【选课经验分享】Georgia Tech CS 项目线下课程推荐（上）

GT 的 CS 项目自由度很高，毕业一共需要 30 学分，目前有 11 个 specializations 可以选择。每个 specialization 都有自己的核心课（Core）和选修课（Electives），整体来说可以灵活搭配。
大部分同学会选择 AI track / ML track，相对轻松一些。但gt cs课的workload还蛮大的，如果不急着毕业，可以“水课+硬课”搭配，腾出更多时间找实习/全职。某些课程虽然不计入学位，但可以在第一学期选来减轻 workload。也可以多搜集一些别的专业的好课推荐去满足6学分非cs课的要求。（本人暂时没上）合理选课的话其实workload还好真的，没有想的那么大，尤其是如果后面申请了gta。gra可以有3学分的课作为gta，gra，从而一学期只用多选9学分的课。
本人已上课程推荐与评价
1. CS 4400 Introduction to Database Systems（3学分，Spring 2025）
Instructor: Melinda McDaniel

• Workload：偏重，每周都有 quiz（Canvas 上的题），SQL 练习题不多，考试需要额外练习。
• Project：共 4 个小组项目，涉及 ER 图设计 → MySQL 实现 → Stored Procedures → 可选 Web 前端。项目故事背景庞大，讨论时间多，选做的 phase4 可以替代最低分。
• 考试：共有 3 次 midterm + 必修 final，考试形式包括 SQL coding（限时 30-80 分钟）和手写卷子。改革后根本不是project和final二选一，而是final是必须，有3次考试一个final。之前的3次考试每次都是限时先半小时用电脑写sql coding题（大概4-6道）再后面半小时手写卷子（和er图有关的问题还有sql题的output等），final当时直接80min做sql coding然后80min做卷子，当时给我人都要考麻了很困
• 评价：学数据库确实有用，但 workload 不小，TA 打分严，对于本来就学过database的一些cs本科的同学其实没必要选这个课去给自己增加负担，一点都不适合作为水课去混，别看一周只去一次，project要小组讨论四个阶段呢，挺费时间的，还没那么容易得a,不要选了影响gpa。

2. CSE 6242 Data and Visual Analytics（3学分，Spring 2025）
Instructor: Polo Chau / Mahdi

• 内容涵盖：SQL、D3.js、AWS/GCP、PySpark、Databricks、PageRank、Random Forest、Sklearn 等。
• 作业：4 次 assignment（Gradescope 自动批改）+ 1 个小组项目（midterm presentation + final report + GitHub 提交）。
• 课堂：不定时 quiz（extra credit），无强制出勤。
• 评价：workload 中等，作业可自学完成，组队项目也不算重。几乎人均 A，非常推荐！

3. CS 7641 Machine Learning（3学分，Fall 2024）
Instructor: Mahdi Roozbahani

• 每周 quiz（概念题，数学不多），配套录像，保证跟进即可。
• Project：期初/期中/期末报告，写成 research report。
• Homework：4 个作业，autograder 自动打分。
• 课堂：偶尔有 pop quiz，形式是课堂 code 当场写。
• 评价：教授友好，难度适中，算是 AI track 和ml track的core课，轻松拿高分。

4. CETL 8797 Oral Communications for International Graduate Students（2学分，Fall 2025）
Instructor: Kendall Nelson

• 专为国际学生开设，口语互动课。
• 考核：出勤（可缺 ≤5 次）、课堂小组讨论、与老师的 meeting，pass/fail。
• 评价：对准备面试、练习 BQ 问题很有帮助，老师特别 supportive，非常推荐。

5. GT 6000（1学分，Fall 2024）

• 简介 GT 各种资源，前 11 周上完。
• 形式：轻松有趣，有出勤要求。
• 评价：典型水课，推荐第一学期修，省心。

后续还继续上了课有好课再继续update。