Tandon MSCE Computer Engineering 水课评价
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23 SP去的Tandon CE项目，体验还可以，满分10分的话可以给8.8分。
网上也有个cdn.lukerr.com，有一些录取的数据，而且分析很不错，推荐想申请的学弟学妹们看看。
找工情况的话，因为我来的这两年因为行情不好，感觉身边上岸的人都不多。
优点：
1. 可以全软课毕业，不上硬件课。因为是ECE dept，开了很多软件课都属于是本科入门级别，所以对转码人还算比较友好。硬件课反而有很多比较难的课，但是很少中国人上。
2. 水课很多，一周就三节课，一学期可以选一节网课，所以一周去两次学校就够了，所以住宿住远点都可以。
3. 纽约好吃好玩的东西很多，离Chinatown 八大道华人区都很近，买菜点中餐外卖都算方便。dekalb B线一站就能到Chinatown，德昌，HongKong Supermarket基本什么都能买到。
4. 纽约地铁很方便，虽然网上说得很吓人，但基本24小时都运行。我有次半夜三四点回来，也很多人。
5.一共30学分，一门课3学分，上10门课，一学期3门课。学制的可以两年，3 3 3 1，也能 1.5年，暑假把那1门课上了就行。最后一学期学分少于4.5可以full time CPT，也就是CO-OP。所以理论上是可以做两次实习，暑假一次，最后一学期一次，每次实习算1.5学分。平时学期中也可以做part-time CPT，也算1.5学分。
6.可以上两门系外的课，比如Tandon CS（有些课有专门给ECE的section），CDS（我朋友就上了CDS的NLU，NLP），也能上三门，但得问系主任，不一定可以
缺点：
1. 纽约租房贵。学校附近BKDT，1B在4K左右，2B在5-6K左右，人均估计在1800-2100。 但其实并不需要住在学校附近，很多同学住NJ，那边估计1500-2000。Jersey City 和 JSQ 都挺多人的，直接path坐到WTC，然后转AC就直接到学校门口了，可能40分钟。如果喜欢social的话，住在Long island city也不错，Court Square坐G线到Hoyt，转AC，也是30分钟就到学校门口了。而且你课程安排的好的话，甚至不住纽约都行。
2. 找工氛围比较差，career fair也基本没什么大公司来感觉。
3. 对找工帮助的课程也不多。但可以选择上水课，自己学。
下面讲讲我上过的课程体验：
NYU很多课分in person或者online section。同一门课可能是一样的老师（就是线下课的zoom），也可能是不一样的老师，online 是以前的录播。
2023 Spring
CS-GY - 6083 PRNCPLS DATABASE SYSTEMS by Pro. Amit Patel
这门课的教授风评比较两极化，教授确实挺好的，很喜欢教书，每周都会写小作文给学生，挺感动的。上课节奏比较慢，但都会很细致的带你过一遍操作。就是教的东西好像比较老，用的是oracle data modeler，被我两个project队友疯狂嫌弃哈哈哈。
ECE-GY - 6913 Computing Systems Architecture by Pro. AZ （毕业要求核心课之一）
线上线下section都一样。这学期最折磨的课，因为我本科没学过。然后AZ教的我不怎么听得进去，我后来也没怎么上过他的课，都是看inst.eecs.berkeley.edu版本，课程设置基本一致，也是一样的教材。
ECE-GY - 9343 Data Structures and Algorithms - Pro. Pei, Liu
据说Liu Yong教的比较好，但我觉得Liu Pei也教的不错，用来打数据结构和算法基础不错。
课程设置和MIT 6.006 2005年基本一致，教材也是CLRS，有时候上课没懂会再看一遍MIT的课，MIT里面教的数学部分会比NYU难一点。唯一的缺点是这门课不写代码，基本的数据结构只会过pseudo code，感觉还是CS61B用java实现一遍更印象深刻
2023 FALL
ECE-GY - 5253 APPLIED MATRIX THEORY by Pro. Jiang
传说中的无敌水课，但是不知道是那学期上强度了还是怎么样，个人认为是目前上过最难的课程。
期中前讲线代基础和jordan form，期中后讲用矩阵解微分方程，老师默认你学过微分方程。反正期中之后是啥也没听懂。虽然上课教的内容很难，但是考试考的程度没那么难，可以结合MIT的线代课食用。只能说是一门你想水肯定能水的课，但是你想学也能学到很多东西。
CS-GY - 9053 Intro to JAVA by Christakos
Dean 教的非常仔细，两个半小时的lecture几乎不会感觉疲倦，上课就是看dean现场写code debug。
ECE-GY - 9383 Network Security by Danny Huang
这门课太好玩了，内容很有趣。最好有网络基础，不然第一个quiz不会写，我是看了danny推荐的google网课，基本就会了。每天上课看danny舌战群儒。
workload很小很小。但他老婆生孩子，他陪老婆去了，好像暂时换教授交了。
2024 Spring
ECE-GY - 6143 Intro to ML by FF姐
