大家好, 我是2023 UCL Data Science and Machine Learning (DSML) MSc 毕业的高龄学生 想跟大家分享下就读体验 & 些许找工作经验。 希望抛砖引玉，让更多人也一起发表感想～ Warning! 本偏纯属个人主观经验谈，如有意见不合之处，欢迎留言补充 如有争议，都是你对 1. Background 一硕CS毕业後工作三年，被不可名状得理由抓去伦敦生存 选择的方法是多拿第二硕再靠 PSW Visa去当地找工作 2. UCL学习环境 整体感想就是人太多，感觉一定有超收学生 第二学期後我就不大想回学校了XD 很多实体资源都需要提前预定，不然根本没法使用 不过电子资源十分丰富，基本上所有的课程书籍都会直接提供（Moodle） 如果想找past exam paper or coursework相关的资源也可以在UCL线上图书馆找到 此外就是UCL的帐号也可以看IEEE ...等期刊网站 （其他MS office等软体资源就不赘述了） 人种多元性部分：中国人 > 印度人 > 欧盟 > others （体感就是走在校园中会听到此起彼落得中文交谈声） （甚至有次被奇葩的印度人搭讪说： UCL, University Chiness London） 整个programme应该只有我一个台湾人... 学习部分我会给电子资源满分。 3. DSML Programme 180 credits = 60 (research project) + 120 (courses) 整体来说学习氛围非常chill，不过课程方面建议多做点研究 修的水课太多会让人觉得到底来干嘛的... 以下是我修过(or 旁听过)的课程心得＆评价： (a) Module: COMP0080: Graphical Models [T1] (22/23) Lecturer: Dr Dmitry Adamskiy Rating: 教学: 3.5星 作业: 3星 考试: 2.5星 Review: 不好不坏，教学是类似翻转教室那种先把完整上课内容放网路上 上课再挑重点带过 内容就是基础的Graphical model + 一点information theory 作业是小组作业，基本上也可以自己一人一队自己搞（不难，费时而已） 考试是考古题大集合 有更想修的课可以跳过这门 (b) Module: COMP0081: Applied Machine Learning [T2] (22/23) Lecturer: Dr Matt Kusner Rating: 教学: 4.5星 作业: 4星 考试: NA Review: 中上偏佳，纯翻转教室（上课只有Q&A），不过教材＆教授的口条会让你听课很享受 作业是juypter notebook function挖空让你填 不过这门课也被诟病说课程＆作业太简单，不过我觉得很适合那些没有ML基础的人 (c) Module: COMP0084: Information Retrieval and Data Mining [T2] (22/23) Lecturer: Ingemar J. Cox, Vasileios Lampos, and Emine Yilmaz Rating: 教学: 2.5星 作业: 4星 考试: NA Review: 多人合开课程，前半部分简介搜寻系统及其演算法，後半部是邀请guest lecturer演讲 缺点很明显，课程结构松散，吸收知识不易，最後几堂课甚至学生只剩3人含我 作业个人满喜欢的，实作一些简单的搜寻演算法，不过也满多人觉得太困难，太花时间 不过我觉得投入时间＆分数成正比 (d) Module: COMP0088: Introduction to Machine Learning [T1] (22/23) Lecturer: Kaan Akt Rating: 教学: 1星 作业: NA 考试: 0星 Review: 烂课，原本去年开课的教授(Matthew Caldwell)不知啥原因今年突然不开了（rumor是离职） Kaan算是来救火的，结果变提油救火 (教材还是用去年的) 考试不明所以的问答题?? 评分莫名其妙 最後烧到UCL staff开放大家报名重考 刚刚查了下2024年的老师又变成Matthew Caldwell (大概是被抓回来了) (e) Module: COMP0089: Reinforcement Learning [T2] (22/23) Lecturer: Hado Van Hasselt Rating: 教学: 4星 作业: 4星 考试: 4星 Review: Google Deepmind的学者开的热门课，纯反转教学（上课只有Q&A） 课程内容基本上就是reinforcement learning richard s. sutton and andrew g. barto 的浓缩版本，硬到不行 作业＆考试应该是我修的课里面最困难的 整体还是推荐，不过2024年换成Dmitry Adamskiy开课了（不推荐） (f) Module: COMP0171: Bayesian Deep Learning [T1] (22/23) Lecturer: Brooks Paige Rating: 教学: 5星 作业: 4.5星 考试: 4星 Review: 教授口条&教学让人非常舒服，纯翻转教学，上课Q&A （讲解深入浅出） 作业考试都不会刁难你 (g) Module: COMP0195: Accountable, Transparent, and Responsible Artificial Intelligence [T2] (22/23) Lecturer: Maria Perez Ortiz Rating: 0 Review: 烂课，在CS dept开文学哲学课是不是搞错啥了 其他还有一些热门课程因为限制我没办法修 如David Barber开的一系列课程，不过这些名人开设的课程大部分非常艰深困难 想修的人自行斟酌 4. Research Project 这点跟课程分开讲 有两种形式，一种是纯学术型，另一种是与企业合作的计画 个人浅见是如果不打算继续读phd建议选择企业合作的计画，可以提前感受下UK职场 後续顺利有机会直接拿return offer，因此这个选项也十分热门 一开放报名请赶快联络你有兴趣的公司申请（First in First serve） 当然那些大公司如Meta Amazon 投行不会在这里，但还是有满多热门小公司可以选择 5. 找工作 这部分是现在进行式ing 过来人经验是：如果你要2024.09开始的实习or工作，请现在开始survey递履历 一来是竞争激烈，二来是英国效率真的很慢 BTW, 2024年的大公司intern / graduate scheme大部分已开放 & 结束soon 虽然现在讲有点太晚，不过有兴趣得人可以尝试找下资料 先零零落落的写到这，由於找工作这块眉眉角角很多，再加上我也还在这磨难之中 如果回响不错＆我结束磨难了，有机会有下篇 or 有想问的问题可以回文or丢信箱 看心情回复 以上，给英国留学生，共勉之 --

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