##更新 对不起我这阵子实在太忙太忙了 我有抽空看了下直播方式 ##要装东西 要设定 要照顾串流 我可能没有那麽多时间 ##目前会先改成发文的方式 如果时间允许我会录影片 ##这阵子也有不少人来问问题 有些实在很棒 我会尽量整理一下分享给大家 ##一样会会有三篇文章 分别关於学校 找工作 以及转专业杂烩 关键字 #商管转电脑科学（任何领域转电脑科学可参考） #CS 0.1-0.3背景 #中高GPA #无研究经验 无发表 #有实习有专案 #经验多元不丰富 写在前头， 如果是电脑科学背景加上 1. GPA好 2. 有研究经验 发论文/ 投期刊或录取的 3. 很确定自己要做什麽领域跟方向 以上C3取2经验的强者，这篇对您的参考可能不太大，嫌字多可以左转 如果愿意跟我交个朋友加个LinkedIn还是非常欢迎XD 另外因为写得时间间隔很长，所以心境上有不少改变， 导致语气、重点会有些前後飘移，请不要见怪。 还有尽量为了避免中英夹杂，以下对照表， 但我觉得把学校用中文例如加州大学柏克莱分校写出来有点怪， 就请原谅我仍然有些夹杂。 电脑科学 ：Computer Science 专案：Project 系所：Program -------------------------------------------------------- 目录 一、 录取成绩 二、 个人背景 三、 心路历程 四、 给转领域的人建议 五、 选校 (最推荐大家看的) 六、 给大家学习的三个建议 七、 结尾 一、 录取成绩 申请领域 ：Computer Science / Scientific Computing / Analytics / Data Science Upenn SCMP(录取) + MEAM CMU EBiz + Data Science UChicago MSCS(录取) Gatech CSE + Analytics UW-Madison PMP UIUC MCS USC 37 MSCS UMass MSCS(录取) 二、 个人背景 1. 台湾大学工商管理学系毕辅系机械工程学系 （认识我的应该靠这个线索就可以知道是我了 ） 2. GPA 3.84 / 4.0 GRE 320/340 + 3 TOEFL 107/120 3. 电脑科学领域 a. 正规修课经验 i. 物件导向程式语言（Java） ii.快速原型创新 （利用HTML CSS JavaScript 做报到机台前端＋些许後端） iii. 资料库管理（MySQL） iv. 没了，我知道很少，所以对修课修的少的人或许帮助满大的 b. 专案 & 工作经验 i. 利用C++ 写Arduino的小小机械手臂的控制认体 ＆ 3D印表机的韧体优化 （难度不是很大，读懂开源码比较难） ii. 利用 JavaScript 写媒体控制器的後台和资料传输、介面优化 4. 数学统计领域 a. 正规修课 i. 非线性规划 ii.多变量分析（SAS） iii. 商管资料分析（R） b. 专案 & 工作经验 i. 利用能源消耗资料分析产品进入市场策略以及实际执行策略 ii.利用Node.js写了个爬虫程式抓资料，进R分析 提出统计分析结果後策略执行方向 5. 小结 其实我课修的很杂，电会一点、机械设计会一点、 统计会一点、程式会一点、商管的策略分析、 会计会一点，结论就是什麽都不精，要申请变得很难申请。 申请统计数学背景不够，申请机械没进过实验室， 申请电脑科学相关经验更少，然後又不打算念商管类型的研究所， 所以其实看完我的背景，出国念书变得很棘手， 什麽都可以念但什麽计画感觉都不会收我。 这时候，写SOP变成一件恼人的事， 可以选择这个不讲，那个不讲然後专注於某一个领域， 但是这样相关经验就变很少，又没有研究可以说，没有实验室经验等等等。 