我建议你朋友先想清楚他拚第二个硕士的理由是什麽 想要的东西清楚了 就会知道有那些选项 往前进的时候也会出现很多新的机会 让你随时调整方向的 但每次都要审慎评估并且重新规划自己的职涯方向 以我自己为例子 我自己是化工系毕业 毕业之後不务正业 跑去电信业做数据分析 再跳金融业做PM 原本还有化工硕可以念 但是一不注意休学休到被退学QQ 後来念乔治亚理工CS硕 现在在G社当菜鸡软体工程师 四年前(2017年, 当时26岁)萌生想要回头当软体工程师 但我只有写一点点python做数据分析的经验 根本称不上会写程式 所以就想念个CS硕士方便我转职 顺便打下比较紮实的CS基础 我当初衡量的因素如下： 1. 想要海外名校光环 & 硕士学历 2. 当时的女友不希望我出国念书 3. 存款没太多 刚好那时候有朋友找我去金融业做一个创新的单位PM 薪水跟下班时间相对好掌握 我面试通过之後就开始准备GRE 大概就是下班冲补习班 没补习的时候就在公司楼下美食街嗑古巴三明治并且一边念书到打烊 就。很。累。 弄完GRE发现哭腰 Q没满分简直有辱我理工魂 但总分还可以就算了 托福以前有补习过 准备的方法论还记得 上网看看这几年改变要注意的事情 勉强破百 准备这两个考试的同时开始看看学校 有个明确的目标比较知道自己在往什麽方向前进 那时候刚好注意到有线上学位(Online Program)这种东西 1. 颁发正式、与实地上课无差别的学位 (Master Degree, 有diploma不是certificate) 2. 可以远距完成学位 3. 学费便宜 那时候符合这些标准而且排名不错的学校有 1. Georgia Tech: OMSCS (Online Master of Science in Computer Science) 2. UIUC: CS in Data Science 3. UC Berkeley (Streaming Program) 柏克莱那个是串流远距课程 时间被卡死而且学费跟on campus一样贵 超哭 也是这三个学校里面唯一要看GRE的学校 GT OMSCS算最早切入线上硕士的program (2013开始的样子) GT 在CS领域也是排名颇前面的学校 还有提供可以切换成on campus program的管道 就会发学生签证可以去美国 最重要的是 只有他有给我AD 2018秋季入学 一边在金融业当PM 一边读书 就。很。累。 2019夏天觉得 专心快点念完学位比较赞赞 远距没限制学习场域 (要注意考试的环境就是了) 於是就裸辞 想说远距念书顺便到处去玩 哪知道2020开始疫情爆发 我才去柬埔寨跟缅甸而已 还没去中东跟欧洲 摸摸鼻子开始投一些台湾的软体、数据分析相关职缺 同时开始懒散刷Leetcode 想说至少有个实习经验 更好转职 不管是纯软工程师或是数据相关的缺都可以 还好2020五月碰到一个数据顾问公司愿意收我 虽然还是跟研究所前的工作比较相似 大部分还是PM相关 但老板愿意让我慢慢练习coding 其实到这时候我已经开始犹豫要不要继续走软体工程师这条路 或是继续往数据相关的工作紮根 对我的过去经验比较有连贯性 我有7年工作经验 这时候转软体工程师就是全部打掉重来 成本很高 但今年初看到G社近期有大量招募计画、新办公室在板桥落成 准备扩大团队 决定先面试 有通过的话再看有没有合适的team是能够跟data比较相关的 就开始每天刷Leetcode 运气不错有通过 前阵子也碰到一个想去的team 也顺利媒合成功 最近刚onboard 重新开始SWE career track 我大龄new grad、远距又没论文的CS硕士、念书跟工作有重叠 这些东西可能在面试还是会有影响 但我觉得 国外工作应该比较不在乎这些条件 只要你能够证明能力就好 学位也是紮实的GT CS发的 不是那种证书或是extension school 不管国内外工作 只要能够清楚说明当下的环境状况跟自己的决策思路最重要 学校的作业也可以整理成project作品集 如果自己觉得不够丰富也可以自己开side project来做 纯粹是经验分享 打得很流水帐 没什麽结构还请见谅 可能内容看起来轻描淡写 但里面很多决策非常的纠结 很多过程非常痛苦 很多机会没把握住 很多时间还是浪费了 本来想要在GT转on campus学位 拿学生签证去美国工作 但还是遇上疫情没辄 就算现在成功转职软体工程师 但依然是白纸一张 也会自我怀疑是不是这样做真的比较好 毕竟当初还是有点想藉着念硕士出国工作 但整体来说 我认为每个时间点我都做了当下所能做出的最好决定了 而我运气也不错 回到正题 建议你朋友厘清自己想要念硕士的理由是什麽 是硕士给予的技能训练? 