Tandon之光FF姐的ML课程。课程避开了很多数学证明的东西，更多是实操。我本科的ML课动不动就是手写Backpropagation, 手撕神经网络，但这门课作业和lab更多是让你用sklearn，pandas，numpy，keras这些库，比较实用。虽然上完这课你去当MLE肯定还是差点意思，但你想走data analyst肯定够了。
workload算比较大的，一周一次lecture，一次notebooks教你用各种模型, 一周耗时2-3小时
CS-GY - 6233 INTRO TO OPERATING SYSTEMS (Online) by Pro. Aspen Olmsted
我的评价是感觉比system engineering还水, 上课一堆视频，不看都行
ECE-GY - 6483 REAL TIME EMBEDDED SYSTEM DSGN by Pro. Campisi （毕业核心课之一）
老师教的还行，上前最好上过CSA。但上课教的就作业有用，考试和project没啥用。
五门核心课选择：
核心课我个人推荐CSA和embedded。 很多人上IAP，一门网络课，但那门网络课的lab是FF的，那个lab一周一个，而且都是能做一天的那种，学是能学到很多，但是workload很大。
其他水课推荐：
System Engineering，线上课，不用上课，写满30页report就满分，但查AI率
Probability CXK教授上的，考试很简单，基本和作业题一样，然后同学都叫CXK教授义夫，都说他的课直接上就行
最后欢迎各位学弟学妹们来CE的项目！
请各位看官看在我写了这么多的份上送点大米，谢谢各位！！
补充内容 (2024-05-14 13:41 +08:00):
再补充一个去了CMU读PHD大佬的AI方向github.com
网上也有个cdn.lukerr.com，有一些录取的数据，而且分析很不错，推荐想申请的学弟学妹们看看。
找工情况的话，因为我来的这两年因为行情不好，感觉身边上岸的人都不多。
优点：
1. 可以全软课毕业，不上硬件课。因为是ECE dept，开了很多软件课都属于是本科入门级别，所以对转码人还算比较友好。硬件课反而有很多比较难的课，但是很少中国人上。
2. 水课很多，一周就三节课，一学期可以选一节网课，所以一周去两次学校就够了，所以住宿住远点都可以。
3. 纽约好吃好玩的东西很多，离Chinatown 八大道华人区都很近，买菜点中餐外卖都算方便。dekalb B线一站就能到Chinatown，德昌，HongKong Supermarket基本什么都能买到。
4. 纽约地铁很方便，虽然网上说得很吓人，但基本24小时都运行。我有次半夜三四点回来，也很多人。
5.一共30学分，一门课3学分，上10门课，一学期3门课。学制的可以两年，3 3 3 1，也能 1.5年，暑假把那1门课上了就行。最后一学期学分少于4.5可以full time CPT，也就是CO-OP。所以理论上是可以做两次实习，暑假一次，最后一学期一次，每次实习算1.5学分。平时学期中也可以做part-time CPT，也算1.5学分。
6.可以上两门系外的课，比如Tandon CS（有些课有专门给ECE的section），CDS（我朋友就上了CDS的NLU，NLP），也能上三门，但得问系主任，不一定可以
缺点：
1. 纽约租房贵。学校附近BKDT，1B在4K左右，2B在5-6K左右，人均估计在1800-2100。 但其实并不需要住在学校附近，很多同学住NJ，那边估计1500-2000。Jersey City 和 JSQ 都挺多人的，直接path坐到WTC，然后转AC就直接到学校门口了，可能40分钟。如果喜欢social的话，住在Long island city也不错，Court Square坐G线到Hoyt，转AC，也是30分钟就到学校门口了。而且你课程安排的好的话，甚至不住纽约都行。
2. 找工氛围比较差，career fair也基本没什么大公司来感觉。
3. 对找工帮助的课程也不多。但可以选择上水课，自己学。
下面讲讲我上过的课程体验：
NYU很多课分in person或者online section。同一门课可能是一样的老师（就是线下课的zoom），也可能是不一样的老师，online 是以前的录播。
2023 Spring
CS-GY - 6083 PRNCPLS DATABASE SYSTEMS by Pro. Amit Patel
这门课的教授风评比较两极化，教授确实挺好的，很喜欢教书，每周都会写小作文给学生，挺感动的。上课节奏比较慢，但都会很细致的带你过一遍操作。就是教的东西好像比较老，用的是oracle data modeler，被我两个project队友疯狂嫌弃哈哈哈。
- 基本每周都有作业，一开始都是读文章写读后感，后面设计ERD，最后写sql。
- Project是写一个全栈网站，给定主题，但前后端技术栈自己定，课程不会教前后端，所以得自己学。也算一个可以加在简历上的课程project
- 期中期末都是线上
- 有录播所以这门线下课不来学校都行
- A要总分95，有点点难度，因为TA经常找茬
ECE-GY - 6913 Computing Systems Architecture by Pro. AZ （毕业要求核心课之一）
线上线下section都一样。这学期最折磨的课，因为我本科没学过。然后AZ教的我不怎么听得进去，我后来也没怎么上过他的课，都是看inst.eecs.berkeley.edu版本，课程设置基本一致，也是一样的教材。
- 作业两周一次，比较耗时间，但是给分很好，写了就有分数，而且基本和以前一样
- 期中期末也不难。
