ASU MCS Online 毕业经验分享
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楼主的目标比较简单明确，想要在工作的同时快速的拿到一个CS的master degree。一开始选择ASU的主要原因，一是项目开始的时间比较灵活，我开始申请的时候已经是12月份，错过了大部分在线项目的春季申请deadline，只能选择夏季学期开始。但是ASU每个春、秋学期都分为A、B两个session，错过Session A的start date的话可以选择Session B 作为starting semester，所以我当时申请的春季Session B(3月份入学）。二是学费相对比较便宜，1w5的学费好像只比GaTech的贵，但是项目的完成时间会快很多。ASU官网上介绍的完成时间是18-36个月，但是根据网上的反馈每个session都可以选2门课，所以每年5个session的话（春季 Session A + B, 夏季 session， 秋季 Session A + B), 1年就可以完成 。下面主要是我对上过的课程的感受和评价，希望可以帮到有需要的人。
CSE511 Data Processing At Scale. Difficulty：2 Workload: 1 Quality:2
比较水的一门课，每周的课程视频都比较短，dbms相关的一些知识还比较有用，课程视频到分布式DB之后就开始有点混乱。Project 1是用python来处理nosql database的数据，非常简单。Project 2得用scala来在spark上做分布式运算，难点主要是熟悉spark api和scala的语法。
CSE531 Distributed/Multiprocess OS. Difficulty: 3 Workload: 3 Quality: 3
前几周主要是介绍各种分布式系统和构架，后面几周主要讲分布式系统之间的通信及同步问题，课程视频质量还不错。有三个Project，第一个主要是让你熟悉grpc用法，后面两个project都挺有意思的，每个都花了我大概8-12个小时。主要问题是后两个Project的描述有点模糊，需要多问问TA来明白具体要求。
CSE539 Applied Cryptography. Difficulty: 4 Workload: 3 Quality: 5
课程内容很详实，视频质量也是MCS里最好的之一，介绍了很多Cryptography相关的主题，比如Hash，Encryption，DH Key Exchange之类的。课程主要问题是期中和期末考试占比过大（50%），而且考试题目很tricky。
CSE551 Foundation of Algorithm. Difficulty: 5 Workload: 4 Quality: 5
MCS项目要求必须选551或者579其中至少一门。如果只选其中一门的话，建议选551，感觉对刷题找工作有帮助。 课程视频内容不算太多，但是作业难度不小，没有project，时间主要花在作业和准备考试上。每周的graded assignment都是当周讲的算法的延伸，要全部弄懂需要看一些其他的资料或者youtube，感觉我每次都会错1-2题。期末考试很难，不会考原题，需要写pseudo code，2个小时的考试时间也不够做完。但是最后期末考试成绩curve了，所以拿A不难。
CSE566 Software Project/Process/Quality Management. Difficulty: 2 Workload: 5 Quality: 4
课程主要是关于软件项目管理，开发流程，quality attribute这些。课程非常理论，质量说实话还不错，但是workload是我认为MCS这些课程中最多的。每周都有很多的reading material，然后总共有5篇essay要写...
CSE598 Blockchain. Difficulty: 3 Workload: 3 Quality 3
课程视频质量不好，但是当时的那个助教Jeremy Liu特别好，他本身是web3从业者所以讲了很多最新的应用和思考。如果是对web3感兴趣的话，值得推荐。Projects第一个是hyperledger fabric，感觉并不是很难也没什么用。第二个是用solidity来实现一个ETH smart contract，实施起来很简单，难点主要是学习solidity的api。Jeremy说后面会改成两个project都是ETH相关的，不知道现在改了没有。
CSE598 Advanced software analysis & design. Difficutly: 3 Workload: 5 Quality: 4
课程内容特别是关于architecture的挺有用的，workload感觉属于第一档，有些周的视频内容很长，再加上有5个project。Project有Java的，有C#的，Java的那个project第二周就要开始做，如果之前没相关经验的话，得提前准备一下。还有就是吐槽一下这门课我的助教 Das，超级不耐烦，每周的session感觉完全没准备就来讲了。
然后我想单独把我上过的关于AI的课放到一起讲。我的建议是如果想学machine learning相关的东西可以选572， 575，如果没有其他课想选可以选579，不推荐选571.
