NYU Courant MSCS 找工向 非卷王 选课经验

强调：本贴为主观经验贴
所有经验贴都是小马过河，经验不是教程，选课没有标准答案。难不难，好不好，请各位选择性参考。


本帖详细谈本人上过的所有课，对于没上过的课，不多做评价


对于每门课，会包含几部分内容1.课程代码 2.课程名称 3.教授名称 4.推荐与否 5.课程质量 6. Workload 7.好拿A吗 8. 为什么我选了

本贴3870字，写了十页word文档，求！加！米！

对于所有课程，建议在选之前在ratemyprofessors.com上看看评价先。如果看到评价不好，不要不信邪。

首先先附上cs.nyu.edu，这是毕业要求。

我读研是为了找工作。对我来说，课程“对找工有帮助”是被视为顺捎的事情，而非选课一开始就期望的事情。
课程到底对找工作有多大帮助，建议选课的时候想清楚。如果你需要时间准备找工相关的事情，准备好选一些轻松 但是学不到东西的课。
所以，我的选课策略是：优先难度低，轻松的课。在这个基础上，再谈课程设计合理，老师没有精心准备过，学不学得到东西，体验如何等等。
并且，学习也是生活的一部分，侵占生活太多的，无论什么内容我都不觉得是好课。卷王退散。

学校的态度也挺明确：收学费，办Visa很积极。找工？靠自己。
说白了，你的学费在学校眼里就是买了个OPT。在NYU，我感觉教育是生意。
大部分老师也清楚，能混就混，偶尔有几个有梦想的学生，老师也都愿意追加辅导，但大部分老师让人感觉比较应付。当然也不乏Tang Yang老师这样有热情的人，点个赞。

一、 第一学年在NYU Shanghai度过
(一) 第一学期：
1. CSCI-GA 2433-011 Database Systems

• 教授：学校雇佣了王晓阳老师来给我们上课。老师本身水平非常高，很和蔼，讲的很清楚。
• 推荐吗？推荐
• 课程质量：中等。主要内容为SQL各种语句以及一些性能。
• Workload：轻，四次homework，一次proj，没有期中，没有期末。就是写一些sql语句。Project是自己用java实现一个数据库。我是用Java手撸了一个，实现各种基本语句和B树加速，最后一星期算是高强度吧。但是整体来说还是很轻松的（尤其是本科学过的话）。注意这个课的内容可能会变动，甚至不知道现在还有没有这门课了。
• 为什么我选了：第一学期想着现来点轻松的，确实很轻松。
• 好拿A吗：Easy
  

2. CSCI-GA 2436-001 Realtime and Big Data Analytic

• 教授：我选的时候是Suzanne McIntosh， 不过很不幸教授在期中左右的时候去世了，后面换成了另一位印度老师。现在是由一位来自中国的教授Tang Yang来教，我选了他的另一门课，不错。
• 推荐吗？ 推荐
• 课程质量：中等。设计的东西非常多，Hadoop全家桶均有涉及。上限高，下限低。说中等是因为老师要求很低，没有讲的很深，但是如果有任何有兴趣的地方，只要去问老师，就能得到非常清晰的解释。
• Workload：轻。具体几次作业忘了，有期中期末和Proj，但是还是很轻松。主要作业是把老师的各种常用操作代码跑一遍然后截图。。。最后的proj也要求不高。在这里要感谢我的队友在proj里carry了我。
• 为什么我选了：Big Data方向基础课程，想着是一种找工方向就选了。
• 好拿A吗：Easy
  

3. CSCI-GA 1170-011 Fundamental Algorithms

• 教授：Chee Yap 教授是一位非常有水平的教授，但是我的数学很烂，智商也不够高，无法跟上他的思维。教授自己有的时候讲着讲着会乱掉，挺有意思的哈哈。教授人很好，学期最后是圣诞节，还请了同学们去吃饭。
• 推荐吗？ 强烈不推荐
• Workload: 七次作业+期中+期末。学起来非常痛苦，每节课都有几十页的lecture论文一样的材料要读。理解难度很大。现在回头看看的话，大概是LC medium？但是数学的感觉更强一些。我知道很多同学光是学这一门课就花费了大量的时间，有时候会开玩笑说在上Fulltime FA（笑）。
• 后期作业不会直接开摆了，最后在这门课上获得了B-。我在这门课上花的时间是其他两门课的总和还更多，但是还是不会。老师在布置学习和作业任务的时候感觉有点高估我了…
• 为什么我选了: 太年轻，看到Rate My Professor上的评价说课难但不信邪。
• 好拿A吗：难
  

