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
最后更新于
这有帮助吗?