学术训练? 学位光环? 还是什麽? 想清楚了之後再去找方法 可能不是只有出国念第二硕士(y/n)的二元选项 多找找资料说不定可以走出自己一条路 共勉之 *补充一下线上学位 OMSCS 毕业大概学分费+学杂费USD $7k 远距类型的硕士在台湾念完的话还可以省生活费 录取率又比传统硕士来的高很多 入学再想办法拚转on campus应该更容易一些 但不是所有online program都有提供转on campus的机会 网路上讨论也不多 另外要注意 线上学位通常没有要写论文 如果念硕士是希望体验写论文要慎思 或是觉得论文对未来面试很重要的 也要考量一下 但就算不用写论文 修课一样不轻松 这几年除了CS领域 也开始很多其他科系有提供线上学位 当作进修也很不错 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 1.200.14.97 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1631814303.A.6C4.html ※ 编辑: morek (1.200.14.97 台湾), 09/17/2021 01:46:28 可以的唷 因为转on campus比较像是转系的感觉 学校会发学生签证 毕业之後拿OPT找工作 台湾这边也有一位OMSCS的学生有成功转到on campus的案例 我2020之前花很多时间念演算法 包含自己去Coursera看演算法课程 还有找书来看 前面演算法知识的打底花很多时间 刷题也是每天刷3题以上 我有买Premium 想20分钟写不出来就看解答 然後每题都会研读solution里面的解题逻辑 看讨论区其他大神的写法跟思路 「刷题在精不在多」强者我朋友是这样教我的 跟我一样的刷题小白可以参考三个小技巧： 1. 各种基本演算法的逻辑弄清楚 线上课程或是Crack the Coding Interview要看 2. 先刷每日例题以及Leetcode Explore里面的Top Interview Questions(*) 3. 写下刷题笔记 建立自己写的上手的模板 例如BFS适用的状况、条件、常见的template * 每日例题每天的种类、难度不一 适合培养手感 TIQ的题目有进行分类 Array, Strings, DP,... 对於熟悉每个类型非常有帮助 刷完TIQ应该会比较有感觉每个题目在干嘛、套路是什麽 再去写其他的explore pack 我自己在coding interview比较偏向沟通 而不是解题神人那种听到题目直接给最佳解 我会仔细分析题目的条件 跟面试官讨论解题的策略 没问题才开始写 写完之後会walk through确认没有bug 然後主动进行分析 除了最基本的complexity analysis (说明为啥是O(n^2)而不是直接给结论) 还会找出有什麽缺陷、可能改善的方向 这些想法可能是边写边想到的 如果时间来得急就implement优化 来不及就会说我的code想要怎麽调整 调整完预期可以达到O(nlogn) 工作换得绝对不是轻松 只是现在写起来轻描淡写 里面还有很多失败、碰壁的过程 只是没有写出来而已 例如台大化工毕业当完兵之後 我面试投的几十份工作全部失败 面试SAP的时候被问sorting我连bubble sorting那种都讲不出来 最後是暂时待在一间猎头做总经理特助 月薪不到30k 过几个月才转到电信业做数据分析 这些失败经验交代不完啦 但确实都是养分 面试这件事情要做很多准备 最後成不成也是很吃运气 谢谢大家 希望可以给大家一点信心 有时候走得慢一点、路线跟别人不同，还是可以走出一条路的 倒不用太坚持走主流的模板路线 ※ 编辑: morek (1.200.14.97 台湾), 09/17/2021 09:47:18 我觉得还是有一些些帮助 比较全面的了解CS的知识 虽然这些课程在MOOC上都有 但是作业跟考试的难度跟MOOC不能比 还有就是 课程是有规划的 