UCSD MSCS(CS75) 24fall 就读及找实习体验（字数多求加米）
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今天刚刚在UCSD的MSCS(CS75）项目完成了第一个学期的学业。目前为止，个人对这个项目的感觉非常的棒，所以想开一个测评贴小夸一下~ 接下来我将从学习、找工、生活三个方面来分享这个项目的体验。
学习
CS75项目最显著的特点就是flexible，各种意义上的flexible！从学制上，可以修读4~6个quarter不等（一年3个quarter, 每个quarter选12学分三门课)，主打一个随时跑路；从选课上，UCSD大而全的faculty既能开出轻松的水课，也能开出全是干货的硬核课，选择和搭配的余地非常多；从毕业上，有comprehensive/thesis两个方案，前者只需要上课就可以，很适合找工的同学，而后者可以联系教授做科研抵大量学分，很适合申phd的同学。无论带着哪种目标选课， 都很容易通过合理规划来找到一个轻松又合适的方案。
学费便宜是另一个显著的优点。UCSD的学费一个quarter只要1w，算上医保大约1.1w，那么一年的学费就不到3.5w的水平。想要进一步薅羊毛的话，UCSD因为是公立学校，有大量做TA的机会。要做TA的话，只要满足托福口语23的hard limit，就很容易能找到。当上TA以后能免掉那个quarter一半的学费和医保，还有工资拿，非常的爽~
关于校园环境，UCSD因为是一个很新的学校，楼和设施都很新，基本上该有的全都有了。学校的建筑风格统一为工业风的粗野主义风格，我个人觉得还挺带感的哈哈。尤其是学校中心的大图书馆Giesel Library，非常有代表性，我常常到这里自习~
接下来小小测评一下我这个quarter上的三个课：
CSE 202: Design and Analysis of Algorithm
Instructor: Qipeng Liu，轻松指数：5，干货指数：3，综合指数：4
凑毕业学分用的水课，主要讲一些常见的算法，比如贪心、分治、动态规划、网络流等等。课程内容接近于本科上过的的算法分析课，里面的大部分内容我都学过一遍了，也就没有再认真上这个课。但是在找工季选这个课还是非常不错的，因为workload相当的小。所有的homework和project都是以五人团队为单位完成，每次homework每个人只要写一道题就行。project的内容居然是组团刷leetcode，也间接对找工有些帮助吧~ Final Exam就是在一天的时间内take home做三道题，给人感觉很chill。
CSE 258: Web Mining and Recommender Systems
Instructor: Julian McAuley，轻松指数：5，干货指数：4，综合指数：4.5
CS75著名找工季必选大水课~ 说是水课，课上教的很多东西其实非常的有用。这门课主要是讲机器学习和推荐系统的，连带着复习了很多在MLE面试里会考到的知识，比如Confusion Matrix, AUC Curve等等（这些在我面MLE岗位的时候也真的问到了）。我之前没接触过推荐系统，所以也相当于对推荐系统做了一个简单的入门。这个课的所有作业和考试都是在gradescope上面，而且可以反复刷分到满分为止，非常轻松毫无压力。
CSE 260: Parallel Computation
Instructor: Bryan Chin，轻松指数：1，干货指数：5+，综合指数：4.5
CS75硬核干货课的典范，很多人会觉得这门课非常难，但其实很个人向。我在本科学过OS和Architecture，也写过一些Cuda代码，上这门课就感觉非常非常的爽。Bryan是一个有着三十年industry经历的lecturer，在课上他会cover很多很深的内容，充满了各种干货。尤其是Cuda那一部分，只用了大概六七节课的时间就cover掉了足够写一本书的内容，该讲的部分都讲了，甚至还涉及到了一点ptx汇编，相当硬核。这门课包含三个大project，分别是Arm SVE加速矩阵乘法、Cuda加速矩阵乘法、MPI集群加速Stencil Methods，完成这三个project以后能在简历上多写一大堆skills。Final Exam倒是相当容易，只要好好上课就能轻松应付。
但反面就是，workload太大，这门课和找实习的混合双打让我在十月底十一月初的那段时间非常疲劳。尤其UCSD还是Quarter制，所以三个大project无缝衔接了，得一刻不停地忙活。我有比较强的C语言和system基础，也已经感觉非常累了，更何况是对这些内容不太熟悉的小白。所以这门课最好还是放在一个清闲的quarter上吧。
