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北不列颠哥伦比亚大学毕业证书模板

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北不列颠哥伦比亚大学毕业证书模板哥伦比亚大学成绩单样本高清图片Columbia University),简称为哥大。八大常春藤盟校之一,是一所位于美国纽约曼哈顿的世界顶级的私立研究型大学,于1754年根据英国国王乔治二世颁布的《国王宪章》而成立,最初名为国王学院,1896年正式更名为哥伦比亚大学(1784-1896为哥伦比亚学院)并迁到目前所在的晨边高地(Morningside Heights)校园,是美国大学协会创始成员。 哥大是美国历史最悠久的五所大学之一,也是培养诺贝尔奖获得者最多的大学之一。哥大校园里还走出5位美国开国元勋,奥巴马、罗斯福等四位美国总统,和34位各国元首、首脑,10位美国最高法院大法官。哥伦比亚大学拥有世界一流的法学院、商学院、医学院、新闻学院、工程学院等,哥大新闻学院颁发的普利策奖(Pulitzer Prize)是美国新闻界的最高荣誉。 2018年8月16日,2018软科世界大学学术排名正式发布,哥伦比亚大学排第8名。

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Columbia University,Columbia University Diploma

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别名/曾用名:北不列颠哥伦比亚大学毕业证University of Adelaide毕业证

          地区:美国

          网址:http://whaykj.com


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学习体验

不过今天我主要分享的不是申请部分的内容,这部分我就不赘述了,接下来进入正题,那就是哥伦比亚大学MSCS项目的学习体验。这个项目给人最为直接的感觉就是工作量大,学习压力更大,因为需要上的专业课很多,而且基本没有水课,所以我基本天天都泡在图书馆里。就算这样我还是觉得有些吃力,哥大的这个项目的要求是在三个学期修完10门课之后毕业,基本配置一般是442,四节专业课一起上的话作业是很多的,一个作业可能就要花上一天的时间,再加上还要刷题找工作,时间也是很紧张的。另外开学一个半月就会有期中考试,还需要分出精力来复习,那种紧迫感也是可想而知的。

选择这个项目的新生在刚刚入学的时候需要选择一个track,这个时候大家只要选择自己最喜欢的track就可以了,因为如果大家不是很喜欢自己选择的track的话,第二个学期是可以进行更改的。我建议大家选择machine learning这个track,这是因为这个项目选课十分的友好,基本可以选到所有的课程,因为这边分配选课是要根据你选择的track来进行优先分配,machine learning这个track优势还是比较明显的。


选课问题

说到这里我再和大家说一下哥大的选课,在刚来哥大的时候我也被选课折磨了一番。说实话我之前从来没有见过哥大这样的选课模式,大家什么课都可以随意选择,所以我们只要下手稍微晚了一点,就呆在waitlist里面了。因此在开学前两周的选课周里,最好要尽自己所能去听所有的课,因为我们一旦选不上自己心仪的课程,还可以妥协去选一些别的课。这个时候如果我们前两周的课没有听,那么很可能错过第一个作业或是老师布置的选课认为,这样就失去了机会。因此在这边前两周我经常需要去听很多自己不喜欢又听不懂的课程,这对于我来说真的是一种煎熬。

所以我觉得选课一定要趁早,而且大家在选课的时候不要都去选硬课去值回学费,实际上在这里无论你选择了什么课,最后都是自己做reading,之后做作业,如果你选的课太硬,reading做不完的话后续的作业就会很麻烦了。事实证明我的这种想法是非常正确的,因为虽然我没有做project,但是OS也一直都是赶deadline的状态,一个学期需要学完APUE、OSTEP、Linux Kernel Development三本参考书,现在想起来都觉得有些残忍。

不过就算我们早早选课,像cv、ml这些热门的课程因为僧多粥少还是很难选到的,如果大家不能第一时间选课,那么就要进入waitlist了,有时一门课只有120人的容量,但是waitlist中却有150甚至200人在里面。不过大家也不用太过担心,因为我周围那些在waitlist的人基本在开学后一周之内都能选到课,这是因为哥大第一周是可以自由换壳的,而很多人在听课之后会放弃自己之前选的课程,不过这段时间也是很煎熬的,因为一旦真的选不到课还是很难受的。


项目质量

说完了选课再说一下项目的质量问题,现在有很多的人说哥大的CS项目比较水,不过我并不是这么认为的,在我看来学习还是要靠自己,我们可以自己去选择一些硬课。像我选择的课程难度都不是很低,完完全全是靠自己的大量自习才能搞定的。而我选的课里只有一门我觉得有点水,那就是数据库,不过这也是因为我之前工作的时候使用数据库比较多,对于那些转专业没有相关经验的人来说,课程还是很有难度的。而且这门课的project是要在Google cloud上写一个完整的网站,这个工作量无疑也是很大的。

不过课程虽然不水,但是课程的质量也并非都那么高,这样也和授课的教授有着直接的关系。像我上过database system的课,这个教授给我的感觉就是他在外面有事业的,教书只是他的副业,在上课的时候他两道题就能讲上一个小时,甚至有些时候记不清上节课讲到哪里,作业给的也不是很好。而给我上machine learning的教授则活脱脱将这门课变成了数学课,作业很难,课程内容也十分的硬核,因此教授对于课程质量有着决定性的影响。

不过无论什么课程,这边教授上课讲的知识都是比较少的,一位教授的说法就十分的形象,他说他就像在教我们游泳,他只是负责把我们推下水,接下来都靠着我们的努力。有一个学期我选了四门课,其中两门课每个星期上课两个半小时,两门课一星期只上课一小时50分钟,剩下的时间都是自由安排的。不过有很多的homework和reading要做,所以时间是特别紧张的,因为老师在课堂上讲的东西是不足以帮助我们完成作业的,自学压力还是很大的。

而且CS的研究生项目是没有基础课的,像那种Python入门、数据结构入门这类帮助学生适应研究生的课程一概没有,因此几乎每一门课都需要我们自学很多知识。所以我们选课的时候也要做好规划,不仅是课程的难度,我们还要关注每一门课是否有期末考试,如果每一门课都有期末考试,那么我们也很可能应付不来。

因此这也要求同学们有一定的基础,像OS就需要我们很会C,同时懂得操作系统的概念而且了解文件IO、socket接口。而像machine learning这门课,老师会要求同学有很好的高数、线代、概率以及统计知识,如果没过关的话选课都不让选。

说完了这些选课方面的事情,我也和大家分享一下我选的几门课,让大家提前了解一下这个项目中课程的特点,这样大家未来选课的时候也可以做一个参考。


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