不像MOOC要自己搭配课程 最後就是因为有付钱+想要海外硕士光环(我也不知道要干嘛 就是想要) 所以会逼迫自己认真很多 不像MOOC很容易松散 到一半就放弃 如果单纯看能力成长 我觉得OMSCS没有给什麽特别的训练是自学做不到的 可是我一堆MOOC的课程上到一半就懒惰没继续了XDDDD 除此之外 我上面有分析 我想要洗硕士学历XDDDDD 除了学校的课程 我也有花额外时间多念演算法很多遍 如果要自学真的要要很有自制力 硕士学费20万台币也是钱啊 我就会很认真 ※ 编辑: morek (1.200.14.97 台湾), 09/17/2021 09:54:33 如果大家有什麽想之道的细节或是想要聊聊 也欢迎私讯我 我有看到就会抽时间回覆 ※ 编辑: morek (1.200.14.97 台湾), 09/17/2021 10:44:31 对阿 我就是那个出走失败的家伙 XDDDD 不同类型的经验 分享给大家听听 阿不过前面几篇的gordon0730也有提到 科技巨头都满有机会relocate到其他地点的 门票先拿到 後续再说啦~ ※ 编辑: morek (1.200.14.97 台湾), 09/17/2021 11:51:40 有机会，但不太多。毕竟从业界的角度来看，我是CS的new grad 没有什麽相关的软体开发经验 或是端得上台面的project/github contribution 所以投国外比较多还是PM或是Data Analyst这类型 也是有拿到祖国Offer 但我没去XDD G社招募的范围很广，先定义清楚自己目标进去的Level是什麽 如果是Experienced hire 我认为软体开发经验就很重要 (我不确定G社HR policy是什麽) 英文能力要有 因为真的大量用到 但也不是要多专精 能够清楚表达自己的意见跟想法 大概是这样的能力 ※ 编辑: morek (1.200.14.97 台湾), 09/17/2021 12:49:03 没错 申请的时候要看很仔细 是不是发diploma 有没有特殊注记 每间学校不一样 GT是没这些差异 校方是宣称毕业证书跟on campus一模一样 中、台政府认证的海外学历都有签证条款 除了学位证书之外 还要附上签证&满一段时间 所以拿到学位可能不适用公部门？ 公司的话基本上就是看毕业证书 就回到上面那点 我面试都诚实说 面试官也都很好奇远距学位的机制 普林斯顿在Coursera有开Algorithm 2门 算是让我确定想走CS的课程 发现我不排斥演算法 膜拜这些精巧聪明的设计很好玩 刷题像在解谜 解出来的话很有成就感XDD Coursera现在也有Coursera Package 可以参考里面的课程挑自己有兴趣的注册audit 就不用买整包的课程证书 MIT 自己的MOOC也有CS50 也有开MicroMaster 这些都是进修的选项 大家可以多看看不同的 CS很幸福 网路资源超爆多~~ ※ 编辑: morek (1.200.30.25 台湾), 09/17/2021 14:42:04 G社relocation我是不知道，菜鸡不敢造次问这种问题哈哈 不过我身边有案例，是F社直接发工作签证给在台湾工作3年左右的工程师，直接赴美 原本没有OPT、没有绿卡，直接发H1B的样子 有投、有要求、有机会，多问问说不定刚好某段时间有政策调整也不一定 没有什麽是绝对的~ 加油!!! 大家好像对刷题速度很好奇 我有刷题的那六个月里面，每天至少少刷一题 每一题大约会是20 min解题，解不出来就直接看解答 吸收答案之後，照着印象写一次看看自己能不能完成解答讲的演算法 然後对照解答演算法跟我的答案哪边有不同、他是不是有用更有效率的方法写出来 解答几个比较有趣、没写过的演算法练习一下之後，看讨论区有没有其他厉害的思路 所以一题可能是一个小时到一个半小时 我刷题的速度真的很慢，慢到我有阵子怀疑我到底有没有进步 後来有写笔记，记录我学习到的东西，就比较能找出自己擅长、不擅长的题目 还是推一句强者我朋友的刷题指导：「刷题在精不在多」 超级同意i大的看法 我前阵子看看求职市场的机会，真的会有面试官给人这种感觉 ※ 编辑: morek (1.200.8.179 台湾), 09/21/2021 14:28:50 ※ 编辑: morek (1.200.8.179 台湾), 09/22/2021 00:00:10