UW MSE/DIRECT program介绍 附non-major CSE选课指南
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先自我介绍一下，楼主19Fall入学UW的材料，转码ing，即将20 Summer毕业，20Fall入学NEU Seattle。今天不想写作业了lol，就来地里介绍一波我了解的UW MSE/Direct，以及CSE院non major的课
粗略介绍一下UW的MSE program
这个项目是36学分毕业的，修满学分即可在任意学期毕业。UW是quarter制，所以最快可以三学期（Fall，Winter，Spring）毕业。这36个学分里面有6个学分必须是research，也就是必须选个导师做research，最后需要写个project report，或者找个intern来满足毕业要求。也可以选Thesis，好像是需要修8个research的学分。MSE的课槽点太多，地里学MSE的也不多，就不过多介绍，真正想要去了解的可以单独问我。
好了接下来进入正题，介绍一下UW DIRECT的项目
项目网址：cei.washington.edu
这个项目是，你已经是UW的MS或者PhD了，想要得到Data Science的training才申请的一个certificate program，录取率极高。
DIRECT全称Data Intensive Research Enabling Clean Technologies，Clean Energy Institute办的一个项目，其实也就是多上两门课和一个capstone（都可以计入毕业学分里），给我们这些工科生提供一个Data Science的training，最后在有些专业的毕业证上，比如说我们材料今年开始就会有了，印一个data science option。
这个项目对于PhD来说，一部分人可以拿到fellowship，所有的ms都没有。
这两门在第一学期上的课分别是：
ChemE/Chem/MSE 545 Data Science Methods for Clean Energy Research
这一门课教的东西太多了，很多知识都是浅显的讲了一下，没有深入。讲了stats的内容，比如hypothesis testing之类的，很浅显的ML，RF，KMeans，DT，SVM，DL等等。我觉得最有用的是学到了stats的理论和学会了怎么用python画好看的图。。。
ChemE/Chem/MSE 545 Software Engineering for Molecular Data Scientists
这一门课我觉得超级有用，从教你怎么用command line到怎么用git，conda，怎么写test case再到continuous integration，怎么规范化github repo等等。
这个老师人特别好也特别幽默，技术也好。
这两门课是一起打分的，因为这两门课是联动的hh，只上一门课啥也学不到。最后有一个group project，自己组队自己选题。
我认识的人这两门课都拿了4.0
第二学期是Capstone course
这个capstone course就比较厉害了。学校会面向各个公司、研究机构招募real projects，筛选出来，然后尽量根据我们的preference分配给我们。今年的project比较厉害的有微软的电池项目，有Enel的用电供需调节的项目，Cargill的塑化剂项目，Novo Nordisk的化疗药物有关的项目，以及很多Argonne，PNNL的项目。
在这个capstone里面，我们都是直接和那些stakeholder联系，每周给他们汇报进度，确定project方向没有走歪。
总的来说，这个program认真参与的话是可以学到很多东西的，technical skills和soft skills都能学到很多，要是以后想走data的方向可以申请一下。
最后再介绍一下 UW CSE的non-major course
众所周知，UW的CS只有5th year master，也就是给UW本科CS的学生开的项目，读完四年本科，再读一年就能拿master's degree。非CSE院的学生也不能选他们major的课，只能选CSE 1XX和专门给non CSE major学生开的CSE 41X的课。介绍一下几个我上过的课：
CSE 142/143：就是编程基础，用Java教的，142是143的prerequisite，但如果你是研究生，可以忽略这个prerequisite直接上143。143我上了三个星期，感觉太简单了，把课退了去选了373。建议没有基础，或者忘完了的同学可以选一下。
CSE 373 Data Structure and Algorithms：特别好的一门课，并且数据结构和算法本身就非常重要。我上的那学期的老师Kevin L.曾经当过很多次CS 61B的head TA，其中包括2019 Spring的CS 61B，特别巧的是，我自学过2019 Spring CS61B (Josh Hug)，然后发现Kevin基本照搬了CS 61B除开前四周Java basics的内容，连project也基本一样。不同的是，Kevin讲得没有Josh好，内容上也没有Josh的课多，是低配版的CS 61B。但是考试一点也不简单，midterm只考一节课50分钟，对我这种读题和写字慢的外国人不是很友好。
