Columbia MSCS
這是一篇哥大mscs正名貼，之前看很多人看了地裡早就過時的哥大cs勸退貼，然後就開始覺得不行（原帖主已經在2個月後上岸google）。
本文將分為1. 找工評價 2. track 3. 課程評價 4.錄取信息 5.費用 相對客觀的描述columbia mscs項目
找工評價
認真找的每天都投基本都找到了，主要是大廠offer比較多（因為只有大廠sponsor國際生）。
身邊有adobe、tiktok、meta、amazon、 nvidia、databricks intern offer。columbia 過簡歷關的幫助感覺還行，認識的同學vo有citadel、jane street、deshaw, bloomberg, meta、stripe、tiktok、weride, 5 rings .... 如果本科有過相對大一點的實習公司經歷（tt/阿里/google/ms），剛才說的那些量化+大廠面試至少能拿1/3吧大概。 哥大mscs拿到amazon vo的我認識的都面試通過了。同時哥大是bbg內部系統裡覺得roi 很高的學校，因此會專門過來撈人面試（22 年撈了一大批人）,同時負責Columbia mscs的meta hr 非常負責（Columbia mscs的meta recruiter也是S的hr）,回郵件很快，24 fall開崗第一天就聯繫了一大批columbia mscs的學生來面ng和intern，非常給力
不過哥大cs找工氛圍確實不濃厚，career fair只有bbg，本科生的career fair不讓研究生參加，沒有人文關懷。
track
哥大cs有十多個track，選的人比較多的有software system 和machine learning track，我選的是第一個。machine learning track必修課比較少，比較自由。software system track限制比較多，不過課的內容基本都是SDE相關。如果要同時投簡歷+刷題+準備面試+handle課業的話，workload真不算小。
有thesis track，修thesis track是兩年制。需要找到願意帶你的教授做科研，可以延畢到兩年且做好了可以轉phd
課程評價
地裡有很多評價貼說的都是哥大的wld很大，個人認為是有失偏頗的，哥大可以選出純水課的課表。哥大課表可wld 大可水，以下是樓主和朋友上過的一些課（同時我完全沒有遇到過帖子裡說的選課困難的問題，wl 太長的問題。 我想選的課每次都能選上， 無論水課還是wld大的課。）
- operating system: ss track必修課，wld很大，只建議找到工作上比較好，用一門課的學分學三門課的內容。不過學好這門課對面試qd很有幫助。不要選Kostis的課，他只會在課上一直"like like like"一句話裡能有六個like, 雖然他是stanford phd畢業的，但是講課聽起來很費勁，我美國同學都聽不懂在說什麼。可以選jae的課，那個老師很不錯據說。(給Kostis老師正名一下。Kostis是有妥瑞氏症的，所以說話一抽一抽，有時候有一段話得卡的比較久才能憋出來。這門課重點圍繞在ppt和作業，所以課堂可能作輔佐作用比較大。Kostis老師這個人很好，Ed上的問題很多都是親自回覆，很關心學生的問題和上課感受。據我瞭解是，Kostis老師出的exam難度沒有Jea老師那麼大的。畢竟這些課件教材全部都是來自Jea老師。Jea老師能說是SS track的看門人了。)
- programming languate translator: ss 必修課，wld一般。Project 是做一個編譯器，考試難度小於國內大部分編譯器的內容，可以放到第一學期上
- cloud computing: 水課，放到第一學期上比較好，wld幾乎等於無
- introduction to database:水課，依然放到第一學期上比較好，內容跟陸本的db差不多吧，寫寫sql+1234範式。如果想本學期完全開擺找工建議選donald 的課，雖然他喜歡學期中在ed上發火抱怨怎麼沒人來上課然後說我看了後臺300個人只有40個來上課，平均在線時長30mins, 然後只有三個人看了錄像，但是這門課wld還是很水。如果是別的老師,比如wu老師，hw 比較多也難，如果找工上岸了可以上
