版上各位大佬好:
我目前錄取UTD MSCS, NEU-SV MSCS, StonyBrook MSCS, CU-Boulder MSCS, UMass MSCS,
OSU MSCSE, ASU MCS(剩餘哥大pending, 但有自知之明哥大不可能錄取了)綜合比較下來,
目前OSU, UMass, NEU-SV, ASU比較糾結, 目前自己傾向去UMass-Amherst MSCS,
主要是AI/NLP方面的專業排名較高, 開設的課程與我的興趣match, 但怕自己當局者迷,
想聽聽各位大佬的意見(然後我的資訊都是網路蒐集或是朋友打聽而來, 可能有不少錯誤
或是主觀偏誤,還請各位拉正) 感恩
個人背景:
IE轉CS, 台灣已有IE學碩, MSCS畢業後想先工作2~3年 (目標先在美國找SDE/ML Engineer
工作,找不到就回台找), 比較有興趣的領域是ML/NLP, 然後存些錢後可能會去找RA做些研
究後決定是否繼續念博士, 對於要不要繼續念博士現在還沒有很清楚的想法, 可能想先念
MS看看有沒真的很強烈的動機和興趣與考量現實狀況後再決定
1. UMass-Amherst MSCS
Pros:
1. AI/NLP方向專排最高(usnews top20), 續博有利?
2. 有很多AI,ML, NLP相關的課程, 很符合我的修課興趣
Cons:
1. Location較差, 較鄉下, 到市區開車2.5小時, 周邊科技業就業機會少
2. 學費+生活費較貴, 58090/year
3. 網路上不少黑帖, 不外乎博班念>=6年, 教授不管學生能不能拿到學位
教職人員對學生態度傲慢?
4. 綜排相比下較差(usnews top70), 不利於找實習工作?
2. OSU MSCSE
Pros:
1. 課程質量聽說不錯
2. 綜排top55次高, 專排top30次高
3. 學費相較便宜, $49,556/year
Cons:
1. Location較差, 較鄉下, 周邊科技業就業機會較少
2. 課程與我興趣較不match, AI/ML/NLP的課程少了點
3. NEU-SV MSCS(General)
Pros:
1. Location佳, 加州矽谷, 找實習工作方便
2. 實習政策(COOP)方便找實習
3. 綜排最高( usnews top44), 有利於找實習和工作??
Cons:
1. 聽說課程較水, 而且許多課程沒有開辦實體班別, 只能修網課
2. 校區小, 一層樓
3. 學費最貴, $67792/year, 加州生活費高
4. 專排較低(Top49)
4. ASU MCS
Pros:
1. 課程能選擇的很多, 我有興趣的課都有涵蓋, 課程質量聽說不差, 老師教得挺認
真的?
2. 學費相較便宜, $47,360/year
3. 地點次佳, 鄰近加洲, 鳳凰城也是大城市?
Cons:
1. 綜排相比下較差( > top100), 專排相比下較差(top43)
2. 氣候炎熱
麻煩各位能否給我些意見 謝謝