CSE571 Artificial Intelligence. Difficutly: 5 Workload: 5 Quality: 3
这是一门关于AI的introductory课，由几个不同的topic组成，信息量巨大，相当于把其他两三门课压缩成了一门课。前两周讲knowledge representation，和579的内容大量重合。第三到第五周讲machine learning，和572 data mining有部分重合，虽然我没上过575 statistical machine learning，但是感觉应该和575的内容也有大量重合。第六周，第七周是两个单独的topic。不建议选这门课，不如分别选579， 572和575。
CSE572 Data Mining. Difficulty: 3 Workload: 4 Quality: 4
这门课涵盖了decision tree，clustering，neural network，reinforcement learning。内容很多，但是一部分没有过多的深入，比如neural network， reinforcement learning，我猜这部分应该在CSE575里面会讲的更深一些。Workload小于566，571，598 （Advanced software），属于第二档。印象中考试成绩占比不大，拿A比较简单。
CSE579 Knowledge Representation and Reasoning. Difficulty: 5 Workload: 3 Quality: 5
讲怎么通过propositional logic/first order logic 来表达知识，构建state transition system，然后通过declarative programming来解决planning问题。难度不小，有些课程视频需要反复观看，学过discrete math的话会相对容易一点。Project是写一个answer set programming程序来实现amazon的自动化仓库。建议可以提前google一下knowledge representation，有兴趣的话可以选，但是目前主流的AI方向还是machine learning，没兴趣的话不是很推荐。
最后，楼主春季Session B开始上课，12月份上完所有课程，实际上只用了9个月。原因是夏季学期系统是允许选三门课的，当时抱着试一试的心态就选了三门课，结果跌跌撞撞的上完了还都拿了A。后来秋季学期session A和session B加起来系统只允许选4门课，我和我的SCAI advisor聊的时候就问她可不可以有一个session选三门课，她看我summer session三门都拿了A就告诉我说可以提交一个course overload request来申请多选课。于是我就提交了申请，然后申请被批准了，我的系统就允许我fall semester一共选了5门课。最后的timeline是Spring session B 2 门 + Summer session 3 门 + Fall session A 3 门 + Fall session B 2 门。这里只是分享一个9个月拿到学位的可行方案以供参考，并不是推荐，希望大家可以根据自己的情况选课，顺利毕业！
求加米！谢谢！
CSE511 Data Processing At Scale. Difficulty：2 Workload: 1 Quality:2
比较水的一门课，每周的课程视频都比较短，dbms相关的一些知识还比较有用，课程视频到分布式DB之后就开始有点混乱。Project 1是用python来处理nosql database的数据，非常简单。Project 2得用scala来在spark上做分布式运算，难点主要是熟悉spark api和scala的语法。
CSE531 Distributed/Multiprocess OS. Difficulty: 3 Workload: 3 Quality: 3
前几周主要是介绍各种分布式系统和构架，后面几周主要讲分布式系统之间的通信及同步问题，课程视频质量还不错。有三个Project，第一个主要是让你熟悉grpc用法，后面两个project都挺有意思的，每个都花了我大概8-12个小时。主要问题是后两个Project的描述有点模糊，需要多问问TA来明白具体要求。
CSE539 Applied Cryptography. Difficulty: 4 Workload: 3 Quality: 5
课程内容很详实，视频质量也是MCS里最好的之一，介绍了很多Cryptography相关的主题，比如Hash，Encryption，DH Key Exchange之类的。课程主要问题是期中和期末考试占比过大（50%），而且考试题目很tricky。
CSE551 Foundation of Algorithm. Difficulty: 5 Workload: 4 Quality: 5
MCS项目要求必须选551或者579其中至少一门。如果只选其中一门的话，建议选551，感觉对刷题找工作有帮助。 课程视频内容不算太多，但是作业难度不小，没有project，时间主要花在作业和准备考试上。每周的graded assignment都是当周讲的算法的延伸，要全部弄懂需要看一些其他的资料或者youtube，感觉我每次都会错1-2题。期末考试很难，不会考原题，需要写pseudo code，2个小时的考试时间也不够做完。但是最后期末考试成绩curve了，所以拿A不难。
CSE566 Software Project/Process/Quality Management. Difficulty: 2 Workload: 5 Quality: 4
课程主要是关于软件项目管理，开发流程，quality attribute这些。课程非常理论，质量说实话还不错，但是workload是我认为MCS这些课程中最多的。每周都有很多的reading material，然后总共有5篇essay要写...