(二) 第二学期
1. CSCI-GA 2110-011 Programming Languages

• 教授： Yuxin Deng + Jing Liu
• 推荐吗？ 不推荐
• 课程质量： 前半部分Yuxin Deng很不错，学的是Coq，Ocaml，老师自己的研究也是相关方向，让我更深地理解了编程语言。但是后半段Jing Liu给予的帮助几乎等于没有，只会念ppt，身边的几个同学评价对她都不太好。相比之下，Goldberg（金堡）教授的版本获得了身边同学清一色好评。
• Workload： 轻，前半部分得要理解才行。后半部分可以无视，背ppt就行了，不听课也没影响。
• 为什么我选了：因为我没得选，第一年必须上完所有必修课，金宝好像那个学期没开？忘了为啥没选金宝了。
• 好拿A吗：中等
  

2. CSCI-GA 2250-001 Operating Systems

• 教授： Hubertus Franke超级工作狂，随时在线，感觉有无限的精力。IBM上班12h之后还要教课和回答学生问题（并没有影响课程质量）。这位老师的存在让我感到了自己的渺小。
• 推荐吗？ 推荐
• 课程质量： 中高。老师低沉的嗓音，略有德国口音但是可以接受。教了10年了，老师的条理还算清晰，课程结构也不错。涉及了一些底层知识，之前没学过也许会有一点吃力？学过的话，建议Waive（这也是老师的建议）。
• Workload： 四次Lab+期中+期末。考试个人感觉比较难。Lab还是挺麻烦的，每次代码量400-1000行，一共也才四次，全C++，老师给了保姆级教程，但是写得有点太繁琐了，基本上是一星期读题一星期写码。
• 为什么我选了：没得选，当时不允许Waive。但是现在好像Tang Yang老师也开始教了，也不错。
• 好拿A吗：Easy
  

3. CSCI-GA 3033-034 Multicore Processors: Architecture and Programming
我认为课程内容帮助我拿了英特尔的Offer

• 教授： Mohamed Zahran。非常和蔼，看似印度人但好像是中东人。口音有一些但是不重。和OS教授一样带点小幽默。
• 推荐吗？ 强烈推荐
• 课程质量：高。主要内容是OpenMP，也讲了MPI。合理的课程设计，循序渐进的内容。明显是精心准备过的。并行执行的内容对编程思维很有帮助，
• Workload： 轻。包含文字形式的hw和一些简单的lab。代码一两百行。Final Proj两个人做了一星期结果也不错。不是我们做多好，是老师比较仁慈。
• 为什么我选了：内容感兴趣+好老师+轻松的Workload
• 好拿A吗：Easy
  

二、第二学年 在纽约华盛顿校区度过
(三) 第三学期：
1. CSCI-GA 2820-001 DevOps and Agile Methodologies
最喜欢的课没有之一，我认为课程内容直接帮助我拿了高通和英伟达的全职DevOps岗。

• 教授： John Rofrano，人很和蔼，有问必答，对学习，作业都很有帮助。并且很喜欢鼓励学生，会让人做起工作来很有成就感。
• 推荐吗？整个研究生最推荐的课
• 课程质量：高。内容主要是整个软件生命周期用到的各种工具软件和开发方法论。课程前半部分讲理论知识，后半部分演示实际操作。每节课都会附带相关内容git repo。
• 全面而精简的内容经过精心编排。我在面试的时候，相关内容的复习材料也是他的ppt。
• Workload： 中等偏轻松。一个Team Proj，做了Cloud Based Micro Services。从学期开始每周做一点，每周用到不同的开发工具，最后讲一下，有期末但是不难。
• 为什么我选了：早就听说好评+感兴趣的内容+老师好评
• 好拿A吗：Easy
  

