UCSB的CS这么臭屁?才招这点中国人!北航智友学子崔乔栋专访​

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来来来,崔学长送你一只加州大龙虾!崔学长睿智、随性、为人友善,思路条理清晰,典型的工科男,快来和这位博士大神学长交流交流吧~


我们先来看一下学长的基本情况

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崔乔栋

本科:北京航空航天大学,计算机专业

博士:University of California, Santa Barbara (second year), 研究方向为计算机图形学方面。

GRE :333 Toefl: 102.  本科GPA 3.62. 对目前很火的CS申请有比较深入了解。

“大家好,应智友杜老师的邀请,今天和大家一起分享一下UCSB的CS项目申请、学习等情况,希望对大家能有帮助。我大概从招生、申请、学习、就业等几个大家比较关心的角度跟大家谈一下~”

关于招生和在读情况

我们学校的CS专业master一届大概招40人左右,其中大约10人是中国人。Phd招大概20个左右,中国人5 人左右。包含Phd,我知道我们这届的中国学生大概十几人的样子。所以整体上,CS系的规模很小,招人不多,申请起来还是有一定难度的。但是UCSB cs系教授并不少,大概有40名教授,研究领域基本遍布cs的各个分支。除了cs系,UCSB的ece系也做很多cs相关的研究,申请时也可以考虑。

 

对于CSEE,小智想说,加州无弱校!随便哪个学校,只要是加州的,项目含金量和就业都绝对是杠杠的,更何况UCSB排名TOP30+,绝对是很多学子应该收藏的项目。


小智借崔学长的地盘,也给大家补充点干货。干货!干货!同学们,转发文章,保留干货啊!

对于CS,在加州的学校里,招生规律比较明显的有三所学校,UCLA难于UCSD难于加州欧文。招生规律性不太强的有两所学校,UCSB和加州戴维斯,主要是招人不多,项目规模小,中国人少,所以这两所学校最大的好处是学术环境非常纯粹,但因此申请难度也很大!还有两所学校,圣克鲁兹和河畔的项目规模也不大,但是因为排名比较靠后了,所以如果条件说得过去的学生,都可以试试,但加州的学校都不简单,基本也得本科背景不错,GPA3.3以上。

对了,还有三所非加州系统的加州学校,小智一句话点评一下。加州理工,神校;斯坦福,伪神校;南加,加州最好申的学校,但是EECS太热,所以也远没有南加的工学院其它专业好申请。

我自己申请时的经验和建议

UCSB还是非常看重套磁的。因为决定Phd申请的人是教授,在申请Phd项目的时候,一般人也是照着某个学校某个研究方向去申请。在这个研究方向可能会有几个教授,如果教授看到你的简历感觉你的背景很适合在他们lab的研究,他可能会录取你。所以申请Phd重中之重是做好在你想申请这个研究方向的研究,多读论文,这样你才能了解每个教授的研究细节。在本科的时候最好需要做相关的研究,最好有英文的学术论文发表。比如我在申请Phd项目的时候,通过大量阅读相关论文,找到了适合套磁的教授,从而申请了合适的学校。还有比较好的一个方法就是想办法去自己想去的学校进行交流,如果在交流的时候能在某个教授的lab工作,并且有成果的话,那样是最好的,顺便还可以有国外教授的推荐信。另外一个是在申请前,需要通过套磁来确定申请的学校。通过套磁信,我们可以简要的了解某个教授是不是在招学生,以及一些细节。另外要满足申请基本要求,要有合理的GRE和托福的分数。对于托福来说,口语最好要好,比如22分以上。原因是作为Phd学校一般会给你提供助教来cover你的学费和生活费。作为国际学生助教考核标准之一就是口语。总的来说,如果某个教授想招你做学生,他最看重的肯定是你的研究能力,别的托福GRE分数都相对次要。

相对Phd来说,master申请相对容易一些。我最开始找到智友杜老师的时候,是打算申master的,后来觉得自己将来也打算读博士,就master和Phd混合申请了。我的一点感受是如果打算出国留学,尽早规划比较关键。比如我在大二寒假已经考完了GRE。大三前就考完了托福,之后就可以有更多的时间来准备科研。

