Chuyển đến nội dung chính

UCSD EC79

Tổng quan chương trình​

Có khá nhiều môn phần cứng. Một trong các yêu cầu cốt lõi là một môn phần cứng bắt buộc: nếu bạn thật sự không có nền tảng EE, hãy tính trước việc dành thêm thời gian cho môn này.

EC79 đã là hướng thân thiện nhất với người chuyển ngành. Nhìn chung UCSD ECE có khối lượng học nặng hơn và môn học khó hơn hẳn so với UCSD MSCS, đòi hỏi bỏ ra nhiều thời gian hơn.

Ngưỡng trúng tuyển và các trường hợp tiêu biểu​

Ngưỡng thấp hơn CS75 một chút. Nhìn chung thân thiện với người chuyển ngành: sinh viên CS/EE có điểm GPA từ 87 trở lên có thể thử sức.

Kết quả tìm việc​

Trong số những người xung quanh tôi, khoảng một nửa đã nhận được lời mời làm việc.

Cuộc sống​

Phong cảnh khuôn viên đẹp đặc biệt và khí hậu dễ chịu, giúp giảm bớt phần nào áp lực. Ngoài việc mùa đông mưa nhiều hơn một chút, thời tiết quanh năm rất thoải mái. Tiền thuê nhà ngoài trường khá đắt, nhưng nhà ở dành cho học viên cao học thì tương đối rẻ, ít nhất bạn có chỗ ở. Trường cũng có nhiều lớp giải trí như lướt sóng, quyền anh, bắn cung, v.v., giúp cuộc sống ngoài giờ học phong phú hơn. Sinh viên UCSD được đi phương tiện công cộng của thành phố miễn phí, và cuối tuần trường chạy xe đưa đón miễn phí đến một số khu mua sắm để đi chợ, nên sinh hoạt hằng ngày khá tiện.

Đánh giá môn học​

  1. ECE 143 Programming for Data Analysis, Prof. Unpingco, Jose H. Mức độ khuyên học: 5/5 Bài tập: Mỗi tuần 4-6 bài lập trình, cộng thêm một dự án theo nhóm chia ngẫu nhiên, yêu cầu chọn một bộ dữ liệu, làm sạch, phân tích và viết báo cáo. Ví dụ, một nhóm chọn bộ dữ liệu về hành vi chi tiêu của người dùng thương mại điện tử, làm sạch bằng cách loại bỏ dữ liệu trùng lặp và lỗi, sau đó phân tích sâu tần suất mua hàng, phân bố chi tiêu, v.v., và ra một bản báo cáo kỹ lưỡng. Khối lượng: Nhẹ, 5-8 giờ mỗi tuần để hoàn thành bài tập và dự án. Điểm số: Chấm rộng tay. Môn này bắt buộc với EC93, dạy Python từ cú pháp cơ bản đến xử lý dữ liệu bằng Python. Rất hữu ích cho người chuyển ngành, áp lực thấp và không có thi cuối kỳ. Rất nên học.

  2. ECE 269 Linear Algebra and Application, Prof. Pal, Piya Mức độ khuyên học: 2/5 Bài tập: Ba bài tập về nhà và ba dự án. Cả hai đều đòi hỏi vận dụng đại số tuyến tính sâu, ví dụ dùng phép biến đổi ma trận để xoay và co giãn ảnh trong xử lý ảnh. Khối lượng: Rất nặng, 15-20 giờ mỗi tuần. Điểm số: Chấm khắt khe. Bắt buộc với EC80, 82 và 93. Tên là "Linear Algebra" nhưng độ khó vượt xa trình độ đại học. Hai buổi giảng và một buổi thảo luận mỗi tuần đều dày đặc kiến thức. Thi rất chặt: dù một số câu lấy từ buổi thảo luận và bài tập về nhà, điểm trung bình chỉ khoảng 30. So ra thì ECE 269 của Prof. Xie, Pentao dễ hơn một chút, nhưng tiếc là năm 2022-23 không mở.

  3. ECE 276A Sensing & Estimation Robotics, Prof. Atanasov, Nikolay A. Mức độ khuyên học: 3/5 Bài tập: Ba bài tập về nhà và ba dự án, xoay quanh nhận thức và ước lượng cho robot, ví dụ thiết kế thuật toán định vị robot để ước lượng vị trí của robot trong môi trường dựa trên dữ liệu cảm biến. Khối lượng: Nặng, nhất là nửa sau học kỳ. Khoảng 12-15 giờ mỗi tuần. Điểm số: Trung bình. Bắt buộc với EC80, tự chọn với EC93. Đây là môn nền tảng của lĩnh vực robot. Không thể thiếu nếu bạn định làm việc hoặc nghiên cứu về robot. Tuy nhiên vì độ khó, nếu không bắt buộc thì hãy cân nhắc kỹ.

  4. CSE 202 Algorithm Design and Analysis, Prof. Impagliazzo, Russell Mức độ khuyên học: 3/5 Bài tập: Năm bài tập về nhà và một dự án. Tập trung thực hành thiết kế và phân tích thuật toán, ví dụ thiết kế thuật toán sắp xếp hiệu quả và phân tích độ phức tạp thời gian, không gian. Khối lượng: Nặng, khoảng 10-12 giờ mỗi tuần. Điểm số: Chấm rộng tay. Môn này kém thực dụng hơn so với môn Data Structures (CSE 100) hay Algorithms (CSE 110) bậc đại học.

  5. ECE 250 Random Processes, Prof. Siegel, Paul H. Mức độ khuyên học: 3/5 Khối lượng: Vừa phải, khoảng 8-10 giờ mỗi tuần. Điểm số: Chấm khắt khe. Tuy không bắt buộc với hướng nào cụ thể, nhưng là môn tự chọn của hầu hết các hướng, và nhiều môn khác có tham chiếu đến nội dung liên quan. Có hai bài thi giữa kỳ và một bài thi cuối kỳ, chấm nghiêm, sai nhỏ cũng bị trừ nhiều điểm. Nội dung thực dụng nhưng hãy cân nhắc kỹ.

  6. ECE 285 Intro to Mathematical Finance, Prof. Sworder, David D. Mức độ khuyên học: 4/5 Bài tập: Dự án nhóm. Một nhóm làm dự án tối ưu danh mục cổ phiếu, dùng phương pháp toán học để phân tích cách phân bổ vào các cổ phiếu khác nhau nhằm giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận. Khối lượng: Nhẹ, khoảng 5-7 giờ mỗi tuần.