然而商管类的训练：「说故事」就很重要，要怎麽把东西全部串在一起， 又合理又有说服力，变得非常困难，这件事花了我两个月才完成定稿。 跟要分享的主题较无关联，略过不提。 只提一件事，我那时候的SOP目标是写到看完我的SOP教授就决定收我， 但是後来看到我毕业的科系和修课经验才让他们有所迟疑， 但以结论来说我失败了，可能不是SOP不够好，而是经验真的太不够。 三、 心路历程 这个我猜没啥人想看，直接说结论，我做商业的东西做得很痛苦， 做行销类的PPT与说故事，销售过程的转换率（Conversion Rate）， 谈判的说话技巧，这些人家觉得最有趣的我通通做得很痛苦， 所以最後决定回到工程领域好好解虫跟上网Google。 这段其实我感触最深也耗时最久，但不是自己通常不会看这段， 所以如果跟我经验很像的，真的想聊聊，就站内信吧，不浪费篇幅了。 四、 给转领域人的建议 1. 先决定人生目标，这是你的动力，接下来再来找方法： 会转领域的人往往都是因为目标无法藉由现在的知识或学位达成， 所以决定藉由新的学位来达成。有些人因为兴趣不相同， 或是因为新领域比较好赚钱/好找工作/想藉由新的领域学位工作升迁上有所突破， 或是想学习新的东西，这理由都很正当，完全合理没啥好战的。 全民电脑科学又如何？ 我自己是因为想在全世界工作， 但是商管的领域相较於工程相对难许多，所以我决定走入这行。 第一个建议是，请找出支持你走下去的动力是啥？ 这动力请明确他，不然你会在留学生一个人独守空闺的夜晚， 开始怀疑自己为什麽要离开台湾这个虽然赚钱赚不多， 但仍然可以有喝喝抹茶绿、 吃吃居酒屋小确幸的活下去环境， 来到一个餐餐自己煮、每天红眼赶作业的世界。 2. 如果你已经决定转了，并确信这是「正确的路」，不要放弃： 转领域往往是痛苦的，表示你之前花的三四年的努力要全部打掉重来， 跟本科系的人竞争更是晚了好几步。 你将或是曾碰到的阻碍我或许大部分都碰过 申请碰壁、在先决条件就被筛掉、 找实验室被教授打枪、 找实习说不符资格、 在各样的挫折底下， 似乎前面没有一条可行的路时， 我借用一句之前主管鼓励我们的话 「成功的路上并不壅挤，因为坚持到底的人并不多。」 放弃很容易，当下就轻松了， 但是两三年後回来看， 我会後悔当初决定放弃，也会看不起放弃的自己，就鼓励自己再往前一步， 相信我，有一天，你会庆幸自己没有放弃。 3. 路是人走出来的，在申请的时候哪里被挡住就往哪里努力： 如果将申请成功比喻成一个目标， 中间有很多路要用梯子搭起来， 有的是基础学分，有的是基础知识，有的是研究经验，有的是GPA， 一点一点找可行的梯子把往申请成功路补起来。 举例来说，如果还是大三大四的学生不想转系， 那就多修相关领域的课， 往电脑科学申请的就把演算法资料结构资料库跟作业系统修一修 （通常这个阶段的朋友很早就决定要转，花时间补学分，情况最单纯也最容易）。 如果是刚毕业的学生或是剩下没几个月要毕业的学生， 情况允许就延毕修课，不允许就毕业然後用线上课程来学习相关学分， 很多很多的线上课程跟题目资源，端看愿不愿意花时间ꄊ 或加上找愿意教你的人或是愿意收你的小公司进去做专案练功， 然後回到第二个建议，相信自己是正确的然後不要放弃。 如果申请失败了，在利用一年的时间回去随班附读，台科大、清大交大都有， 重新把等刷起来，把装备装齐，再来一次。 我自己其实就有申请2016下学期台科大的随班附读当作去年如果申请不理想的备案， 明年要重新武装自己然後再申请一次。 如果工作一阵子，对不起我还没有相关的经验， 所以关於家庭、工作跟投资风险等等的，我无法给出具体的建议。 