- distributed system:跟mit 那門課一毛一樣，給分很鬆，proj照搬（褒義）+了一個哥大自己設計的proj，適合sde 找工，好課
- competitive programming: leetcode/codeforce專項訓練，wld很大，比算法課更貼近面試
- advanced software engineering: ss必修課，wld一般，用java寫一個前後端分離項目，然後部署在google cloud上
- ui design: 水課，學react 做一個前後端項目。最近想了一個很有意思的idea，做interview coder
- advanced algorithm: 和本科的數據結構和算法沒有半毛錢關係， 這門課可以用一句話來概括，設計一個在P>P_r的情況下成立的隨機算法，可以改名叫概率論與數理統計在數理算法上的應用，不要和os一塊上
- artificial intelligence: 主要是對AI和ML的入門，有基礎的話不難。有5個conceptual作業和5個coding作業，另外還有期中和期末考試，略麻煩，不過給分還可以。推薦作為ML track的必修課上
- applied machine learning: 水課，wld小。有5個coding作業，一個期中考試和一個group project，給分不錯，推薦
- Software as a Service: 和 Advanced Software Engineering一樣是 SS Track 必修課，但是兩者2選1即可。 Junfeng Yang 老師教，老師人很好。課程內容學Ruby和 Rails。前半學期作業主要圍繞 Ruby and Rails的聯繫，後面圍繞group project 做進度報告和presentation。
哥大mscs的課可以選的完全不水。目前上過的所有課（包括UI,SE,NLP,AI...），教授都在很認真的教學東西，0 ppt reader。課程材料也很詳細。課程質量不用擔心。
錄取信息
40%中國人，40%印度人，剩下的是美國人
錄取主要參考gpa，陸本gpa要求比較高，美本相對bar低一點。印度同學主要是來自iit的各個分校或者vit，gpa大概都是9.1-9.2/10左右，一般都有兩年工作經歷
費用
費用地裡給的信息也是不準確的，沒有那麼貴。需要給學校交的錢大概是8w刀（學費+一系列學雜費+保險...），在曼哈頓租房大概2000刀一個月，這個項目是16個月，因此就是8w+200016+100016=12.8w刀, 大概跟cmu差不多吧。
2025.2 update: 最近還有朋友還有jump trading、hrt、nv、dbx、amazon、datadog面試，de shaw全職也從哥大撈了幾個人提前去面，總之就是學校不會拖後腿，如果簡歷上有大廠實習以上我說的所有公司應該能發一半面試。
同時上了半年我越來越喜歡紐約這座城市，非常具有活力，而且下城區全是吃的玩的，broadway每天的演出基本都是爆滿。在這裡能見識到更多元化的人生，比較推薦大家認真考慮來。畢竟紐約就是最好的大學
ta ra
ta 工資時薪大概24$左右，一週只能報10 hours。整合下來一個月950刀左右。當TA的條件不高，但是以下條件幫助比較大，一是這門課有很好的成績（A or A+）， 二是以往有類似課程的經歷/工作經歷。能達到這個條件的同學有很多，但是最終誰入選，得看老師怎麼選（所以比較看臉）。CS TA不一定是CS Major的，主要看課程覆蓋的學生廣不廣。以往有其他專業的學生在這門課拿了A，那麼她就有可能做這門課的TA。
ra 的話，unpaid ra還是好找的，給錢的很難（可以說幾乎沒有，但不排除遇到特別有錢的老闆），我身邊沒看到有人能拿到給錢的ra 的offer。哥大cs phd只要老師點頭就能轉phd，因此只要跟老闆一塊合作的愉快，轉Phd也不是什麼問題。真心覺得想讀phd的話，可以認真考慮哥大，因為翻了一下哥大cs phd的領域，基本都是top 名校，比如清北+iit，iit 的尤其多。
找工dp
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國立政治大學統計本科，2022年 amazon sde intern，2023年先在小廠做全職，後上岸 amazon sde 全職。