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這位版友您好,小弟我現在剛好在美國目睹第一現場的大CS時代,看到你的狀況,或許 有些經驗可以參考。 首先你要想清楚你要的是甚麼,雖然現在說你想要轉資工,但平心而論,你對於傳統定 義上的資工(我想應該是美國這邊的 Computer Science 吧),究竟了解多少呢?一般來 說,說想要轉資工的可能有三種真正的意思  一、看到軟體的潛能,想在未來的工作上用軟體增進自己的工作效率  二、看到大數據、機器學習、人工智慧很夯,想要加入熱潮撈一筆  三、真的對系統程式、平行運算、加密、作業系統有興趣,想要變成純資工 如果是《一》,那我會誠心建議您可以先嘗試一些「和軟體相關」的科系,如資管、資訊 、甚至是人機介面等,這類科系的特色(用台大現在在推的話來說,雖然我不看好)就是                 CS+X 你的核心專業(X)加上寫程式(CS)的技能。如人機介面需要心理學,資訊需要統計等, 如果你想看看程式結合你專業後能激發出甚麼潛力,這或許是一個好選擇 如果是《二》,那我會誠心建議您可以再尋求別的可能,因為一頭的熱潮栽入,是很可能 最後敗興而歸的。這又可以細分為兩個部分 1.大數據、機器學習、人工智慧的本質是甚麼? 就是數學,線性代數、統計、馬可夫鍊、還有最佳化。一切的程式都只是為了imple- ment 這些數學而生。如果你看到 deepmind, deepblue, deep dream, deep learni- ng (WTF 怎麼這麼多 deep,因為加 deep 94潮),因此想跳下來加入浪潮,真的要 先問問自己喜不喜歡數學。就算真的對這樣的數學很有礙,真的要做到能開發這些 演算法的 "Scientist" (不是 engineer),大概也是需要一個博士學位才有可能。 2.這個產業會夯多久? 平心而論,可能夯不久了。現在在美國這邊的熱潮已經悄悄從上述的題目,轉變為 資安、區塊練、分散式系統。為甚麼?因為很多打著這些招牌的公司、新創,根本   就賺不了錢,又換句話說,本益比是無窮大。為甚麼?因為 deep learning 只是 手段、是過程,但不是最後賺錢的商業模式。綜觀任何產業,在真正成熟前必然有 一次泡沫化。從洛克斐勒時代的石油、太平洋鐵路公司時代的鐵路、二戰後的汽車 、2000 年的 .com bubble,沒有一個例外。deep learning 的泡泡甚麼時候會破? 我不敢說,但是滿有可能在你念完兩年碩士前就破掉了。 最後的最後,如果是《三》,我們就可以真正來看要怎麼樣增加你的申請資歷了。對於 一個非本科生(或是廣義上EECS)來說,你有三個選擇,不互斥,若三個都做更好 1.轉系到成大資工/其他資工 2.開始經營 github 3.練好英文 (1) 絕對是最有利的一步。現在不要說外系了,資工系自己要申請到 USC 的資工碩士, 都不容易(這幾年 USC 在 EECS 的某些方面早已領先 UCLA,不是父執輩印象中的 USC 了)。所以如果你真的有心要轉資工碩士,何不先轉到資工學士?套一句小弟指導教授 的話,非資工出身要申請到好資工 "..., nothing is impossible, but I'll definitely say it's very unlikely." (2) 除了修課外,最能展現你熱情的就是你的 github 首頁。新學了一個語言嗎? 寫個 迷你 Project,放到 github 上;有一門課的 final project 是整合不同語言的大型 系統程式嗎? 把 code 整理乾淨後,放到 github 上;突然對演算法課程上的 DFS 有 興趣嗎? 把它實作出來,放到 github 上。在履歷上寫自己對哪個語言有多了解,不如 附上一個 github link,人家點進去後一目了然。小弟我這塊就是特別弱,在來到美國 開始找工作時深深懊悔。若你有志長期走這個領域,這絕對是一個值得培養的興趣(也 可能是北加州真的太無聊,大家除了弄 github 沒其他休閒了) (3) 平心而論,多益 8xx 分,如果你大學期間沒有持續碰英文,現在要把自己練到名 校(別懷疑,南加大絕對是名校)需要的英文程度,你可能需要努力一陣子。當然很多 學校會寫說最低托福需求可能只要八十分,但當大家有和你一樣的 GPA,托福卻都比你 高上十分的時候,學校有甚麼理由一定要選你呢? 俗稱申請的三項基本數據就是 GPA、 GRE、TOEFL,有了不是萬事OK,沒有一定處處吃虧。用籃球來比喻, TOEFL 就是罰球命中率,大家會跟你說 50% (很低)就足夠了,但真的看到 50% 還是會 偷偷一笑(Howard) GRE 就是三分球命中率,大家都想衝高,但無奈一般人資質有限,只有特強者才能充到 極高(Nash) GPA 就是綜合命中率,裡面包羅萬象,並不能簡單地解釋。可能包含你讀哪間學校、是 甚麼主修、修了啥課,但綜合而言,大家看到高 GPA,會下意識認為這是一個好學生。 和英文直接相關的就是 GRE 和 TOEFL,如果這位大大有志申請到好學校,花時間在英文 上絕對不會是錯誤的選擇。 以上幾點小弟自己的淺見,因為尚在求學,有需多不足之處,請大家不吝指教 ※ 引述《shashayou (嚇嚇你)》之銘言: : 大家好 : 我現在是成大法律系大三學生 : 大概是從上個月開始決定轉行往資工方向走 : 在過去二年完全沒有接觸過任何理工科系的課程 : 這學期有修了離散數學一門課 : 線性代數、資料結構、作業系統、計算機組織、演算法等資工所考科有計劃於剩下的大學 : 生涯陸續修畢 : 雖然我應該不會參加國內的資工所考試,但我想上述科目應該不僅是資工系的基礎科目 : 也是重要科目,因此我有計畫在大學畢業前修畢以上課程。 : 高三考完指考後有去考過多益(8XX),自己的英文能力應該還可以(?) : 目前的目標是希望自己能申請上USC,想請問各位自己在剩下的大學生涯有需要做什麼樣 : 的準備以利於我申請美國資工所(M.S Program)呢?如應修哪些課程?把系上的課修好刷 : 高gpa就可? : 謝謝! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 24.7.87.200 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/studyabroad/M.1506403662.A.45C.html