五、 选校 （重点来了） 这章应该是对转领域大家最能参考的一篇， 依照学校来介绍，当然加上许多我主观的感受， 情形也因男女、修课多寡、与基础条件而因个人有所不同，请酌情观看。 选校有几大考虑重点： 1. 自己的胜算：如果你是“女生” 和有coding经验，请把自己的战斗力往上调30％，然後开心的往上挑学校。 这是你的优势请善用它， 今天我是教授我也希望系里面性别平衡点， 至少来个八比二不要是二十比二。 如果你是公民or绿卡，比照女生。 如果是东亚小朋友没有身份，请认清自己的弱势， 你拥有的GPA + 发表+实习经历，大概就是凑火凑火着用，效果并不会那麽显着。 但这个是世界末日吗？我想不是。 跟你一样的人有八成，我也是那其中之一。 2. 修过CS课的多少，这决定了你在筛选的时候被列入哪种等级的候选人 有篇一亩三分地的讲得很好， 把基础课程分成线性代数加离散数学， 核心课程分成计算机程式、演算法、资料结构、网路概论、作业系统、资料库， 加分课程就多了，举凡自然语言处理、网路安全设计等等， 如果你基础课程修过全部修过可拿0.1分，核心课程一门0.1分，剩下的一门各0.1分。 0 ～0.4：称为转专业肥料，请有自觉不要越级打怪， 好好谋另外一条出路不要正面跟申请电脑科学本科出身同仁硬碰硬， 欢迎尝试，再来跟我说你失败了。 0.4～0.7： 恭喜你，你拥有跟其他人竞争条件的基本， 可能不会一开始被刷掉，但是依照现在的情势，我也不大乐观 ，建议你们别参考前年或大前年的申请结果，那时候不比这时候， 请往下调申请的理想背景， 0.7 以上请左转里开，转专业不是指你。 多话一句，我属於0.2分肥料层级。 3. 选排名还是选系 可以大胆说一句，除了前四名CS 稳如泰山无庸置疑以外（MIT/UCB/Stanford/CMU）， 其他学校就分成Tier2 & Tier3 & 其他， 选校名是为了以後找工作的履历、 选系所品质是为了找工作後自己的实力， 其中两者可以兼得当然没道理不兼得， 但我讨论的是两者不能兼得的时候请自行考虑利弊得失。 例如我自己是因为知道以後很可能去美国以外的地方发展， 所以选择了校名而非系所品质。 但身处Tier3 感觉校名在找美国工作上并无优势， 有赖其他Tier2的各位朋友补充自己的经验。 4.系所的大小 系里面人越多影响资源的分配与工作名额分配， 例如找工作的时候很多公司会限定一个学校收多少人， 今年Bloomberg 就限定哥大实习找7个，总共1000个申请， 那宾大CIS的学生总共大概也就150个，假设找3个， 可以自行估算一下要去大系所还小系所。 食物链顶湾的CMU被拒履历是因为现在你竞争的对手太多了， 你当不了牛首，变成牛後的话连鸡首也把你啄的乱七八糟。 当然修课课程难不难抢也有关系， 但基本上我认为学校开的课都足够你选的。 5. 其他 天气、地理位置、生活机能生活费、这个太多了请洽Google， 我提供的是一些Google比较不容易找到的。 现在依照学校来做些简介 1. 如果你是转领域的，请去各大学校晃晃他们的系所网站， 或多或少都会提到些对转领域的友善程度。 I. 对转领域有特殊学系爱好：UCSD 、UCLA 、UT-Austin、U Columbia 这几间学校对EE、Physics、Math的人有特别喜爱， 据强者我朋友在网路上挖到的讯息， UCSD前年收了好几个台大电机的同学， 而UCLA跟UT-Austin更摆明了写他们欢迎EE 、Math、Physics的人转进来。 另外还有些学校因为生医工程的缘故，也很欢迎那Biology的人进来念 CS。 哥大今年也收了不少转专业的学生例如EE相关， 以及有台大ME的同学也成功申请到了春季班（我机械我为素未谋面的朋友骄傲）。 II.