UIUC MSIM 就读体验（2023 fall）
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2023 fall入学，马上要毕业了，来分享一下就读体验
1）首先最重要的，和之前几届都不一样的是，现在MSIM专业最长只可以读两年，就算有coop也不可以延毕到2.5年。
现在的policy不允许coop的学期不选课，也就是说大家找到实习的话也得在full time实习的情况下上一门四学分的课。之前的advisor是一直允许延毕到2.5年的，但他这学期突然离职，而新上任的advisor不再允许任何延毕情况，并且claim之前的advisor made a mistake😓...
另一个新advisor claim的mistake是现在必修课 IS504 + 507 + 515， 不接受用IS455 代替IS515了（之前的advisor说可以的）。
2）你对目前就读的学校和项目，有哪些很满意的地方？
课程大部分非常简单，划水就可以gpa 4.0，很方便把精力全用在找工上。而且这个专业收费算是我申请过最便宜的了，性价比极高，香槟的生活成本也很低。而且拿到coop实习的话，那一个学期可以选网课，不用被困在香槟啦。
3）你对目前就读的学校和项目，有哪些不满意的地方？
必修课都没什么用......
IS504纯文科，很浪费时间，但每节课都有in class activity，必须去；还必须被随机分进一个十人小组合作一整个学期，有些印度组员真的本事又小屁事又多效率又低。
IS507避雷教授Haohan Wang（其他教授都还好），讲课全是很难理解的长公式，他也不太care你听不听得懂就一路猛讲，midterm考得也很难，算是为数不多的要花很多时间但还是很难拿分的课。
4)请介绍你们专业的录取人数、学生背景和就业情况
开学orientation的时候感觉一百多人的项目，一半印度人一半中国人 + 一两个白人的样子。学生背景五花八门的，有文科转专业的，有海本的，有二硕的，有北大的，有工作过几年来继续读书的。就业情况不是很了解，目前都还没毕业嘛毕竟。我认识的人里有个位数的同学找到了实习，Linkedin上同届的也有几个印度同学找到了实习。
5）课程介绍
私心给未来的同学安利一些水课，方便大家把时间省下来找工刷题。i-school的课我个人认为没什么含金量（而且现在的作业说实话gpt一开就没有写不出来的），真想学东西的话建议去抢cs院的热门课。
选课重点：靠谱的队友比什么都重要！！！很简单的课也可能因为白痴队友导致你浪费很多时间精力。队友>>>课程，如果你很在意gpa的话，跟着你的超级大腿选就行了。
首先，这个网站⬇️可以搜“IS”然后看所有课的往年gpa给分。我们只可以选IS 4--和IS 5--的课，如果看到哪个老师or课往年gpa很低大家就避雷别选了。
waf.cs.illinois.edu
IS407 Introduction to Data Science（Besser, S）
Besser不太care大家有没有去听课，每次的作业也是简单的python。记得找靠谱的队友一起选这个课，最后的final proj还是要交不少东西的。
IS445 Data Vis （Jill Naimen）
prof人特别好，有任何问题回复都特别及时，这节课教一些基础的python练手。唯一的缺点可能是每周都有quiz/hw/lab，有点麻烦and占用时间，但也不难。只要写作业的时候都跟着她的rubric，就不会扣分，很好拿高分。不用去上课，她有Zoom和recording。
IS455 Database Design & Prototyping（Zhang, Y）
老师是个年轻的中国人，人很好，做final presentation的时候还会给我们发糖，万圣节会特别打扮一下来上课。教sql入门的，会抽查attendance但不多，作业和final proj也简单。
IS537Theory & Practice of Data Cleaning（Hetrick, A）
有点烦的是每节课都要交hand written的in class activity，也就意味着你不能翘课，但是课程内容很简单。
IS525 Data Warehousing（Wonderlich, M）
老师人很chill，作业很简单。他有时候上课...原本三个小时的课，他只准备了十几页slide，一个小时讲完就放我们走了😂
IS577 Data Mining （He, J）
老师人好，教的简单，考试也不会难，最多是很繁琐的计算有点费时间。而且开卷考，没啥压力。
有其他问题欢迎留言问我！欢迎大家来就读UIUC MSIM ：）
1）首先最重要的，和之前几届都不一样的是，现在MSIM专业最长只可以读两年，就算有coop也不可以延毕到2.5年。
现在的policy不允许coop的学期不选课，也就是说大家找到实习的话也得在full time实习的情况下上一门四学分的课。之前的advisor是一直允许延毕到2.5年的，但他这学期突然离职，而新上任的advisor不再允许任何延毕情况，并且claim之前的advisor made a mistake😓...
