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JHU MSECS

项目概述及其优势​

MSECS是JHU的CS项目，也是一个比较出名的转码项目✅。每年会招收数量相当可观的转码同学（有很多没上过任何cs课程），甚至有本科采矿工程专业的同学录取🥹，因此转码和科班同学可以重点关注一下该项目。 该项目的class size小， 申请某些厂的实习时候可能会有一些优势（点名meta），但是现在的话估计可能也没那么乐观了🙏。转PHD会有比较大的优势，因为本校老师比较愿意找本校的硕士生做项目。

标化要求​

24年的申请标化考试要求托福100，GRE required，但是MSECS在申请界面明确表示了GRE提交了也不看😍，需要提交GRE仅仅是隶属学院的要求（The Whiting School of Engineering requires GRE General Test scores for applications to all master’s programs. However, the Department of Computer Science does not review these scores nor do they have any impact on the outcome of admissions decisions during the application review process.）

录取bar和dp​

往年来看 3.7以上就很有机会，但是注意，这个学校会拒掉oq的人，有朋友斯坦福录了，MSECS拒了🥹

  1. 南方科技大学cs本科gpa3.8，有网易短期实习
  2. 东南大学cs gpa3.83, 雅思7.5
  3. 北京科技大学 ai专业gpa3.82, toefl 106
  4. iit ee本科一年全职工作经验
  5. 西交转码 gpa90.1

找工dp​

  1. 南方科技大学cs本科gpa3.8，有网易短期实习，上岸aws intern
  2. 三年工作经验上岸Goldman Sachs Analyst
  3. iit ee本科一年全职工作经验上岸小厂
  4. 印度同学一年全职工作经验，上岸小厂ng

就读体验​

多数会选择3 + 4 + 3 三学期毕业的上课模式。如果最后一学期part-time 可选择4 + 4 + 2 / 4 + 5 + 1的模式😊

从Applications, Reasoning, Software, Systems and Theory ， 从5个领域里任意挑选4个领域并至少各选一节，可以选很多wld小的课，比如EN.601.667 (01) Introduction to Human Language Technology [+]. Χ 或者EN.601.783 (01) Vision as Bayesian Inference 这样出名的水课，就能节约很多时间去找工投简历刷题了。🤩

学校提供旁听这个选项. 旁听的课程如果你是通过系统选上的, 那么这门课是会出现在你的成绩单上的. 并且旁听的课学分为0, 这样做就有一个好处，假如第一学期你想选一门硬课，比如说operating system 或者distributed system，但是又怕耽误找工，就可以选择旁听，这样就会有两种情况： 1. 你能handle过来，并且找到了实习，这种情况是最理想的，又有班上又能上自己想上的课 2. handle不过来，那就不投入很多时间，主要精力在找工作上。这门课也不用怕挂科，因为这门课的学分是0，不耽误毕业。无论怎么做都不亏。😙

CS选课优先级很高，不用担心选不上想上的课（其实本来一届MSECS的人也不是很多），同时开放选课之后要过几天其他专业的学生才能去选CS的课. 但是CS的学生选其他的课没有限制, 原因是工学院只有CS是做了这个限制的hhh. 比较热门的课例如CV, NLP, ML都会先照顾CS本专业的学生去上. 学校的课有大课和小课, 大课40-50人, 小课可能20人不到. ☺️

项目劣势​

  1. JHU地处巴尔的摩，危险系数相对较高❌。但是在读生说也不用那么担心，有shuttle免费接送，时间从17:45到次日3:45，在App上叫车即可。图书馆则是在相应时段有专门的校车送到想去的地方。

  2. 贵，根据23 fall MSECS录取同学的offer上来看，一年的总费用达到了86267刀，一年半的费用就是137371.5刀😅

一句话总结：​

我个人觉得这个项目是被低估的项目，除了花费高之外都蛮好的（学校排名、就读体验、wld、转phd、是否方便找工作上）。虽然是转码项目，但是科班同学也可以申请，如果家里预算充足，个人认为这个项目不比open cs app上A+的项目质量差🏅