摆明就是要收转领域的学生，但难易度相差很大： Upenn, UW-Madison, Uchicago, USC, UCI MCS Upenn的MCIT系所以及UW-Madison的PMP都是属於天杀的难申请上的转领域系所， 基本上出路都极好，因为等於利用两年的时间重新雕塑一个电脑科学方面的工程师。 可以参考一亩三分地里面录取回报， 往往都是拔尖中的拔尖， 各个雄霸一方非电脑科学掌门， GRE V平均160。 前一两年有一个清大的学长分享Upenn的MCIT 录取系所，个人觉得这种神奇的经历不太多人会有，可以爬文看看。 不过要注意的一点是，MCIT是给“完全没有”电脑科学相关经验的学生申请的， 如果你有例如我的等级（就是似有若无的修课、实习、专案经历）， 以往年的情况来看几乎是不会上的， 可以省省放弃不要丢，除非你有把握把那些微弱的电脑科学领域知识藏得密不透风。 另外补充一点，很幸运的现在在这边念书的时候认识那个学长， 他表示现在开始MCIT收了越来越多白人（美国人）， 以往MCIT收了近四成的大陆人，今年明显减少了。 但收的总人数是增加了，从前几年大约四十人，到现在已经逼近六十人了， 总人数增加但留给咱们的减少。 但今年的USC也很可怕，我的GPA前两年应该是很有机会的， 今年却是谢谢你贡献的申请费不联络。 朋友的GPA 3.9/4.0 被排到USC 的春季班。因此只能说申请难度越来越高。 另外介绍一下UChicago的系所， 身为晚上上课的被昵称夜间部， 听说学生品质参差不齐，授课品质有难有易， 但老话一句，至少是UChicago，全美综合排名第四的学校。 III.目前藏的很隐密的系所但其实是个好学校：UMass的MSCS， 他们穷乡僻壤，加上名气被MIT盖得一踏糊里糊涂， 所以很多甚至连当地美国人都不知道这所学校的CS其实在全美国排得上前30名， 麻雀虽小，五脏系所教学品质俱全。 加上因为学校很小，之前打听的时候学长姐说授课品质很好。 是个适合专心念书和找工作培养实力的地方。 其实现在有点後悔没去那间学校但过去就过去了， 好马不能回头因为草被吃掉了。 IV. 非纯正”Computer Science” 的系所: 这类结合各个领域的系所也逐渐发展起来了， 这种适合打算不正面硬肛各大CS 系所的朋友选择， 校名不赖，修课跟一般的CS同学一起修， 受的训练跟课程也是电脑科学等级， 只是基本上额外会修些系上必须要你修的课， 可能是数学可能是硬体可能是你早就学过的商管， 其实也是种选择，各有各的好处跟坏处。 举例来说： UPenn Data Science， 敝系 Scientific Computing， CMU EBiz（声名远播），Gatech Analytics， NYU Data Science、 UCSD Computational Science Engineering。 UPenn今年开了新的Data Science 系所， 里面着重於Data Analytics + Machine Learning + Statistics等 号称找工作护体几大神课。 身为在里面的人觉得相当实用且具吸引力的系所。 另外听说Gatech的Analytics号称就业率100%， 并且合作的系上倾全力提升这个系所的就业率， 特别为了Analytics举办了场就业博览会， 这个有多好没排过美国大学就业博览会的可能不知道， 在这边的就业博览会大概是排40分钟讲2分钟， 然後人资把履历丢一边，结果就说声“Sounds cool”就扔你回家了， 相较於这种大杂烩就业博览会， 自己系上60个人如果来了7,8家公司， 代表你可以深度跟一个公司交流的机会。 至於有多宝贵， 我想可能要在这里排过队被一脸嗯哼嗯哼的人资洗过脸的人才知道。 