UCSB的学习过程

Phd项目的核心是研究。不同学校有不同的规定。当然硬性的规定都很少。我们学校规定必须修满若干学分的课。如果一学期修两门课的话,四个学期就能修完(1学期三个月)。一般在第二年左右会有screening exam,就是几个教授组成一个committee,然后出题考验这个学生在特定研究领域的知识程度。一般人只要好好准备都能过。另外在第三年左右有了一定的研究成果或者计划,会进行qualifying exam, 一般都是向几个committee member 教授讲解自己最近所做的项目,以及未来的研究计划。通过qualifying exam之后就会成为Phd candidate, 然后一般预期做两三年研究就能毕业。毕业的标准主要看导师,不同的导师标准不一样,但是一般都是具有影响力的若干篇期刊或者会议论文。读Phd时间一般较长,也有因为各种原因读不下去中途转master走人的。

Master专业一般最多2年,第一年上课,第二年可以选择做project. 毕业可以有两种选择,一种是考试毕业,另外一种是project毕业。

        学习感受        

对于Phd来说,课程是次要的。Phd一般会在第一年上课相对多一些,然后从第二年开始就很少再上课,而是主要开始科研。比如我Phd第二年没有上过一节课,专心做科研。课程对于Phd来说比较自由,可以随意选择所上的学期,只有一个固定的学分要求,但是大部分人都会在前两年搞定课程方面的要求。对于Phd来说,我们学校一般会在第一年有一个screening exam,是对Phd的一次考试,考察某个Phd对各个方面的知识掌握程度,由不同教授出题,只要认真学习上课,一般都会通过。在通过screening exam 之后,有Qualifying Exam,一般在第三年或者第四年。Phd项目一般在5年,当然如果research没有达到老板要求,也有念到第六年的。对于research来说,主要是和导师相关。和一般的上课不同,research投入远远大于上课或者考试,志向读Phd的人一定要做好准备。一般Project周期都在一年左右,如果顺利的话,结果是一篇paper,需要发表在相关的期刊或者会议上面。UCSB的教授一般对学生论文质量要求很高,投稿的期刊和会议也一般都是相关行业最好的。如果学生发表足够的学术研究成果,导师觉得你可以自己独立的做研究,就标志着Phd就读完了。

        就业情况        

从就业来说,我们学校master毕业大多都去微软,amazon,google等高科技公司。我们学校cs就业还是很不错的,我的好几个master朋友都去了amazon,facebook,微软等公司。Phd就业主要看个人意愿,工业界就业的话有几个师兄去了google,facebook的研究部门,也有一个师姐去了硅谷创业公司。学术界的话可以去做教职或者博士后,我知道两个人都找到了好的博后职位,另外一个人则去了美国一个公立学校做助理教授。好几个master毕业的学生也抽到了H1B签证。另外,machine learning作为这几年的大热,如果有相关背景找工作机会会很多。

        校园环境        

UCSB地处美国西海岸,有山有水,风景秀丽。校园靠海而建,从校园最多步行10分钟到沙滩。沙滩干净整洁。大部分楼都是海景楼。比如我现在的实验室,朝窗户外面一望就是蓝天大海。周末可以去校园附近hiking,风景秀丽的track有很多。学校距离Santa Barbara downtown 开车的话只要15分钟,坐公交需要20分钟。具有很多有特色的建筑。学生可以去免费的健身房,健身设施完善,并且平常有各种健身课程可以选择(还有帆船课,不过要自己去downtown)。学校每学期会发免费的bus sticker,但是bus一般30分钟一趟。距离一个较大的market place很近,开车只需要5分钟,其中有物美价廉的costo,以及多种餐厅。学校有专门的bike track,并且bike track 一直延伸到downtown,是骑行爱好者的福音。距离洛杉矶车程2小时,距离旧金山车程6小时。