粗略介绍一下UW的MSE program
这个项目是36学分毕业的，修满学分即可在任意学期毕业。UW是quarter制，所以最快可以三学期（Fall，Winter，Spring）毕业。这36个学分里面有6个学分必须是research，也就是必须选个导师做research，最后需要写个project report，或者找个intern来满足毕业要求。也可以选Thesis，好像是需要修8个research的学分。MSE的课槽点太多，地里学MSE的也不多，就不过多介绍，真正想要去了解的可以单独问我。
好了接下来进入正题，介绍一下UW DIRECT的项目
项目网址：cei.washington.edu
这个项目是，你已经是UW的MS或者PhD了，想要得到Data Science的training才申请的一个certificate program，录取率极高。
DIRECT全称Data Intensive Research Enabling Clean Technologies，Clean Energy Institute办的一个项目，其实也就是多上两门课和一个capstone（都可以计入毕业学分里），给我们这些工科生提供一个Data Science的training，最后在有些专业的毕业证上，比如说我们材料今年开始就会有了，印一个data science option。
这个项目对于PhD来说，一部分人可以拿到fellowship，所有的ms都没有。
这两门在第一学期上的课分别是：
ChemE/Chem/MSE 545 Data Science Methods for Clean Energy Research
这一门课教的东西太多了，很多知识都是浅显的讲了一下，没有深入。讲了stats的内容，比如hypothesis testing之类的，很浅显的ML，RF，KMeans，DT，SVM，DL等等。我觉得最有用的是学到了stats的理论和学会了怎么用python画好看的图。。。
ChemE/Chem/MSE 545 Software Engineering for Molecular Data Scientists
这一门课我觉得超级有用，从教你怎么用command line到怎么用git，conda，怎么写test case再到continuous integration，怎么规范化github repo等等。
这个老师人特别好也特别幽默，技术也好。
这两门课是一起打分的，因为这两门课是联动的hh，只上一门课啥也学不到。最后有一个group project，自己组队自己选题。
我认识的人这两门课都拿了4.0
第二学期是Capstone course
这个capstone course就比较厉害了。学校会面向各个公司、研究机构招募real projects，筛选出来，然后尽量根据我们的preference分配给我们。今年的project比较厉害的有微软的电池项目，有Enel的用电供需调节的项目，Cargill的塑化剂项目，Novo Nordisk的化疗药物有关的项目，以及很多Argonne，PNNL的项目。
在这个capstone里面，我们都是直接和那些stakeholder联系，每周给他们汇报进度，确定project方向没有走歪。
总的来说，这个program认真参与的话是可以学到很多东西的，technical skills和soft skills都能学到很多，要是以后想走data的方向可以申请一下。
最后再介绍一下 UW CSE的non-major course
众所周知，UW的CS只有5th year master，也就是给UW本科CS的学生开的项目，读完四年本科，再读一年就能拿master's degree。非CSE院的学生也不能选他们major的课，只能选CSE 1XX和专门给non CSE major学生开的CSE 41X的课。介绍一下几个我上过的课：
CSE 142/143：就是编程基础，用Java教的，142是143的prerequisite，但如果你是研究生，可以忽略这个prerequisite直接上143。143我上了三个星期，感觉太简单了，把课退了去选了373。建议没有基础，或者忘完了的同学可以选一下。
CSE 373 Data Structure and Algorithms：特别好的一门课，并且数据结构和算法本身就非常重要。我上的那学期的老师Kevin L.曾经当过很多次CS 61B的head TA，其中包括2019 Spring的CS 61B，特别巧的是，我自学过2019 Spring CS61B (Josh Hug)，然后发现Kevin基本照搬了CS 61B除开前四周Java basics的内容，连project也基本一样。不同的是，Kevin讲得没有Josh好，内容上也没有Josh的课多，是低配版的CS 61B。但是考试一点也不简单，midterm只考一节课50分钟，对我这种读题和写字慢的外国人不是很友好。
