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崔同學

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來來來,崔學長送你一只加州大龍蝦!崔學長睿智、隨性、為人友善,思路條理清晰,典型的工科男,快來和這位博士大神學長交流交流吧~


我們先來看一下學長的基本情況

崔喬棟

本科:北京航空航天大學,計算機專業

博士:University of California, Santa Barbara (second year), 研究方向為計算機圖形學方面。

GRE :333 Toefl: 102.  本科GPA 3.62. 對目前很火的CS申請有比較深入了解。

“大家好,應智友杜老師的邀請,今天和大家一起分享一下UCSB的CS項目申請、學習等情況,希望對大家能有幫助。我大概從招生、申請、學習、就業等幾個大家比較關心的角度跟大家談一下~”

關于招生和在讀情況

我們學校的CS專業master一屆大概招40人左右,其中大約10人是中國人。Phd招大概20個左右,中國人5 人左右。包含Phd,我知道我們這屆的中國學生大概十幾人的樣子。所以整體上,CS系的規模很小,招人不多,申請起來還是有一定難度的。但是UCSB cs系教授并不少,大概有40名教授,研究領域基本遍布cs的各個分支。除了cs系,UCSB的ece系也做很多cs相關的研究,申請時也可以考慮。

對于CSEE,小智想說,加州無弱校!隨便哪個學校,只要是加州的,項目含金量和就業都絕對是杠杠的,更何況UCSB排名TOP30+,絕對是很多學子應該收藏的項目。


小智借崔學長的地盤,也給大家補充點干貨。干貨!干貨!同學們,轉發文章,保留干貨啊!

對于CS,在加州的學校里,招生規律比較明顯的有三所學校,UCLA難于UCSD難于加州歐文。招生規律性不太強的有兩所學校,UCSB和加州戴維斯,主要是招人不多,項目規模小,中國人少,所以這兩所學校最大的好處是學術環境非常純粹,但因此申請難度也很大!還有兩所學校,圣克魯茲和河畔的項目規模也不大,但是因為排名比較靠后了,所以如果條件說得過去的學生,都可以試試,但加州的學校都不簡單,基本也得本科背景不錯,GPA3.3以上。

對了,還有三所非加州系統的加州學校,小智一句話點評一下。加州理工,神校;斯坦福,偽神校;南加,加州最好申的學校,但是EECS太熱,所以也遠沒有南加的工學院其它專業好申請。

我自己申請時的經驗和建議

UCSB還是非常看重套磁的。因為決定Phd申請的人是教授,在申請Phd項目的時候,一般人也是照著某個學校某個研究方向去申請。在這個研究方向可能會有幾個教授,如果教授看到你的簡歷感覺你的背景很適合在他們lab的研究,他可能會錄取你。所以申請Phd重中之重是做好在你想申請這個研究方向的研究,多讀論文,這樣你才能了解每個教授的研究細節。在本科的時候最好需要做相關的研究,最好有英文的學術論文發表。比如我在申請Phd項目的時候,通過大量閱讀相關論文,找到了適合套磁的教授,從而申請了合適的學校。還有比較好的一個方法就是想辦法去自己想去的學校進行交流,如果在交流的時候能在某個教授的lab工作,并且有成果的話,那樣是最好的,順便還可以有國外教授的推薦信。另外一個是在申請前,需要通過套磁來確定申請的學校。通過套磁信,我們可以簡要的了解某個教授是不是在招學生,以及一些細節。另外要滿足申請基本要求,要有合理的GRE和托福的分數。對于托福來說,口語最好要好,比如22分以上。原因是作為Phd學校一般會給你提供助教來cover你的學費和生活費。作為國際學生助教考核標準之一就是口語。總的來說,如果某個教授想招你做學生,他最看重的肯定是你的研究能力,別的托福GRE分數都相對次要。

相對Phd來說,master申請相對容易一些。我最開始找到智友杜老師的時候,是打算申master的,后來覺得自己將來也打算讀博士,就master和Phd混合申請了。我的一點感受是如果打算出國留學,盡早規劃比較關鍵。比如我在大二寒假已經考完了GRE。大三前就考完了托福,之后就可以有更多的時間來準備科研。