- 有个双人组队project花点时间，python实现risc-v processor，现在用gradescope跑unit test，以前很多人代码跑都跑不了都给满分
- 属于一学期来两次学校的线下课，online section直接线上考试
- 因为给分比较好，总分A要98左右，但A-好拿
ECE-GY - 9343 Data Structures and Algorithms - Pro. Pei, Liu
据说Liu Yong教的比较好，但我觉得Liu Pei也教的不错，用来打数据结构和算法基础不错。
课程设置和MIT 6.006 2005年基本一致，教材也是CLRS，有时候上课没懂会再看一遍MIT的课，MIT里面教的数学部分会比NYU难一点。唯一的缺点是这门课不写代码，基本的数据结构只会过pseudo code，感觉还是CS61B用java实现一遍更印象深刻
- 作业一周一个，基本和以前一样
- 期中期末都有点点难，每次成绩超过均分10分左右能拿A
2023 FALL
ECE-GY - 5253 APPLIED MATRIX THEORY by Pro. Jiang
传说中的无敌水课，但是不知道是那学期上强度了还是怎么样，个人认为是目前上过最难的课程。
期中前讲线代基础和jordan form，期中后讲用矩阵解微分方程，老师默认你学过微分方程。反正期中之后是啥也没听懂。虽然上课教的内容很难，但是考试考的程度没那么难，可以结合MIT的线代课食用。只能说是一门你想水肯定能水的课，但是你想学也能学到很多东西。
- 10个写了就给分的作业 ，基本和以前一样
- 期中期末都是回家写一天。听朋友说以前期中期末丢给gpt都有90分，今年期中平均分73，期末难度回到往常水平。
- 有录播，但听不清，而且看不见板书，但也是一门不用来学校的线下课，有online section
CS-GY - 9053 Intro to JAVA by Christakos
Dean 教的非常仔细，两个半小时的lecture几乎不会感觉疲倦，上课就是看dean现场写code debug。
- 9个作业，一周一个
- 1个线上写一周的期中，
- 1个final project，主题内容都自己定
- 线下的课，但也能完全线上上，好像也有online的section
ECE-GY - 9383 Network Security by Danny Huang
这门课太好玩了，内容很有趣。最好有网络基础，不然第一个quiz不会写，我是看了danny推荐的google网课，基本就会了。每天上课看danny舌战群儒。
workload很小很小。但他老婆生孩子，他陪老婆去了，好像暂时换教授交了。
- 点名是个网站，上课的时候限时填，基本大家都会share
- 没作业，有3个lab，交了就满分
- 上课有4个quiz，没考试，quiz上课线上考
- 一个optional的project
- 线下的课，但是完全能线上上。
2024 Spring
ECE-GY - 6143 Intro to ML by FF姐
Tandon之光FF姐的ML课程。课程避开了很多数学证明的东西，更多是实操。我本科的ML课动不动就是手写Backpropagation, 手撕神经网络，但这门课作业和lab更多是让你用sklearn，pandas，numpy，keras这些库，比较实用。虽然上完这课你去当MLE肯定还是差点意思，但你想走data analyst肯定够了。
workload算比较大的，一周一次lecture，一次notebooks教你用各种模型, 一周耗时2-3小时
- 一周一次作业，比较简单
- 两周一次lab（耗时半天到两天不等）
- 期中作业水平，期末上难度了，要到线下考试
- 一共10次课上quiz，但会大家share 密码，分数算在期中期末里面，期中期末能做多加4分，比如你期中95，前5次quiz对5个，期中就算99.
CS-GY - 6233 INTRO TO OPERATING SYSTEMS (Online) by Pro. Aspen Olmsted
我的评价是感觉比system engineering还水, 上课一堆视频，不看都行
- paper两页交了就有分
- quiz略难，但无限做
- lab有手就行
- 水课一定要上online section
ECE-GY - 6483 REAL TIME EMBEDDED SYSTEM DSGN by Pro. Campisi （毕业核心课之一）
老师教的还行，上前最好上过CSA。但上课教的就作业有用，考试和project没啥用。
- 四个作业，写了就满分，基本和以前的一样
- 期中期末回家写三天
- 有个三人project，基本看了TA教的就会写了，一天能写完
五门核心课选择：
核心课我个人推荐CSA和embedded。 很多人上IAP，一门网络课，但那门网络课的lab是FF的，那个lab一周一个，而且都是能做一天的那种，学是能学到很多，但是workload很大。
其他水课推荐：
System Engineering，线上课，不用上课，写满30页report就满分，但查AI率
Probability CXK教授上的，考试很简单，基本和作业题一样，然后同学都叫CXK教授义夫，都说他的课直接上就行
最后欢迎各位学弟学妹们来CE的项目！
请各位看官看在我写了这么多的份上送点大米，谢谢各位！！
补充内容 (2024-05-14 13:41 +08:00):
再补充一个去了CMU读PHD大佬的AI方向github.com
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