Columbia 攻读 MSCS 体验
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大家好，我目前在读 Columbia University 的 MSCS 项目，想跟大家聊聊我为什么选哥大、怎么选课、校园生活是怎样的，还有一些个人的感受和建议。希望对正在申请或者刚入学的同学有帮助。
为什么选择 Columbia MSCS
首先是地理位置。Columbia 在纽约上西区，离中央公园特别近，学校虽然不大，但氛围很好。最大的优势就是——它在纽约。 在纽约读研真的很不一样：机会特别多，不管是科技、金融、AI 初创还是咨询公司，实习和工作都非常方便；但节奏也快，需要你主动去 networking 和规划时间。我觉得在大城市读书的好处是资源集中、人脉多，坏处就是容易被各种事“卷”进去。所以时间管理真的很重要。
项目简介
MSCS 项目属于 Columbia 工程学院（SEAS），目标是让学生系统地学习计算机科学，从基础理论到系统再到 AI 都能深入了解。
主要要求如下：
哥大 MSCS 有八个Track，入学后要选一个轨道，之后 advisor 会帮你规划课程。
可以选的方向包括：
选课
我选了 Machine Learning Track。我的思路大概是这样的：
Advising
入学后你会通过 MICE 系统选 Track，然后系统会自动分配一个 faculty advisor。Advisor 负责帮你确认课程是否满足毕业要求，也能帮你批准一些非 Track 的选修课。
日常问题也可以直接发邮件给 1point3acres.com，他们回复速度挺快的。
校园和生活
虽然 Columbia 在纽约，但校园气氛挺好的，绿化很多。CS Building（CSB）和 Mudd 是主要的上课地点。 社交活动方面，Welcome Week 特别热闹，各种社团活动、info session、职业讲座都会接连不断。生活上节奏确实快，但我觉得如果规划得当，学习、运动、社交都能兼顾。我一般会固定时间去健身或打球，能帮自己放松不少。
一些建议
如果你愿意主动规划、保持节奏感，这个项目会让你成长得非常快，也能在纽约积累到很宝贵的经验和人脉。
为什么选择 Columbia MSCS
首先是地理位置。Columbia 在纽约上西区，离中央公园特别近，学校虽然不大，但氛围很好。最大的优势就是——它在纽约。 在纽约读研真的很不一样：机会特别多，不管是科技、金融、AI 初创还是咨询公司，实习和工作都非常方便；但节奏也快，需要你主动去 networking 和规划时间。我觉得在大城市读书的好处是资源集中、人脉多，坏处就是容易被各种事“卷”进去。所以时间管理真的很重要。
项目简介
MSCS 项目属于 Columbia 工程学院（SEAS），目标是让学生系统地学习计算机科学，从基础理论到系统再到 AI 都能深入了解。
主要要求如下：
- 至少修满 30 学分（4000 级及以上课程）
- GPA 要保持在 2.7 以上（最多允许一门 D）
- 至少要修 6 学分的 6000-level 技术课
- 还要完成职业发展课程（PDL）
- 通常 1.5 年毕业
哥大 MSCS 有八个Track，入学后要选一个轨道，之后 advisor 会帮你规划课程。
可以选的方向包括：
- Computational Biology
- Network Systems
- Computer Security
- Software Systems
- Foundations of Computer Science
- Vision, Graphics, Interaction & Robotics
- Machine Learning
- Natural Language Processing
选课
我选了 Machine Learning Track。我的思路大概是这样的：
- 基础课再巩固一下
虽然本科学过算法、系统这些课，但我觉得研究生阶段重新学一遍（比如 Advanced Algorithms、Operating Systems）会更有深度。 - 方向课优先
Machine Learning Track的课程非常多，我上的几门包括：
- COMS 4771: Machine Learning
- COMS 4721: ML for Data Science
- COMS 6998: Deep Learning Systems / Topics in NLP
建议大家结合兴趣和 workload 平衡来选，不要一学期全选重课。
- Topics 和 Project 课灵活度高
Topics (COMS 4995 / 6998) 每学期主题不同，比如我选的 “COMS 6998: Large Language Models” 就是前沿的课。 - 课程数量与节奏
我每学期大概选 3-4 门课，通常两门核心课 + 两门选修课比较合适。第一学期不要太激进，先熟悉节奏。
Advising
入学后你会通过 MICE 系统选 Track，然后系统会自动分配一个 faculty advisor。Advisor 负责帮你确认课程是否满足毕业要求，也能帮你批准一些非 Track 的选修课。
日常问题也可以直接发邮件给 1point3acres.com，他们回复速度挺快的。
校园和生活
虽然 Columbia 在纽约，但校园气氛挺好的，绿化很多。CS Building（CSB）和 Mudd 是主要的上课地点。 社交活动方面，Welcome Week 特别热闹，各种社团活动、info session、职业讲座都会接连不断。生活上节奏确实快，但我觉得如果规划得当，学习、运动、社交都能兼顾。我一般会固定时间去健身或打球，能帮自己放松不少。
一些建议
- 选轨道前先想清楚目标
如果你想读博或做研究，可以考虑 Thesis 或 Foundations 方向；如果更想走实习和找工作路线，那 ML、Systems、NLP 都是热门选择。 - 主动沟通
Advisor 和学长学姐都是非常有价值的资源。多发邮件、多问问题会省很多弯路。 - 提前准备求职
哥大的名气确实不错，但竞争也很激烈。建议早点准备简历、刷题和项目展示。很多同学都是第一学期就开始准备 summer 实习。 - 提前规划预算
纽约生活成本高，房租和餐饮都不便宜。建议在预算里多留点缓冲。 - 善用学校资源
PDL Workshop 以及 Columbia Research Labs都很值得关注。
如果你愿意主动规划、保持节奏感，这个项目会让你成长得非常快，也能在纽约积累到很宝贵的经验和人脉。
