20级DSDBT转码

• 本人是20级DSDBT学生，结合个人体验和身边同学经历给出评价，仅代表个人观点，欢迎补充。

• 个人背景：卷GPA大失败选手, 后面以学知识为主, 选课target尽量浪费时间少的, 规划上一开始偏就业 现在偏升学+research

个人经历；cGPA 30%多. 大一开始自学CS课程, 提前看了os,计组,计网,数据结构. 不过选cs的信念不太坚定,后面也是因为对学校cs课太失望, 听取学长意见后选择了DSDBT. 一开始规划是data scientist/MLE. 大二前过了一遍吴恩达的ML, deep learning课程, 大二刷做了很多data相关的规划, 学了数据分析,数据挖掘, Big data analysis, Mining Massive Data Sets(CS246), 刷了Boyd的convex optimization一部分, 还有stf的optimization课. 其他其他领域主要学了CS NLP,CV,graphics,cv3d,robotics, KD, 如果要做相关的research我会刷一遍project. 现阶段DS不是什么好选择, 数据分析和商业分析在国内卷中卷, MLE要求很高(读博起步), 性价比低. CV, NLP算法岗要顶会很正常, 推荐算法你校没什么人做, RL的岗位很少(且现阶段落地还是有点难度) 学校的课: 毕竟还是龙岗优化大学,个人觉得DS还是主要以运筹优化为主, 说ML很强感觉也是RL这种跟优化结合比较多的方向很强. 以及不太喜欢纯理论, 优化是个rising的领域, 但国内的对口依然有限 机器学习的课深度倒还是不错, 不过实战偏少, 如果kaggle经验丰富我觉得国内机器学习岗还是能找到不错的

research上: 我大二做了九个月偏system+DL的research, 也有一些论文产出. 我对兴趣点有了重新的认识也是通过科研. 做的方向很杂就不细说了 不过大二下兴趣点到了MLsys, 以及对Efficient DL, TinyML这些 相比cv nlp我更加感兴趣, 以及发现自己coding上的能力还是不足 其次是到现在我已经不太care教学质量了, 既然都是花钱买学位, 我选择跟自己方向更match的, 遂转码

以下是课程评价：

School Package 学院大礼包

贡献一些没怎么提到的dp:

Major Elective 专业选修

• DDA4250

  • 垃圾课, 我专门写了一千字给SDS反馈, 我不太想再具体描述, 是我决定转专业的主因之一.

• DDA4230

  • TA认真负责,是我认识最负责的Ta, 除了课程内容, 会认真指导project以及论文, 也会分享很多课程之外的内容, 实习科研内推

  • 内容相对挺硬的, 我上这个课之前已经上过 Shusen Wang, 李宏毅的强化学习课, 看过stf和UCB的DRL课程资料, 相比前面这些还要硬核一些

  • 作业内容简单, 做了就给满分, 相对没那么花时间

  • 拿A相对蛮难, 我用期刊的模板弄了10页当作project, 最后实际分数差距不大, 可能主要是考试.

  • 任务完成了就能拿到很好的分数保底

• DDA2020

  • 还是能学到挺多东西, 相对重理论轻代码

  • 第一次开课, 编排相对混乱,可能后面会好一些

• CSC4008

  • 快跑

• DMS2030

  • 基本是概念课, Prof非常nice, 课程内容还算有趣, 数学也不多, 以概念为主, 给分往年是40+, 今年降到30多, 期末选择题有点迷惑, wl不大.

• ECO3121

  • 比较intro的统计，个人感觉质量还是不错的, 作业也很实用.

Free Elective 自由选修

• GEB2503 智慧城市

  • wl略大, 给分很不错, 内容上偏CS, 但实际上不需要啥代码基础, lab就是调包复制粘贴过一遍, project不算很卷, 如果想做相关方向或者不喜欢写通识paper的挺推荐