住宿的话可以选择学校的公寓,也可以自己在外面找地方住,近两年学校公寓降价,而且距离学校很近,所以还是很好的。如果自己找地方住,也有很多可以选择的地方。

Santa Barbara是典型的地中海气候,一年四季气候宜人。冬天不会很冷,夏天也不会很热。所以这边绝大部分房间都没有空调,因为没有必要。

         治安状况         

UCSB治安还是很好的,如果在晚上回家,可以申请免费的escort。 距离校园很近有警察局和消防局。

             伙食            

学校有mealplan,可以自己选择,虽然价格有点贵,但是是自助餐,并且质量很高。学校内有很多各种各样的餐厅,分布于校园,比较大众的subway,吉野家,panda express 都很方便。当然自己做饭也是选择。

最后感谢一下当年申请的时候

智友杜老师所提供的帮助~


福利放送,大家请围观一下智友的其他高端CS案例,帮助大家和自身情况进行对比:


C同学:普林斯顿大学-计算机博士(全额奖学金)

背景情况:清华大学-姚班,GPA3.9,T105,G326,百度、微软亚洲研究院实习, computer vision一篇学术论文


Z同学:芝加哥大学-计算机博士(全额奖学金)

背景情况:北京邮电大学-信息工程,GPA3.5,T103,G330,高性能计算领域一篇论文,Yoller Games实习


C同学:卡耐基梅隆-计算机硕士机器学习方向,TOP23南加州大学-计算机博士(全额奖学金),加拿大滑铁卢大学-计算机研究型硕士(全额奖学金)

背景情况:清华大学-数理基础科学,GPA3.6,T101,G325,混合模式数据下的特征(Attribute)聚类与模式(Pattern)聚类的研究项目 Team Leader,数学建模美赛二等奖,加拿大滑铁卢大学Engineering & System Design Department暑期科研,滑铁卢大学教授推荐信

L同学:卡耐基梅隆大学-生物技术革新与计算硕士;卡耐基梅隆大学-智能信息系统硕士;卡耐基梅隆大学-信息技术硕士;TOP39加州大学欧文分校-计算机硕士;TOP44加州大学戴维斯分校-计算机硕士

背景情况:北京邮电大学-信息工程,GPA3.3,T102,G321,一篇Demo Paper:Aminer-mini: A   Distributed Academic Search and Mining System。清华大学Knowledge   Engineering Group研究经历,百度实习。

W同学:哥伦比亚大学-计算机硕士,卡耐基梅隆大学-娱乐技术硕士,加州洛杉矶分校-计算机硕士

背景情况:北京师范大学-乔治梅森大学2+2,计算机,GPA3.7,G327

S同学:威斯康辛-计算机硕士  卡耐基梅隆-计算机硕士  TOP44 UCSD-计算机硕士

背景情况:电子科技大学-集成电路设计与集成系统,GPA3.6,T100,G315,水项目参与研究SPH模拟水流的算法并测试了多个不同的核函数,一段游戏开发经历

Y同学:香港大学-计算机科学研究型硕士(全额奖学金)

背景情况:天津外国语大学-信息管理系统,GPA3.8,T109,G327,有二作文章发表,三段研究经历,百度和德勤的实习,做的是数据分析岗。


J同学:卡耐基梅隆大学-计算机硕士,加州大学洛杉矶分校-计算机硕士

背景情况:北京大学-计算机,GPA3.4,雅思7.5,G325,挂名文章一篇Panorama to Cube: a content-aware representation method, ACM   SIGGRAPH Asia,研究经历Effect enhancement based on scene analysis for stereoscopic videos,Supervisor: Hongbin Zha,KINECT 3D   reconstruction: noise reduction and depth enhancement,Supervisor: Gang Zeng,ACM SIGGRAPH Asia实习

S同学:哥伦比亚大学-计算机硕士,TOP15康奈尔大学-计算机硕士,TOP23南加州大学-计算机硕士

背景情况:墨尔本大学-计算机科学,GPA3.8,GRE326