NYU Courant MSCS 毕业心得
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距离写上一篇帖子也过去大约一年时间了，即将毕业，在这里把这两年的一些心得留下供大家参考。
上一篇链接： instant.1point3acres.cn
（本来写上一篇帖子的本意只是给学弟学妹们参考下，但是还是有很多朋友认出了我，希望大家手下留情啦:p）
总的来说我的这两年是过得充实且令人满意的，很顺利的找到了实习和全职工作（感恩），学业上也满足了自己来之前的预期，扩充了许多新知识，在忙碌之余的生活上也是很有趣且充实的，还认识了许多可爱的朋友们:)
关于选课：
我对于选课的态度是希望能学到一些东西（毕竟一门课六千多刀还是挺贵的hh），但又希望 workload 不大或者弹性一些，不要占用太多我找wan工shua的时间:p，然后在我不太努力的情况下给分不要太差，能让我满足 CPT 和毕业的 GPA 要求就可以了。所以下面的选课基本上满足了我的这些要求，但可惜还是有一部分课由于精zhi力xiang有bai限lan是水过去的。
以下都是我上过的课（按推荐程度排名）：
Yang Tang 的 RBDA 和 BDAD，推荐指数🌟🌟🌟🌟🌟
RBDA 主要就是 big data 相关，包括 MapReduce，Kafka，YARN，Hive，Zookeeper 等等，然后 BDAD 是主要讲 Spark，这两门课教学质量很高且 workload 适中，这些内容除了 MapReduce 也都是现在工业界在用的，比较实用。
Mohamed Zahran 的 GPU 和 CPU，推荐指数🌟🌟🌟🌟🌟
一个讲 CUDA，一个讲 OpenMP，也都是工业界在用的东西，可惜那两个学期我都很忙没有太认真听lol，但教授人很好，给分很好，教的不错，workload也不大。
John Rofrano 的 DevOps，推荐指数🌟🌟🌟🌟🌟
课如其名，会讲 DevOps 涉及到的一些概念和工具。教授会手把手带着做一整个项目，学生会以小团队进行敏捷开发。有些人可能会觉得一些概念性的东西有点无聊，但我个人结合全职工作时的经历来听，还是很有感触的。教授人很好很负责，给分好，wokload不大，
Yang Tang 的 Operating System，推荐指数🌟🌟🌟🌟
会有四五个lab，难度基本都不低，需要花挺多时间的，不过确实能学到不少东西，推荐任何想找SDE工作的同学必选。（当然如果你是 MSCS 大概也没得选lol）
Daniele Panozzo 的 Computer Graphics，推荐指数🌟🌟🌟
老师人很好，讲的也很好，内容对于想做图形学方向的同学应该也是比较有用的。三星纯粹是因为我自己听不进去这个课，选了P/F，但客观来说这个课是比这个评分要高的。
Provost 的 Data Science for Business: Tec，推荐指数🌟🌟
我选的唯一一门 Stern 的课，网上和同学们的风评其实都还不错，如果是 MSIS 或者喜欢商科的同学可以选，但对我来说很痛苦;( 主要是商学院的讲课内容我完全听不进去，然后还拿到了我硕士期间的唯一一个 B-，当然也确实没怎么学。
剩下两个必修课 FA 因为对我来说过于简单所以就不评价了，PL 基本没太听，但个人感觉好好学应该是能学到不少知识的。如果是找工导向的同学，可以跟着我这个 list 来选，workload不影响找工，大部分课在需要时都可以选择水过，如果有时间认真学的话也可以学到东西。BTW其实是有一些更水的课的存在的，所以如果你没有我这种既要又要的追求，只想专心刷题找工的话，完全可以选出一个毫无压力的 workload。
另外我的选课没太涉及到 ML 相关的内容，主要是因为我完全没想在 ML 的方向上找工，就没有把有限的课程选择放在这个方向上。但其实 Courant 这边还是有挺多 ML 的课以及相关的大牛的，我有旁听过 Saining 大牛的 ML，还是有不少收获的，有兴趣的同学可以在群里问问其他的学长学姐。
关于找工：