目前学校先介绍到这边， 剩下的希望呼吁在美国念书的朋友可以多分享自己的学系或学系， 让资讯透明点，不要有人被骗进来後来才後悔， 也不要让人花了两百万做了不适合自己的选择。 六、快进入结尾的给大家学习的三个建议 这边要给大家如果处於刚刚分类处於0.1 到 0.5的朋友们 除了申请硕班以外的一些学习电脑科学的建议。 1.对於完全零基础的申请者 这个世界并不轻松，钱也并不好赚， 软体工程师的高薪背後是各种的眼睛看电脑看到快烂掉的努力以及不放弃的心， 转专业不可耻，特别是年纪越大下的决心要更强， 我欣赏零基础的你们，也坚信不放弃的心是通往成功最快的捷径。 但是也请做好相对应的准备， 没写过程式的先从线上课程开始， 好好跟的教学一步一步的写作业、厘清观念、熟悉程式的逻辑， 写过一点程式的也可以从头开始， 毕竟如果你说的是“我写过一点程式”， 那请把自己当成没写过，虚心并努力的重头学。 如果你已经学过基础的程式了， 请开始往真正的“电脑科学”前进，从演算法、资料结构开始， 这些是电脑科学的基础，在每个地方都用的到。 线上课程一大堆，我自己是上了UCSD的演算法、资料结构加上 Princeton的演算法。 当你开始会一面洗澡一面想说自己的那之程式到底那该死的虫在哪里的时候， 恭喜你，你成功踏出了第一步。 2.厘清自己为什麽想转进来，并做好准备 我大抵将目的分为两种， 一种想转换跑道进入电脑科学是为了自己的兴趣， 想要理解更深的知识， 以及对某些特殊的领域有偏好， 不一定是为了做研究， 但是就是对“知识”本身有渴求。 举例来说，觉得机器视觉很有趣、 对用语音辨识有爱好、 想了解使用的程式背後的Model是从哪里来、 想学习一些电脑科学在各个领域上的应用， 这种人可以不要花时间在网路以及作业系统上面， 请上上Cousera或是Edx的线上课程， 稍微厘清一下到底这些应用需要的技术有哪些。 举例来说我现在在这边做了些医学影像的辨识， 跟电脑科学的关系其实很大，本质上是数学跟矩阵的运算， 知道或开始研究这些东西可能对申请来不及了， 毕竟这些专业知识需要时间累积， 但是早知道总比晚知道好，睡过头总比缺考好， 起码在硕班选课上可以挑一下自己的上课模组， 让自己累积够多的相关经验。 第二种的是因为软体工程师在美国赚钱， 这理由我觉得完全合理，毕竟谁不需要钱？ 这种人请往补好自己缺乏的课程的路走， 以及累积专案 为主，诸如网路、系统、前後端的粗浅知识， 最好的话可以动手写写专案， 这个对申请也没有用，学校不太看这个，但是对找工作的用处可大了。 Frame work、不同网路协定、Command line （请已经很熟的朋友们别笑说什麽连这都不会申请什麽硕班， 大家都有不会的东西，也有从不会到会的过程）， 这些对都是工作上很常使用的， 另外美国的硕班会预设你至少会基础的终端机使用、建置。 请利用这些知识累积专案量，对你的学习和找工作都有帮助的。 3.最後是训练自己动手做的能力 如果你买了什麽“熟悉Java的一百种方法”这类型的程式书， 然後你说我把书“看完了”，而没有或不想实际操作，那你不适合进来， 因为这是个讲求实作的领域。 观念懂了跟实作出来天差地别。 实作的能力没有一簇可及的方式，就是慢慢的一点一点做。 找个简单的网路上教学专案跟着一起做， 可以是应用程式、可以是爬虫程式、可以是网站。 你会发现你总是在意想不到的地方卡住， 例如建置环境、档案不能用中文名字不然会有编码的问题之类的。 当你卡住的时候，就是学习的时候了。 透过Google查资料、发挥你的想像力猜测这样会不会通过编译， 如果利用猜侧或尝试的结果让程式可以运行或是你想要的结果出现了， 那就自己归纳个结论。 如果无法运行，请把自己刚刚的猜测推翻， 因为你的猜测是错误。 但别担心，你没白浪费时间，你有学习到“这鬼想法是错误的”。 