UCSB的學習過程

Phd項目的核心是研究。不同學校有不同的規定。當然硬性的規定都很少。我們學校規定必須修滿若干學分的課。如果一學期修兩門課的話,四個學期就能修完(1學期三個月)。一般在第二年左右會有screening exam,就是幾個教授組成一個committee,然后出題考驗這個學生在特定研究領域的知識程度。一般人只要好好準備都能過。另外在第三年左右有了一定的研究成果或者計劃,會進行qualifying exam, 一般都是向幾個committee member 教授講解自己最近所做的項目,以及未來的研究計劃。通過qualifying exam之后就會成為Phd candidate, 然后一般預期做兩三年研究就能畢業。畢業的標準主要看導師,不同的導師標準不一樣,但是一般都是具有影響力的若干篇期刊或者會議論文。讀Phd時間一般較長,也有因為各種原因讀不下去中途轉master走人的。

Master專業一般最多2年,第一年上課,第二年可以選擇做project. 畢業可以有兩種選擇,一種是考試畢業,另外一種是project畢業。

        學習感受        

對于Phd來說,課程是次要的。Phd一般會在第一年上課相對多一些,然后從第二年開始就很少再上課,而是主要開始科研。比如我Phd第二年沒有上過一節課,專心做科研。課程對于Phd來說比較自由,可以隨意選擇所上的學期,只有一個固定的學分要求,但是大部分人都會在前兩年搞定課程方面的要求。對于Phd來說,我們學校一般會在第一年有一個screening exam,是對Phd的一次考試,考察某個Phd對各個方面的知識掌握程度,由不同教授出題,只要認真學習上課,一般都會通過。在通過screening exam 之后,有Qualifying Exam,一般在第三年或者第四年。Phd項目一般在5年,當然如果research沒有達到老板要求,也有念到第六年的。對于research來說,主要是和導師相關。和一般的上課不同,research投入遠遠大于上課或者考試,志向讀Phd的人一定要做好準備。一般Project周期都在一年左右,如果順利的話,結果是一篇paper,需要發表在相關的期刊或者會議上面。UCSB的教授一般對學生論文質量要求很高,投稿的期刊和會議也一般都是相關行業最好的。如果學生發表足夠的學術研究成果,導師覺得你可以自己獨立的做研究,就標志著Phd就讀完了。

        就業情況        

從就業來說,我們學校master畢業大多都去微軟,amazon,google等高科技公司。我們學校cs就業還是很不錯的,我的好幾個master朋友都去了amazon,facebook,微軟等公司。Phd就業主要看個人意愿,工業界就業的話有幾個師兄去了google,facebook的研究部門,也有一個師姐去了硅谷創業公司。學術界的話可以去做教職或者博士后,我知道兩個人都找到了好的博后職位,另外一個人則去了美國一個公立學校做助理教授。好幾個master畢業的學生也抽到了H1B簽證。另外,machine learning作為這幾年的大熱,如果有相關背景找工作機會會很多。

        校園環境        

UCSB地處美國西海岸,有山有水,風景秀麗。校園靠海而建,從校園最多步行10分鐘到沙灘。沙灘干凈整潔。大部分樓都是海景樓。比如我現在的實驗室,朝窗戶外面一望就是藍天大海。周末可以去校園附近hiking,風景秀麗的track有很多。學校距離Santa Barbara downtown 開車的話只要15分鐘,坐公交需要20分鐘。具有很多有特色的建筑。學生可以去免費的健身房,健身設施完善,并且平常有各種健身課程可以選擇(還有帆船課,不過要自己去downtown)。學校每學期會發免費的bus sticker,但是bus一般30分鐘一趟。距離一個較大的market place很近,開車只需要5分鐘,其中有物美價廉的costo,以及多種餐廳。學校有專門的bike track,并且bike track 一直延伸到downtown,是騎行愛好者的福音。距離洛杉磯車程2小時,距離舊金山車程6小時。

