想要更健康一点的食材的话,就去whole foods,那里的食品主打有机,所以价格相对于普通超市也要更贵一些。

除了买这些,我们还会去更远的中国超市买一些速食食品或者零食囤起来,防止自己嘴馋。去中国超市买的最多要数饺子,螺蛳粉,方便面,还有各种奶茶,果冻之类的。每次抱一堆零食回家都感觉十分幸福。没到周末,还会有集市,会卖新鲜的花以及果蔬。这里买水果蔬菜真的超便宜

美国的商场和休闲场所一般都集中在一个片区,而且往往比较偏远。

除了去squirrel hill,另一个常去的区就是waterfront。那边以商场居多,有macy’s,amc电影院,还有一些西餐馆,比如牛排,海鲜等。

如果想要逛街的话,这里是个不错的选择。

商场里基本没什么人,销售人员很少,基本是自助式。

如果想在学校附近逛的话,shadyside居民区里有一条小街道,会卖一些衣服,比如gap, America apparel, j-crew之类的。

除了吃喝外,还少不了玩。

匹兹堡有很多的博物馆,而学校最好的一点就是和许多展馆合作,可以免费去。我最喜欢去的就是学校后面不远处的植物园,到了节日,会将整个植物园装点成不同的样子。

圣诞节时的植物园

求职体验

找工作的时间还是十分紧张的,一般九月中旬,学校就会举办招聘会。

这时候会有大量的科技企业来cmu career fair招聘。一般举办时间2-3天。

刚来美国就已经八月,其实项目没开始之前,就面临找实习的问题。

所以这个时间点还是比较尴尬的,一般在刚来的秋季是找不到实习的,除了一些大牛。

一般实习集中在春季投递,这是后也学了一些课程,所以相对能够好一些。

学校的career center的老师掌握了很多资源,会有很多校友联系career center的老师招公司实习生,然后他们内推可以参加笔试资格。

一般岗位都是开发,其他的岗位很少而且限制很多。

因为我是想投数据的岗位,并且之前没有相关的经历所以整个找实习过程还是蛮痛苦的。

因为信管虽然有计算机知识的一些基础,但和CS相比还是差距不少,所以周围的同学基本都在刷leetcode,有的同学勤奋刷题至凌晨都是常事。

最终留在美国的同学基本上都去了不错的大厂。

最终我是回国找工作的,因为有时差所以蛮痛苦的。

国内一般是晚上七点笔试,所以每天早上七点开始笔试。

还有一个不好的就是,有些必须现场面试的岗位就可惜了。

而且没有国内同学消息了解的清楚,其实对国内找工作当初还是比较蒙的。

如果回国找工作的话,最好七月就开始。

七月份国内已经有企业陆陆续续开始秋招了,一般是提前批。

正式批的笔试集中在九月中旬,如果错过了秋招的话,就只能等春招了。春招的岗位相比于秋招也要少很多,所以回国找工作也需要提早了解,早下手。

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