即便如此，我私心还是很感谢这门课的。因为之后打算从事HPC和MLSys相关的工作，这门课给我打了一个很好的基础。明年有机会的话挺想给这门课当TA的，因为听说这个课太难招不到合适的TA哈哈。
CSE 290: Preparing for CS Careers
Instructor: Wendy Yakamoto，轻松指数：5，干货指数：4，综合指数：4.5
这门课是个1学分seminar，从名字可以看出来是开给找工作的同学的。整门课一共包含10个lecture，每一次lecture课程的组织者Wendy都会从业界拉人来做讲座，涉及到关于industry的方方面面，包括如何准备面试、如何;networking、如何适应学生到打工人的身份切换等等。每堂课的干货程度很看lecturer的水平，其中有三四次的lecturer是大厂的staff engineer/初创公司CTO，水平很不错，另外几次请小厂的员工就感觉没那么有意思。
找实习
因为计划在明年暑期做实习，我早在六七月份就开始陆陆续续地刷Leetcode和投简历了（一些大公司六月份就开了，包括Google和Apple）。八九月份算是投简历的高峰期，这两个月基本每天都有几十家公司放出新的SWE/MLE Intern岗位，再往后的十月十一月则是面试的高峰期。
今年美国找Intern的情况相比于前两年有比较明显的回暖，一些前两年没怎么招人的公司（Meta, Microsoft等）今年也放出了不少Intern的HC。尤其是Meta，开启了一波史诗级大捞人，身边投简历及时的小伙伴基本人手一个Meta面试。当HC和hiring freeze不再成为瓶颈，大家手上的面试数量逐渐变多，workload就显得尤为重要了。在一个workload重的学校（比如CMU，Gatech），想匀出时间来准备leetcode和面试会比较困难，而这一点CS75就显得非常香了。我身边不少CS75的同学都能拿到至少一家大厂的面试，再靠着轻松的workload集中精力准备面试，就上岸成功了。
我个人投了一百多份简历，收到了十几个OA（包括白嫖），拿到了五家公司的面试（Jump Trading，TikTok，Meta，Pinterest，Nvidia），最终收获了除Jump Trading以外另外四家的Offer，最终接了Nvidia的offer。我收到的面试很多，但是成功率不低，和CS75宽松的学习氛围还是有很大关系的（虽然选了个260折磨自己但还是能handle住）。
当然，CS75在找工方面也有着一些大家知道的缺点：
然而瑕不掩瑜，整体来说，CS75是个非常适合找工的项目，体验很舒适，不会给人带来额外的压力。
生活
学校坐落于San Diego北边二十分钟车程的卫星城市La Jolla，这个地方实在是太nb了，应该算是美国最适合居住的地方之一。一年四季面朝大海、春暖花开，学校周边是富人区还特别安全（半夜出来遛弯也不会有任何风险），完全是T0级别的地理条件。唯一的缺点大概就是没车去哪都不方便，考个驾照再租个车就能把这个问题解决了。有车以后也可以周末往LA跑，单趟只需要两个小时车程，LA的生活多彩程度就不用说了吧~
住宿方面，UCSD的master可以住在学校的graduate housing，价格相比于外面租房便宜很多，gym, swimming pool等设施也更加齐全。我住在4b2b，一个月包水电网只要1000刀，能在SD住这么便宜属实是赚大了。离宿舍步行十分钟有一个大商场UTC，类似于国内的合生汇/大悦城，可以满足各种生活需求。
学校离海边非常的近（开车十分钟的距离），这也让课余生活变得更加惬意。每次想要排解压力，就往海边一跑，看看沙滩和落日，看看慵懒的海狮和海鸥，心情便能一下子放松下来。还有一个额外的小福利，就是学校开设了很便宜的游泳课和冲浪课，运动大神们去冲浪超级方便。
总结
综合来看，CS75的性价比相当高，我在就读的过程中能够感受到学校在这个项目上花费的心血。还记得在上半年的时候，我在UCSD CS75和Gatech MSCS两个offer之间犹豫纠结了好几天，因为后者是一个bar明显更高、reputation也明显更好的项目（UCSD的奇怪校友还是有点多的）。现在回过头看，只要能够对自己未来的发展有所帮助，能够在求学过程中有所收获，无论作出如何选择都是不错的。相比于盲目地比bar比reputation，去一个最适合自己的地方才是最optimal的。
补充内容 (2024-12-14 01:50 +08:00):
PS：我是MLE和SWE Intern混投，拿到offer的几家里面meta和nv是swe，tt和pins是mle
学习