2. CSCI-GA 1180-001 Mathematical Techniques for Cs Applications

• 教授： Alex Alekseyev。非常和蔼，俄国人？加问号是因为没什么口音。
• 推荐吗？ 没学过的话推荐，学过但是想减轻workload的话也推荐。
• 课程质量：高。主要内容是线性代数和概率论。精心准备的课程内容，条理异常清晰的手写板书（没有课件）。时间严格规划，每次都刚刚好。
• Workload： 中等。11次作业，期中期末。每次都是数学题，梦回本科线性代数。
• 为什么我选了：补一补数学+好老师+轻松的Workload
• 好拿A吗：Easy
  

3. CSCI-GA 2560-001 Artificial Intelligence

• 教授： Paul Bethe。新手老师，没教过几次。
• 推荐吗？想减轻workload的话推荐
• 课程质量：低。大部分时间在手推各种算法和演示算法流程。没啥实质内容。
• Workload： 中等偏轻松。12次作业每次都不难，4次lab。lab比较麻烦但是也不用做到完美，能正确运行出他给的几个比较简单的输入就可以了，不用bug free。
• 为什么我选了：单纯为了轻松的Workload
• 好拿A吗：Easy
  

(四) 第四学期：还没毕业，不知道最终成绩，根据目前各种成绩判断。
1. CSCI-GA 2437-001 Big Data Application Development

• 教授： Tang Yang。我愿称之为最强新人老师，刚上任，但是之前有教学经验。国人教授，清华出身，英语听起来非常亲切，2倍速也无障碍理解（抱歉老师我没去线下上课如果您在看的话请不要生气）。能感觉到对教学很有热情，也能感觉到课程是精心准备的。如果NYU能有更多这样的教授该多好。
• 推荐吗？强烈推荐
• 课程质量：高。内容主要是Spark的各种相关内容。应用和原理都有，也设计底层性能和逻辑相关的知识。内容充实，全面，易懂。PPT的质量非常精良，结构清晰，内容易懂。讲课发音抑扬顿挫，本来困了听了也精神起来了。
• Workload： 偏轻松。6次lab但是都是一些很基础的代码， 5个paper reading 写一两行的总结就行了，期中+期末需要一些理解但是不是离谱地难，team proj要求不是很高，想干多少干多少，并且很注重公平分配工作和分数。
• PS：这门课通篇都给写着两个字：合理
• 为什么我选了：广受好评的教授+感兴趣的内容
• 好拿A吗：Easy
  

2. CSCI-GA 3033-025 Graphics Processing Units (GPUs): Architecture
我认为课程内容帮助我拿了高通和英特尔的Offer
教授： Mohamed Zahran。上面说过了
推荐吗？ 强烈推荐
课程质量：高。主要内容是CUDA。和CPU一样画风的课程，合理的课程设计，循序渐进的内容。精心准备过，并行执行的内容对编程思维很有帮助。
Workload： 轻。包含文字形式的hw和一些简单的lab。代码一两百行。Final Proj + take home final。
为什么我选了：内容感兴趣+好老师+轻松的Workload
好拿A吗：Easy

3. CSCI-GA 3033- 096 DATA ANALYTICS AND VISUALIZATION IN HEALTHCARE

• 教授： Maria Lorena Carlo Unda。新人老师，对学生非常之温柔。
• 推荐吗？ 推荐
• 课程质量：中等。主要内容是用R和Python对数据各种分析和可视化。完全是data analysis的方向。
• Workload： 轻。一些R和Python的简单编程任务和分析。Final Proj+mid+final都很简单。
• 为什么我选了：轻松的Workload
• 好拿A吗：Easy
  

就这些了。花费几十万的读研，就上了这些课。如果要问这些课真的值这些钱吗？我的答案是：最后找到好工作了就是值得。
是的，结果导向找工。关键根本不在于这些课本身。

你可以看到我的选课列表里大部分是故意在选workload轻松的课，我平时喜欢做饭、旅游、拍照、打游戏、睡大觉、看b站。只有几门课是我感兴趣的技术，大部分内容我不感兴趣也不想拿好成绩。
找工当然也要考虑，所以不用全选好课，想要的几门选到了就可以了。

如果你跟我一样是一个普通人，那么恭喜你，你可以参考我的选课，你会拥有大量的可支配业余时间做你想做的事。
如果你跟我不一样，那么我很高兴我们不用同步我们的看法 :P

希望你在NYC能度过快乐的研究生生活！