天底下没有失败，只有成功或学习， 即便你现在的程式或观念或想法不对，他总有一天会在某个地方对你带来效用。 七、结语 这篇心得我推了将近一年才把它完成， 而选择在这几天把他打完的原因是我知道宾州大学11/15有一波最早的申请死线， 想吸引多一点台湾朋友来这边念书， 所以才趁今天礼拜五晚上把最後一些东西赶完。 诚如前面有篇关於电脑科学在美国找工作的情势所说， 五年前的申请者是600取60，去年的申请者是1700取60， 首先难度提高，接下来你可以看到各种竹笋竹笋冒出来的系所满地开花， 资料科学、资料分析、商管分析。 可以很诚实的跟大家说，这里现在一点都不好混，截至2017年10月20号为止， 不包含我自己的四个一起打拼朋友没拿到任何一间面试的邀请， 而这四个朋友都是绝对有努力、拼命投简历、写题目、 找公司内部公司内推的人。 虽然我很有信心这四个朋友最终都会找到实习，因为努力不会骗人， 但如同之前的推文一样，寒冬已至、末班车已开， 如果想来美国念书留下工作的朋友请务必做好心理准备。 但是，问我我建不建议本科念电脑科学的朋友或是甚至转专业的朋友， 要不要来美国念书， 我可以很明确的跟你说， 当你的心态调整好了， 绝对推荐你来。 // 以下许愿文 QQ 至於为什麽？ 我正计划一个为期三次，每次30分钟左右的脸书分享直播。 并没有利益，单纯是为了想让我的学弟妹、我的朋友、 我的朋友的朋友听到更多不一样的东西。 虽然铁定会花不少时间，但我想如果我能花一些时间帮助一些人，这会是好事的。 主要要分享的对象分成 1.对普通大学生、甚至考虑要出国念书的年轻上班族: // 为什麽要来国外念书 – 一个台湾大学毕业生的观察 // 虽然我还在念大学的朋友不多了， 但是希望如果能的话尽量分享给现在的大学生知道一些外面的世界， 毕竟是花了两百万享受到的声光效果。 我会用跟那些留学代办、推广留学的机构不一样的角度分享这件事。 放心我不会讲得很无趣，我尽我所能的保证是并非老旧的内容， 即便是老旧的标题例如开拓视野这种陈腔滥调， 我也会用新的观察来填补他。 2.对现在正在念书或刚毕业留学生朋友： // 留学找工作或许你没注意到的事情和台湾人不挡台湾人的心态分享// 这个内容对不起我只能分享电脑科学找工作的相关数据， 但我相信整体方法来说是通用的， 毕竟找工作的套路就那些，但真正做到的又有多少？ 当我们在叫没有面试机会给我的时候，请继续往前走一步，再往前走一步， 等你回头，会发现你比以前多走了好几步。 另外想分享的是现在天气转凉，正需要咱们同胞互相帮助。 3.对转专业、思考学程式设计的的朋友 // 我该上车吗？要上这班人工智慧、大数据、机器学习的车？// 这部分是我个人的经历分享，会有很多比较个人的主观建议跟经历。 我想我应该在身旁转专业同学里，算还成功的案例了。 案例无法复制，但心态可以、机会不一定一样，但一定在那里。 最後 预计在十一月初的第二个礼拜天晚上（台湾时间）跟大家利用网路分享， 可能不会做成影片毕竟我也有点忙， 如果有人愿意协助我也欢迎站内信我。 祝留学季大家找到自己想要的人生目标，并一步一步走的完成他。 2017/10/20 Yu-Ho 於费城 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 173.62.252.231 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/studyabroad/M.1508563586.A.D37.html 会 现在除了top4应该还是人见人爱以外 tier2我不知道 如UCLA UMich UIUC Gatech等 tier3大家一样惨 面试真的不好拿 