CS75项目最显著的特点就是flexible，各种意义上的flexible！从学制上，可以修读4~6个quarter不等（一年3个quarter, 每个quarter选12学分三门课)，主打一个随时跑路；从选课上，UCSD大而全的faculty既能开出轻松的水课，也能开出全是干货的硬核课，选择和搭配的余地非常多；从毕业上，有comprehensive/thesis两个方案，前者只需要上课就可以，很适合找工的同学，而后者可以联系教授做科研抵大量学分，很适合申phd的同学。无论带着哪种目标选课， 都很容易通过合理规划来找到一个轻松又合适的方案。
学费便宜是另一个显著的优点。UCSD的学费一个quarter只要1w，算上医保大约1.1w，那么一年的学费就不到3.5w的水平。想要进一步薅羊毛的话，UCSD因为是公立学校，有大量做TA的机会。要做TA的话，只要满足托福口语23的hard limit，就很容易能找到。当上TA以后能免掉那个quarter一半的学费和医保，还有工资拿，非常的爽~
关于校园环境，UCSD因为是一个很新的学校，楼和设施都很新，基本上该有的全都有了。学校的建筑风格统一为工业风的粗野主义风格，我个人觉得还挺带感的哈哈。尤其是学校中心的大图书馆Giesel Library，非常有代表性，我常常到这里自习~
接下来小小测评一下我这个quarter上的三个课：
CSE 202: Design and Analysis of Algorithm
Instructor: Qipeng Liu，轻松指数：5，干货指数：3，综合指数：4
凑毕业学分用的水课，主要讲一些常见的算法，比如贪心、分治、动态规划、网络流等等。课程内容接近于本科上过的的算法分析课，里面的大部分内容我都学过一遍了，也就没有再认真上这个课。但是在找工季选这个课还是非常不错的，因为workload相当的小。所有的homework和project都是以五人团队为单位完成，每次homework每个人只要写一道题就行。project的内容居然是组团刷leetcode，也间接对找工有些帮助吧~ Final Exam就是在一天的时间内take home做三道题，给人感觉很chill。
CSE 258: Web Mining and Recommender Systems
Instructor: Julian McAuley，轻松指数：5，干货指数：4，综合指数：4.5
CS75著名找工季必选大水课~ 说是水课，课上教的很多东西其实非常的有用。这门课主要是讲机器学习和推荐系统的，连带着复习了很多在MLE面试里会考到的知识，比如Confusion Matrix, AUC Curve等等（这些在我面MLE岗位的时候也真的问到了）。我之前没接触过推荐系统，所以也相当于对推荐系统做了一个简单的入门。这个课的所有作业和考试都是在gradescope上面，而且可以反复刷分到满分为止，非常轻松毫无压力。
CSE 260: Parallel Computation
Instructor: Bryan Chin，轻松指数：1，干货指数：5+，综合指数：4.5
CS75硬核干货课的典范，很多人会觉得这门课非常难，但其实很个人向。我在本科学过OS和Architecture，也写过一些Cuda代码，上这门课就感觉非常非常的爽。Bryan是一个有着三十年industry经历的lecturer，在课上他会cover很多很深的内容，充满了各种干货。尤其是Cuda那一部分，只用了大概六七节课的时间就cover掉了足够写一本书的内容，该讲的部分都讲了，甚至还涉及到了一点ptx汇编，相当硬核。这门课包含三个大project，分别是Arm SVE加速矩阵乘法、Cuda加速矩阵乘法、MPI集群加速Stencil Methods，完成这三个project以后能在简历上多写一大堆skills。Final Exam倒是相当容易，只要好好上课就能轻松应付。
但反面就是，workload太大，这门课和找实习的混合双打让我在十月底十一月初的那段时间非常疲劳。尤其UCSD还是Quarter制，所以三个大project无缝衔接了，得一刻不停地忙活。我有比较强的C语言和system基础，也已经感觉非常累了，更何况是对这些内容不太熟悉的小白。所以这门课最好还是放在一个清闲的quarter上吧。
即便如此，我私心还是很感谢这门课的。因为之后打算从事HPC和MLSys相关的工作，这门课给我打了一个很好的基础。明年有机会的话挺想给这门课当TA的，因为听说这个课太难招不到合适的TA哈哈。
CSE 290: Preparing for CS Careers
Instructor: Wendy Yakamoto，轻松指数：5，干货指数：4，综合指数：4.5
这门课是个1学分seminar，从名字可以看出来是开给找工作的同学的。整门课一共包含10个lecture，每一次lecture课程的组织者Wendy都会从业界拉人来做讲座，涉及到关于industry的方方面面，包括如何准备面试、如何;networking、如何适应学生到打工人的身份切换等等。每堂课的干货程度很看lecturer的水平，其中有三四次的lecturer是大厂的staff engineer/初创公司CTO，水平很不错，另外几次请小厂的员工就感觉没那么有意思。