CSE598 Blockchain. Difficulty: 3 Workload: 3 Quality 3
课程视频质量不好，但是当时的那个助教Jeremy Liu特别好，他本身是web3从业者所以讲了很多最新的应用和思考。如果是对web3感兴趣的话，值得推荐。Projects第一个是hyperledger fabric，感觉并不是很难也没什么用。第二个是用solidity来实现一个ETH smart contract，实施起来很简单，难点主要是学习solidity的api。Jeremy说后面会改成两个project都是ETH相关的，不知道现在改了没有。
CSE598 Advanced software analysis & design. Difficutly: 3 Workload: 5 Quality: 4
课程内容特别是关于architecture的挺有用的，workload感觉属于第一档，有些周的视频内容很长，再加上有5个project。Project有Java的，有C#的，Java的那个project第二周就要开始做，如果之前没相关经验的话，得提前准备一下。还有就是吐槽一下这门课我的助教 Das，超级不耐烦，每周的session感觉完全没准备就来讲了。
然后我想单独把我上过的关于AI的课放到一起讲。我的建议是如果想学machine learning相关的东西可以选572， 575，如果没有其他课想选可以选579，不推荐选571.
CSE571 Artificial Intelligence. Difficutly: 5 Workload: 5 Quality: 3
这是一门关于AI的introductory课，由几个不同的topic组成，信息量巨大，相当于把其他两三门课压缩成了一门课。前两周讲knowledge representation，和579的内容大量重合。第三到第五周讲machine learning，和572 data mining有部分重合，虽然我没上过575 statistical machine learning，但是感觉应该和575的内容也有大量重合。第六周，第七周是两个单独的topic。不建议选这门课，不如分别选579， 572和575。
CSE572 Data Mining. Difficulty: 3 Workload: 4 Quality: 4
这门课涵盖了decision tree，clustering，neural network，reinforcement learning。内容很多，但是一部分没有过多的深入，比如neural network， reinforcement learning，我猜这部分应该在CSE575里面会讲的更深一些。Workload小于566，571，598 （Advanced software），属于第二档。印象中考试成绩占比不大，拿A比较简单。
CSE579 Knowledge Representation and Reasoning. Difficulty: 5 Workload: 3 Quality: 5
讲怎么通过propositional logic/first order logic 来表达知识，构建state transition system，然后通过declarative programming来解决planning问题。难度不小，有些课程视频需要反复观看，学过discrete math的话会相对容易一点。Project是写一个answer set programming程序来实现amazon的自动化仓库。建议可以提前google一下knowledge representation，有兴趣的话可以选，但是目前主流的AI方向还是machine learning，没兴趣的话不是很推荐。
最后，楼主春季Session B开始上课，12月份上完所有课程，实际上只用了9个月。原因是夏季学期系统是允许选三门课的，当时抱着试一试的心态就选了三门课，结果跌跌撞撞的上完了还都拿了A。后来秋季学期session A和session B加起来系统只允许选4门课，我和我的SCAI advisor聊的时候就问她可不可以有一个session选三门课，她看我summer session三门都拿了A就告诉我说可以提交一个course overload request来申请多选课。于是我就提交了申请，然后申请被批准了，我的系统就允许我fall semester一共选了5门课。最后的timeline是Spring session B 2 门 + Summer session 3 门 + Fall session A 3 门 + Fall session B 2 门。这里只是分享一个9个月拿到学位的可行方案以供参考，并不是推荐，希望大家可以根据自己的情况选课，顺利毕业！
求加米！谢谢！