MSCS 36 学分是允许用 CPT 做两个实习的，于是我在第一个 Summer 做了一个全职实习，紧接着在 Fall 又做了一个 part-time 的实习。据说最后一学期不是三门课的话是可以做 full-time 实习的，但是我两次 CPT 已经用完了所以也没再考虑了，理论上用 pre-OPT 是可以做第三个实习的。
另外听说 MSCS 新出了 30 学分的 track，暑期选一门课的情况下就可以三学期毕业了，虽然只能用一次 CPT，但灵活性更好，还能省两门课的钱，对找工导向的同学来说是个大利好。不过从今年起 MSIS 不允许转到 MSCS 了，还是有点可惜的。
虽说这两年找工形势很差，但是目测同学找到实习和全职工作的还蛮多的，当然身边统计学可能并不能代表总体情况。拿到全职 offer 的同学大部分都是实习的 return，然后还有一小部分同学延毕在今年暑假找到了实习，下一届的同学似乎找实习的情况比去年差一些，主要是市场不好的原因，但近期也陆续听到一些同学拿到了实习 offer。
目前来看市场对于 ng 还是相当困难的，虽说大家普遍还是能拿到一两个面试，但通过率很低，基本上只有没有短板且面试比较突出的同学才能顺利拿到offer。所以建议准备找工的同学们一定要早点开始刷题，在算法题这项上还是会拉开差距的，包括刷题数量，思维方式，代码习惯等等。
关于生活：
就像我在上一篇帖子里说的，纽约的生活还是很丰富多彩的，除此之外我在这两年也忙里偷闲去了很多地方旅行。另外秋季入学的同学如果是一年签的话，可以考虑第一个暑假or第二个寒假回国续个签，这样春假和秋假都可以有机会出国玩耍。
总的来看 NYU Courant MSCS 这个项目的质量和性价比相对于前些年来说其实是在上升的，虽说录取的 bar 似乎有所下降，但教学质量还是一如既往的优秀，甚至是有所提升的，这其中包括广受好评的 Yang Tang 教授 以及 Saining 大牛的加入等等。有着大纽约的加持再加上新增的 30 学分选项，这项目的含金量还在上升:p
To be continued.
补充内容 (2024-04-30 10:52 +08:00):
求求家人们动动小手加个米吧，真的很需要看看别人的大包裹;）
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（本来写上一篇帖子的本意只是给学弟学妹们参考下，但是还是有很多朋友认出了我，希望大家手下留情啦:p）
总的来说我的这两年是过得充实且令人满意的，很顺利的找到了实习和全职工作（感恩），学业上也满足了自己来之前的预期，扩充了许多新知识，在忙碌之余的生活上也是很有趣且充实的，还认识了许多可爱的朋友们:)
关于选课：
我对于选课的态度是希望能学到一些东西（毕竟一门课六千多刀还是挺贵的hh），但又希望 workload 不大或者弹性一些，不要占用太多我找wan工shua的时间:p，然后在我不太努力的情况下给分不要太差，能让我满足 CPT 和毕业的 GPA 要求就可以了。所以下面的选课基本上满足了我的这些要求，但可惜还是有一部分课由于精zhi力xiang有bai限lan是水过去的。
以下都是我上过的课（按推荐程度排名）：
Yang Tang 的 RBDA 和 BDAD，推荐指数🌟🌟🌟🌟🌟
RBDA 主要就是 big data 相关，包括 MapReduce，Kafka，YARN，Hive，Zookeeper 等等，然后 BDAD 是主要讲 Spark，这两门课教学质量很高且 workload 适中，这些内容除了 MapReduce 也都是现在工业界在用的，比较实用。
Mohamed Zahran 的 GPU 和 CPU，推荐指数🌟🌟🌟🌟🌟
一个讲 CUDA，一个讲 OpenMP，也都是工业界在用的东西，可惜那两个学期我都很忙没有太认真听lol，但教授人很好，给分很好，教的不错，workload也不大。
John Rofrano 的 DevOps，推荐指数🌟🌟🌟🌟🌟
课如其名，会讲 DevOps 涉及到的一些概念和工具。教授会手把手带着做一整个项目，学生会以小团队进行敏捷开发。有些人可能会觉得一些概念性的东西有点无聊，但我个人结合全职工作时的经历来听，还是很有感触的。教授人很好很负责，给分好，wokload不大，