找实习
因为计划在明年暑期做实习，我早在六七月份就开始陆陆续续地刷Leetcode和投简历了（一些大公司六月份就开了，包括Google和Apple）。八九月份算是投简历的高峰期，这两个月基本每天都有几十家公司放出新的SWE/MLE Intern岗位，再往后的十月十一月则是面试的高峰期。
今年美国找Intern的情况相比于前两年有比较明显的回暖，一些前两年没怎么招人的公司（Meta, Microsoft等）今年也放出了不少Intern的HC。尤其是Meta，开启了一波史诗级大捞人，身边投简历及时的小伙伴基本人手一个Meta面试。当HC和hiring freeze不再成为瓶颈，大家手上的面试数量逐渐变多，workload就显得尤为重要了。在一个workload重的学校（比如CMU，Gatech），想匀出时间来准备leetcode和面试会比较困难，而这一点CS75就显得非常香了。我身边不少CS75的同学都能拿到至少一家大厂的面试，再靠着轻松的workload集中精力准备面试，就上岸成功了。
我个人投了一百多份简历，收到了十几个OA（包括白嫖），拿到了五家公司的面试（Jump Trading，TikTok，Meta，Pinterest，Nvidia），最终收获了除Jump Trading以外另外四家的Offer，最终接了Nvidia的offer。我收到的面试很多，但是成功率不低，和CS75宽松的学习氛围还是有很大关系的（虽然选了个260折磨自己但还是能handle住）。
当然，CS75在找工方面也有着一些大家知道的缺点：
- 人数很多，今年甚至扩招到了600人。我个人体验是人数影响不大，最关键还是看求职者本身的background和岗位的要求是不是match。UCSD本身的reputation足够过极大多数公司的简历关（顶尖量化除外）。
- 不支持学期内的Coop。这一点见人见智吧，Coop可以多提供一次return的机会。但Coop一般在第二年的秋季学期做，也就是全职找工季，所以我觉得相比兼顾二者，集中精力准备全职面试会更好一些。
- Career Fair不太行，来的都是些SD本地的公司，除了高通以外都是些小厂。像Tiktok, Nvidia这些大厂也会陆陆续续单独来开session，但感觉更像是来宣传的。找工主要还是靠自己找内推和投简历，career fair起一个锦上添花的作用。
然而瑕不掩瑜，整体来说，CS75是个非常适合找工的项目，体验很舒适，不会给人带来额外的压力。
生活
学校坐落于San Diego北边二十分钟车程的卫星城市La Jolla，这个地方实在是太nb了，应该算是美国最适合居住的地方之一。一年四季面朝大海、春暖花开，学校周边是富人区还特别安全（半夜出来遛弯也不会有任何风险），完全是T0级别的地理条件。唯一的缺点大概就是没车去哪都不方便，考个驾照再租个车就能把这个问题解决了。有车以后也可以周末往LA跑，单趟只需要两个小时车程，LA的生活多彩程度就不用说了吧~
住宿方面，UCSD的master可以住在学校的graduate housing，价格相比于外面租房便宜很多，gym, swimming pool等设施也更加齐全。我住在4b2b，一个月包水电网只要1000刀，能在SD住这么便宜属实是赚大了。离宿舍步行十分钟有一个大商场UTC，类似于国内的合生汇/大悦城，可以满足各种生活需求。
学校离海边非常的近（开车十分钟的距离），这也让课余生活变得更加惬意。每次想要排解压力，就往海边一跑，看看沙滩和落日，看看慵懒的海狮和海鸥，心情便能一下子放松下来。还有一个额外的小福利，就是学校开设了很便宜的游泳课和冲浪课，运动大神们去冲浪超级方便。
总结
综合来看，CS75的性价比相当高，我在就读的过程中能够感受到学校在这个项目上花费的心血。还记得在上半年的时候，我在UCSD CS75和Gatech MSCS两个offer之间犹豫纠结了好几天，因为后者是一个bar明显更高、reputation也明显更好的项目（UCSD的奇怪校友还是有点多的）。现在回过头看，只要能够对自己未来的发展有所帮助，能够在求学过程中有所收获，无论作出如何选择都是不错的。相比于盲目地比bar比reputation，去一个最适合自己的地方才是最optimal的。
补充内容 (2024-12-14 01:50 +08:00):
PS：我是MLE和SWE Intern混投，拿到offer的几家里面meta和nv是swe，tt和pins是mle
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