补个UCSD朋友消息 16年找实习 大家都很努力 14个找到7个剩下回台湾 今年找正职 有实习有 return较为安心 但目前消息是没拿到除了return以外的正职 剩下回台湾实习的朋友们还在载浮载沉 但正面报导 哥大台湾朋友去年全数拿实习 百来个大陆同胞剩10％没正职工作 消息来源是我朋友 正确度给他推7成 有武器就用 没啥好不用的 也没啥好战的 像男生在护理师方面 一定有额外的优势 我也不是QQ 哈哈 大家都是大中华地区 嗨嗨你好 其实我满希望能够把在美国工作的朋友们集结一下 在家靠北靠木 出外只能靠朋友了 特别又在大美帝国这种对我们并没有利的地方 本是台湾生 互通个消息 互相帮忙一下 我觉得真的很重要 ※ 编辑: edwardboy26 (158.130.165.188), 10/22/2017 00:04:48 感谢蓝蓝大的补充 您的上一篇连叶丙成教授也有引用 可惜我无缘挤身tier2 如果以後有机会挤身 可以再来发一篇tier2 vs tier3 的感受 是指没有人来嘘文吗 哈哈 我心里都准备好了如果有人来开嘲讽嘘文 我不会乖乖挨打的 每个人都有选择方向的权利 只要愿意努力 都值得尊敬 管他文法商理工想往哪里走 希望能带给ptt朋友正能量 适度的提点很好 沦为谩骂就不好了 可惜我的毕业degree 的确是B.A.A 虽然有不少工的经验 我信 所以再次感谢蓝蓝大前一篇找工作分享的 提早投吧 提早申请吧 提早准备吧 提早刷吧 时间不等人滴 那边文章的作者时间点有点晚了 倒满希望如果他有看到这篇 能够分享下 结果如何 其实我一直不确定intern跟fulltime的难度 照理来说intern缺少 找的人多 但面试相较fulltime简单 fulltime 缺多 但是要过层层关卡 差别是2比4567轮 考个系统设计 各样的前後端较为专业的知识 满希望有fulltime的朋友出来分享分享 ※ 编辑: edwardboy26 (158.130.171.166), 10/23/2017 02:38:07 啊不好意思 我就觉得看起来哪里怪怪的 果然跟抓虫一样 自己怎麽看都看不出来 别人一指就知道错误了 老实说很喜欢那间学校 ※ 编辑: edwardboy26 (158.130.228.39), 10/24/2017 04:32:33 这是个比喻啦 你可以试想你是教授看完这篇sop你收他吗？ 这我跟一个刚认识的google学长讨论过 我自己也表示赞成 intern面试难拿 拿了以後後面简单 大约是我努力就能写出来的题目 fulltime面试稍微好拿 但是後面的题目难易相差极大 大约是我十倍努力才写得出来的难度 所以 跟蓝蓝大建议相同 赶紧找实习吧 找到了基本上就赢过一半的人了 目前成功踏出第一步了 还要继续走下去哈哈 我没记错的话几乎每个学校申请都会问你是男是女是白是黑还是咖啡 这躲不掉的 我建议不要违背自己良心 跌倒也要跌的豪迈 这就是为什麽我要跟大家分享经验了 男的 东亚 非veteran 非disable 非CS本科 转专业 没修过太多相关课程 工作经验少 没研究经验 这到地下18层了吧 腿上写满了惨 但是相信我 路是人走出来的 跟我的文章如出一彻 ※ 编辑: edwardboy26 (173.62.252.231), 10/25/2017 12:31:16 ※ 编辑: edwardboy26 (158.130.193.169), 10/26/2017 10:31:51 ※ 编辑: edwardboy26 (158.130.172.196), 11/09/2017 03:10:18 ※ 编辑: edwardboy26 (173.62.252.231), 12/04/2017 19:42:13