Yang Tang 的 Operating System，推荐指数🌟🌟🌟🌟
会有四五个lab，难度基本都不低，需要花挺多时间的，不过确实能学到不少东西，推荐任何想找SDE工作的同学必选。（当然如果你是 MSCS 大概也没得选lol）
Daniele Panozzo 的 Computer Graphics，推荐指数🌟🌟🌟
老师人很好，讲的也很好，内容对于想做图形学方向的同学应该也是比较有用的。三星纯粹是因为我自己听不进去这个课，选了P/F，但客观来说这个课是比这个评分要高的。
Provost 的 Data Science for Business: Tec，推荐指数🌟🌟
我选的唯一一门 Stern 的课，网上和同学们的风评其实都还不错，如果是 MSIS 或者喜欢商科的同学可以选，但对我来说很痛苦;( 主要是商学院的讲课内容我完全听不进去，然后还拿到了我硕士期间的唯一一个 B-，当然也确实没怎么学。
剩下两个必修课 FA 因为对我来说过于简单所以就不评价了，PL 基本没太听，但个人感觉好好学应该是能学到不少知识的。如果是找工导向的同学，可以跟着我这个 list 来选，workload不影响找工，大部分课在需要时都可以选择水过，如果有时间认真学的话也可以学到东西。BTW其实是有一些更水的课的存在的，所以如果你没有我这种既要又要的追求，只想专心刷题找工的话，完全可以选出一个毫无压力的 workload。
另外我的选课没太涉及到 ML 相关的内容，主要是因为我完全没想在 ML 的方向上找工，就没有把有限的课程选择放在这个方向上。但其实 Courant 这边还是有挺多 ML 的课以及相关的大牛的，我有旁听过 Saining 大牛的 ML，还是有不少收获的，有兴趣的同学可以在群里问问其他的学长学姐。
关于找工：
MSCS 36 学分是允许用 CPT 做两个实习的，于是我在第一个 Summer 做了一个全职实习，紧接着在 Fall 又做了一个 part-time 的实习。据说最后一学期不是三门课的话是可以做 full-time 实习的，但是我两次 CPT 已经用完了所以也没再考虑了，理论上用 pre-OPT 是可以做第三个实习的。
另外听说 MSCS 新出了 30 学分的 track，暑期选一门课的情况下就可以三学期毕业了，虽然只能用一次 CPT，但灵活性更好，还能省两门课的钱，对找工导向的同学来说是个大利好。不过从今年起 MSIS 不允许转到 MSCS 了，还是有点可惜的。
虽说这两年找工形势很差，但是目测同学找到实习和全职工作的还蛮多的，当然身边统计学可能并不能代表总体情况。拿到全职 offer 的同学大部分都是实习的 return，然后还有一小部分同学延毕在今年暑假找到了实习，下一届的同学似乎找实习的情况比去年差一些，主要是市场不好的原因，但近期也陆续听到一些同学拿到了实习 offer。
目前来看市场对于 ng 还是相当困难的，虽说大家普遍还是能拿到一两个面试，但通过率很低，基本上只有没有短板且面试比较突出的同学才能顺利拿到offer。所以建议准备找工的同学们一定要早点开始刷题，在算法题这项上还是会拉开差距的，包括刷题数量，思维方式，代码习惯等等。
关于生活：
就像我在上一篇帖子里说的，纽约的生活还是很丰富多彩的，除此之外我在这两年也忙里偷闲去了很多地方旅行。另外秋季入学的同学如果是一年签的话，可以考虑第一个暑假or第二个寒假回国续个签，这样春假和秋假都可以有机会出国玩耍。
总的来看 NYU Courant MSCS 这个项目的质量和性价比相对于前些年来说其实是在上升的，虽说录取的 bar 似乎有所下降，但教学质量还是一如既往的优秀，甚至是有所提升的，这其中包括广受好评的 Yang Tang 教授 以及 Saining 大牛的加入等等。有着大纽约的加持再加上新增的 30 学分选项，这项目的含金量还在上升:p
To be continued.
补充内容 (2024-04-30 10:52 +08:00):
求求家人们动动小手加个米吧，真的很需要看看别人的大包裹;）
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