另一个新advisor claim的mistake是现在必修课 IS504 + 507 + 515， 不接受用IS455 代替IS515了（之前的advisor说可以的）。
2）你对目前就读的学校和项目，有哪些很满意的地方？
课程大部分非常简单，划水就可以gpa 4.0，很方便把精力全用在找工上。而且这个专业收费算是我申请过最便宜的了，性价比极高，香槟的生活成本也很低。而且拿到coop实习的话，那一个学期可以选网课，不用被困在香槟啦。
3）你对目前就读的学校和项目，有哪些不满意的地方？
必修课都没什么用......
IS504纯文科，很浪费时间，但每节课都有in class activity，必须去；还必须被随机分进一个十人小组合作一整个学期，有些印度组员真的本事又小屁事又多效率又低。
IS507避雷教授Haohan Wang（其他教授都还好），讲课全是很难理解的长公式，他也不太care你听不听得懂就一路猛讲，midterm考得也很难，算是为数不多的要花很多时间但还是很难拿分的课。
4)请介绍你们专业的录取人数、学生背景和就业情况
开学orientation的时候感觉一百多人的项目，一半印度人一半中国人 + 一两个白人的样子。学生背景五花八门的，有文科转专业的，有海本的，有二硕的，有北大的，有工作过几年来继续读书的。就业情况不是很了解，目前都还没毕业嘛毕竟。我认识的人里有个位数的同学找到了实习，Linkedin上同届的也有几个印度同学找到了实习。
5）课程介绍
私心给未来的同学安利一些水课，方便大家把时间省下来找工刷题。i-school的课我个人认为没什么含金量（而且现在的作业说实话gpt一开就没有写不出来的），真想学东西的话建议去抢cs院的热门课。
选课重点：靠谱的队友比什么都重要！！！很简单的课也可能因为白痴队友导致你浪费很多时间精力。队友>>>课程，如果你很在意gpa的话，跟着你的超级大腿选就行了。
首先，这个网站⬇️可以搜“IS”然后看所有课的往年gpa给分。我们只可以选IS 4--和IS 5--的课，如果看到哪个老师or课往年gpa很低大家就避雷别选了。
waf.cs.illinois.edu
IS407 Introduction to Data Science（Besser, S）
Besser不太care大家有没有去听课，每次的作业也是简单的python。记得找靠谱的队友一起选这个课，最后的final proj还是要交不少东西的。
IS445 Data Vis （Jill Naimen）
prof人特别好，有任何问题回复都特别及时，这节课教一些基础的python练手。唯一的缺点可能是每周都有quiz/hw/lab，有点麻烦and占用时间，但也不难。只要写作业的时候都跟着她的rubric，就不会扣分，很好拿高分。不用去上课，她有Zoom和recording。
IS455 Database Design & Prototyping（Zhang, Y）
老师是个年轻的中国人，人很好，做final presentation的时候还会给我们发糖，万圣节会特别打扮一下来上课。教sql入门的，会抽查attendance但不多，作业和final proj也简单。
IS537Theory & Practice of Data Cleaning（Hetrick, A）
有点烦的是每节课都要交hand written的in class activity，也就意味着你不能翘课，但是课程内容很简单。
IS525 Data Warehousing（Wonderlich, M）
老师人很chill，作业很简单。他有时候上课...原本三个小时的课，他只准备了十几页slide，一个小时讲完就放我们走了😂
IS577 Data Mining （He, J）
老师人好，教的简单，考试也不会难，最多是很繁琐的计算有点费时间。而且开卷考，没啥压力。
有其他问题欢迎留言问我！欢迎大家来就读UIUC MSIM ：）
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