UCSD EC79
项目介绍
有不少硬件课，core有一门是必须修的硬件课，如果真的没有ee基础建议在那门课上多花时间
ec79已经是转码最友好的track，ucsd ece整体上wld和课业难度会比ucsd mscs高不少， 需要投入更高的时间
项目bar 和dp
bar略低于cs75，整体上来看转码友好，gpa 87+ cs/ee同学可冲
找工情况
身边上岸的一半一半吧
生活
学校的景色特别优美，气候也宜人，能稍微缓解一下大家的烦恼。除了冬季雨水会多一点，其他时候的气候都非常舒适。校外的房租虽然挺贵的，但 grad housing 价格比较便宜，至少能让大家有个住的地方。学校还有很多娱乐课程可以选择，像冲浪、拳击、射箭等等，在学习之余也能丰富一下生活。而且 UCSD 的学生可以免费乘坐市内公共交通，周末学校还有免费的 grocery shuttle 通往几个超市区域，生活还是挺便利的。
课程测评
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ECE 143 Programming for Data Analysis with Prof. Unpingco, Jose H. 推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐ Assignment：每周布置 4 - 6 道编程题，另有随机组队的 project ，要求自选数据集进行清洗、分析并撰写报告。曾有同学选取电商用户消费行为数据集，借助编程清洗数据，剔除重复与错误数据后，深入分析用户购买频率、消费金额分布等，最终形成详实报告。 Workload：较小，每周投入 5 - 8 小时即可完成作业与项目相关任务。 Grade：给分良好。此课程为 EC93 必修，专注讲解 Python ，从基础语法逐步深入至 Python 数据处理，对转码助力颇大，且课程压力小，无期末考试，强烈推荐选修。
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ECE 269 Linear Algebra and Application with Prof. Pal, Piya 推荐指数：⭐⭐ Assignment：包含三次作业、三次项目。作业与项目要求深度运用线性代数知识，如在图像处理中运用矩阵变换实现图像旋转、缩放等操作。 Workload：极大，每周用于该课程的时间可达 15 - 20 小时。 Grade：给分欠佳。作为 EC80、82、93 的必修课程，虽名为线性代数，但其难度远超本科阶段。每周两次课及一次 discussion 皆为满满干货，考试严苛，即便部分题目源自 discussion 和作业原题，平均分也仅约 30 分。相较而言，Prof. Xie, Pentao 的 ECE 269 难度稍低，可惜 22 - 23 年未开设。
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ECE 276A Sensing & Estimation Robotics with Prof. Atanasov, Nikolay A. 推荐指数：⭐⭐⭐ Assignment：设有三次作业、三次项目。作业与项目围绕机器人感知与估计展开，例如设计机器人定位算法，依据传感器数据估算机器人在环境中的位置。 Workload：繁重，尤其集中于后半个学期。每周耗时约 12 - 15 小时。 Grade：中等。该课程是 EC80 必修、EC93 选修，乃机器人领域基础课程。若有志于机器人领域工作或研究，此课程不可或缺。但因其难度较大，若非必修，需谨慎抉择。
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CSE 202 Algorithm Design and Analysis with Prof. Impagliazzo, Russell 推荐指数：⭐⭐⭐ Assignment：有五次作业、一个项目。作业和项目侧重算法设计与分析实践，如设计高效排序算法并分析其时间复杂度和空间复杂度。 Workload：较大，每周约需 10 - 12 小时完成任务。 Grade：给分较好。此课程效用不及本科的数据结构（CSE 100）或算法（CSE 110）。
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ECE 250 Random Processes with Prof. Siegel, Paul H. 推荐指数：⭐⭐⭐ Workload：适中，每周约花费 8 - 10 小时。 Grade：给分烂。此课程虽非任一 track 的必修，却是多数 track 的选修，且诸多其他课程会涉及相关知识。设有两次期中、一次期末考试，评分严格，稍有疏忽便易丢分。虽内容实用，但选课需谨慎。
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ECE 285 Intro to Mathematical Finance with Prof. Sworder, David D. 推荐指数：⭐⭐⭐⭐ Assignment：为组队项目。曾有小组开展股票投资组合优化项目，运用数学方法分析如何配置不同股票以实现风险最小化与收益最大化。 Workload：较小，每周约花 5 - 7 小时。