卡内基梅隆大学MISM项目课程设置

发布时间:2021-03-31    文章来源: 至领留学    点击:106次

卡内基梅隆大学Master of the information systems management项目简称MISM,分3个方向,一个是global track,一个是general track,还有一个是我就读的Business intelligence and data analytics track。

  卡内基梅隆大学Master of the information systems management项目简称MISM,分3个方向,一个是global track,一个是general track,还有一个是我就读的Business intelligence and data analytics track。

  General track和BIDA track都各自可分为16个月的项目与12个月的项目。

  结构如图:

  global track的同学第1年是在澳大利亚度过的,主要是上网课;第2年会回到匹兹堡。General track 与BIDA track的同学整个项目都是在匹兹堡校区。

  从课程设置上来说,general track的课程会更加偏码一些,BIDA会更加偏向商业一些(但实际上,来了CMU,大家都会尽量的选一些偏码的课。这里先不展开细讲,后文会具体解释课程差别)。

  12个月项目与16个月项目的区别主要在于是否有暑期实习。

  参加12个月项目的同学都是有工作经验的,因此他们的项目中不含有暑期实习。所以他们大多数,需要直接找全职工作,压力会比16个月的同学更大。

  而16个月项目的同学大多没有工作经验,因而会有一个暑期实习。暑期是从5月中旬一直到8月底结束,参加暑期实习有利于拿 return offer。

  通过暑期实习拿return offer,会比直接拿全职offer更加容易一些。

  MISM每个长学期都要求选满54 units。这个units类似国内的学分,每个短学期的课程都是6 units,长学期的课程都是12units。

  在第一个长学期结束后如果GPA大于3.75,可以选择Overload,也就是选60个units的课程。

  课程设置

  如图是我们的核心课程:

  注:

  虽然必修课程是这样设置的,但是也可以做一些调整。

  在8月初开学的时候,所有同学都可以报名参加“开学考”,只要通过某一门课的考试,就可以免修该课程。

  这个设定对于想要修更多新课程的同学而言非常友好。

  每个学期54units是强制的,那么通过免修获得的空余units就可以用来学更难的内容。

  如下是选修课:

  从我的备注中你可以看出大部份可以免修的课程都是商科范畴的,所以大部份本科学习商科的同学,会选择在暑期认真复习,争取把能免修的全部免修掉。

  从课程设置中你可以看出,我们这个项目总体来说是商科与码农的结合体。

  可以说,会写代码的没有我们懂商科,商科的没有我们懂技术。

  以Unstructured Data Analytics 为例,这是一门短学期(七周或者八周)的课程,6units。

  这门课由我们Heinz学院开设,作业量属于中等左右,比较具有借鉴意义。

  这门课有3次作业,2次quiz。每次作业耗时大概0至6小时。

  虽说作业量着实特别大,但是学到东西也特别多。

  我觉得当年本科学金融的我,是无论如何也想不到有一天,我居然会如此复杂的代码,简直脱胎换骨。

  CMU课程——一节堪比6节强,你值得拥有。

  MISM general track的课程设计与我们极为相似,核心课程如下:

  大体而言,general track与BIDA课程区别但只在于design课程。

  但是学生差别较大。General track有很多同学想要走码农的路子,所以会选很多计算机学院的编程课,他们会一起组团刷课,刷leetcode。

  而我们BIDA的同学,都偏好走数据科学,数据分析,数据开发的方向。因为我并不是想走码农路线,所以了解不多,我比较了解的是数据方向的。

  选课推荐

  除了我们Heinz本学院的课程之外,只要有多余的学分,大家就可以用来选大名鼎鼎的CS学院的课程。

  (P.S.CS学院的课程作业量一般都很大)

  机器学习:比如10601,10701(课程代码)。

  这两门都是机器学习入门的课程,10601是给本科生与硕士生上的,10701是给博士生上的。但是硕士生也可以选择上10701。

  总体而言10701更加偏向原理和数理推导,10601更加偏向码。

  作为BIDA的同学,我们自己项目中已经自带了一门Machine Learning for Problem Solving(General track不能选这门课)。

  但是经常有BIDA的同学在上自带的之外,又会再选上10601或10701(我选了10601)。

  BIDA自带的课程主要是了解模型背后的算法与运用模型(直接套用sklearn等),而10601则是直接用Numpy从零构建模型。

  10601是一门长学期的12units的课程。

  有9次作业,作业由written part和programming part构成,我每次作业都需要花2至3天时间完成,最痛苦的部分莫过于debug。

  尤其是无论怎么改总是报错,或者运行结果不正确,而Due近在眼前的时候,真的是满心绝望。反复修改,熬夜秃头。

  这门课还有2次期中考和1次期末考。但是这门课从另外一个角度考虑,也非常友好,如果正常上课时间早上起不来,就可以上网课 。

  10601学完之后还能上10605, Machine Learning with Large Datasets。

  这门课我没有上过,所以不做过多评价。但是听说也很不错。

  CS学院还有一门deep learning的课程,也是12 units,这门课的作业量更胜于introduction to machine learning。

  听上过的学姐说,每天都写作业写到凌晨一两点。

  我打算下一个学期尝试一下(在作死的边缘反复试探)。

  What cannot kill you makes you stronger。

  还有一门Terry Lee的Data Structure and Algorithm也是大名鼎鼎,我也没上过。只要6学分,走过路过千万不要错过。

  总体而言我们的课程设置还是较为自由的。只要有多余的学分(units),你就可以上。

  当然,没有最自由,只有更自由——我们项目隔壁的ECE。

  听说他们项目可以随意选课,没有限制。

  编辑:翁晓兰

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