bluebluelan: 北加沒那謀無聊吧 很多人下班根本不想再碰到鍵盤惹 09/26 13:34
bluebluelan: 真的只有很有熱誠的才會去認真經營github 09/26 13:36
大大不要激動XD小弟我開玩笑的
bluebluelan: 學生想找工作就是先找個實習 side project一般也不會 09/26 13:37
bluebluelan: 很認真被看待 除非做到github星星500+ 09/26 13:38
bluebluelan: new grad的履歷想脫穎而出就是實習+工作經驗>>一切 09/26 13:39
是呀..小弟我最近在找工作這點深深有感。但我想在申請學校方面如果能有 github 上 的 project,對於非本科出身的會是一個大加分,可以證明對 CS 這個領域有一定了解
bruce00595: push 09/26 13:42
※ 編輯: frankshyu (24.7.87.200), 09/26/2017 13:46:47
Mariobrother: 推 09/26 13:49
ec8412: 推 09/26 13:59
kevin85421: 推 09/26 14:01
tim26270746: 推 09/26 14:10
JJ1622: 推! 09/26 14:32
zzzz8931: 問一下,第一種人的話,有些科系在美國不好找工作吧? 09/26 14:34
malisse74: 北加無聊的話 全美大概沒多少地方是有聊的了哈 09/26 14:36
a2ab34bc: 推 09/26 15:23
ptag720: 要轉系的話豈不是從大二念起了?同學大四 09/26 15:55
ptag720: 轉考一般還要考微積分,微積分法律系似乎沒修? 09/26 15:57
wuyujen: 推薦這篇文章 09/26 17:00
Keyword: 樓上Mason 09/26 17:07
shashayou: 謝謝你的回覆 09/26 20:05
biglightbulb: github滿有用的 我應徵的公司都有看 FLAG等級可能就 09/26 21:38
biglightbulb: 真的沒在看就是了 09/26 21:38
sttagomantis: 中肯推 09/26 21:50
flyawayla: 從14年開始每年都有人說明年是泡沫 09/27 00:29
感謝這位大大提出,我強調一下,我是指 ML 產業是泡沫,並非指全體 CS。北加州 這邊現在真的很多體質不健全的 ML 公司
Morphee: 不覺得是泡沫 09/27 01:47
biglightbulb: 應該不是泡沫 只是來讀CS+搶CS工作人膨脹太快 09/27 01:53
chrisli86: 推 中肯的文 09/27 02:17
kriswu8021: 很中肯 只怕又有人來說台灣人不團結xD 09/27 02:52
aphiya: 推推 09/27 02:53
jipq6175: 這篇很好 09/27 03:35
mandychad: 推推 09/27 08:12
gloriosa: 誠心傳授只能推了 09/27 11:26
blooddance: 推 09/27 11:30
※ 編輯: frankshyu (136.152.209.9), 09/27/2017 13:15:57
scsatu: 中肯推 09/27 20:34
flyawayla: 當領頭羊公司FLAG還在用ML, ML就不會是泡沫 09/28 01:09
flyawayla: 體質不健全的公司, 跟產業泡不泡沫是兩件事情 09/28 01:09
Recorder: 先不論是不是泡沫,我感覺new grad職缺變少+競爭變多 09/28 02:13
Recorder: 光是這件事情就會大大影響在美國唸書的投資報酬率 09/28 02:14
Recorder: 所以想來唸的可能得好好想一下 09/28 02:14
bluebluelan: 沒什麼startup陣亡率本來就很高 ML也是最近幾年才 09/28 03:04
bluebluelan: 被應用 十年前你跟人家說用ML做搜索人家都覺得你瘋惹 09/28 03:05
bluebluelan: 各大搜索引擎也是不斷演進才到今天這個地步 09/28 03:06
b29308188: 我以為pagerank也是ML的一種耶 09/28 22:53
就小弟所知 Pagerank 應該只算是一個解eigenvalue的問題QQ ※ 編輯: frankshyu (136.152.142.72), 09/29/2017 04:25:48
hochengyuan: 推 09/29 06:59
ar0n77777: 推推 09/29 16:40
caesar76513: 推。建議原Po努力申請校內資工雙輔吧,法律學位就繼 09/30 11:56
caesar76513: 續讀完。這樣萬一未來有變,難以申請上MS in CS,至 09/30 11:56
caesar76513: 少還可以申請LL.M。 09/30 11:56