住宿的話可以選擇學校的公寓,也可以自己在外面找地方住,近兩年學校公寓降價,而且距離學校很近,所以還是很好的。如果自己找地方住,也有很多可以選擇的地方。

Santa Barbara是典型的地中海氣候,一年四季氣候宜人。冬天不會很冷,夏天也不會很熱。所以這邊絕大部分房間都沒有空調,因為沒有必要。

         治安狀況         

UCSB治安還是很好的,如果在晚上回家,可以申請免費的escort。 距離校園很近有警察局和消防局。

             伙食            

學校有mealplan,可以自己選擇,雖然價格有點貴,但是是自助餐,并且質量很高。學校內有很多各種各樣的餐廳,分布于校園,比較大眾的subway,吉野家,panda express 都很方便。當然自己做飯也是選擇。

最后感謝一下當年申請的時候

智友杜老師所提供的幫助~


福利放送,大家請圍觀一下智友的其他高端CS案例,幫助大家和自身情況進行對比:


C同學:普林斯頓大學-計算機博士(全額獎學金)

背景情況:清華大學-姚班,GPA3.9,T105,G326,百度、微軟亞洲研究院實習, computer vision一篇學術論文


Z同學:芝加哥大學-計算機博士(全額獎學金)

背景情況:北京郵電大學-信息工程,GPA3.5,T103,G330,高性能計算領域一篇論文,Yoller Games實習


C同學:卡耐基梅隆-計算機碩士機器學習方向,TOP23南加州大學-計算機博士(全額獎學金),加拿大滑鐵盧大學-計算機研究型碩士(全額獎學金)

背景情況:清華大學-數理基礎科學,GPA3.6,T101,G325,混合模式數據下的特征(Attribute)聚類與模式(Pattern)聚類的研究項目 Team Leader,數學建模美賽二等獎,加拿大滑鐵盧大學Engineering & System Design Department暑期科研,滑鐵盧大學教授推薦信

L同學:卡耐基梅隆大學-生物技術革新與計算碩士;卡耐基梅隆大學-智能信息系統碩士;卡耐基梅隆大學-信息技術碩士;TOP39加州大學歐文分校-計算機碩士;TOP44加州大學戴維斯分校-計算機碩士

背景情況:北京郵電大學-信息工程,GPA3.3,T102,G321,一篇Demo Paper:Aminer-mini: A   Distributed Academic Search and Mining System。清華大學Knowledge   Engineering Group研究經歷,百度實習。

W同學:哥倫比亞大學-計算機碩士,卡耐基梅隆大學-娛樂技術碩士,加州洛杉磯分校-計算機碩士

背景情況:北京師范大學-喬治梅森大學2+2,計算機,GPA3.7,G327

S同學:威斯康辛-計算機碩士  卡耐基梅隆-計算機碩士  TOP44 UCSD-計算機碩士

背景情況:電子科技大學-集成電路設計與集成系統,GPA3.6,T100,G315,水項目參與研究SPH模擬水流的算法并測試了多個不同的核函數,一段游戲開發經歷

Y同學:香港大學-計算機科學研究型碩士(全額獎學金)

背景情況:天津外國語大學-信息管理系統,GPA3.8,T109,G327,有二作文章發表,三段研究經歷,百度和德勤的實習,做的是數據分析崗。


J同學:卡耐基梅隆大學-計算機碩士,加州大學洛杉磯分校-計算機碩士

背景情況:北京大學-計算機,GPA3.4,雅思7.5,G325,掛名文章一篇Panorama to Cube: a content-aware representation method, ACM   SIGGRAPH Asia,研究經歷Effect enhancement based on scene analysis for stereoscopic videos,Supervisor: Hongbin Zha,KINECT 3D   reconstruction: noise reduction and depth enhancement,Supervisor: Gang Zeng,ACM SIGGRAPH Asia實習

S同學:哥倫比亞大學-計算機碩士,TOP15康奈爾大學-計算機碩士,TOP23南加州大學-計算機碩士

背景情況:墨爾本大學-計算機科學,GPA3.8,GRE326

 

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