UPENN SCMP结课评价

你想用B做跳板到A, 大概率是永遠被B鎖死，還不如一開始就去A。走跳板的人被跳板困住，只想着A而在B处处受限。同时眼睛只看到自己想跳的地方而看不到眼下，即没有利用好当下的资源，又有着跳不过去的风险。
回想这个master读的，一开始就没有老实的想按照课程设计走。贪图学校的排名而没有去CS专业（其实主要是没申什么转码CS，害怕直接CS跟不上，现在看来完全没必要）。一开始就想去跳到DS好选CS的课，结果被DS硬拒。勉勉强强上了几节CS课。最后一学期了不得不上了两门ML，回头才发现SCMP的课程其实确实有能读成Machine learning engineer的路线，有化学生物机械配合机器学习做模拟的路线，以及通过waive课程换取3 - 4个Free elective（waive 掉 CIT596， CIT590，ENM502 再加上一个one base free)，大概可以上掉database, network, os, distributed system和web development。我没有做好攻略，只上了network和database，两门java入门和算法入门，一门概率统计（为了转DS上的，turns out变成了ML的基础), 一门大数据分析水课（用了用apache spark）和CV痛苦劝退图形学，一门AI算法以及两门机器学习了。这样看来确实成了半CS半DS。
如果回到两年前，我想确实可以去掉图形学和大数据水课，改上两门deep learning进阶，学完确实妥妥变成MLE，6门DS + 2门CS入门+2门CS基础，这个项目确实也还可以了。可惜最后一学期才上了两门DS，还是在和老师沟通后可以选择的结果，否则任何一门都和入门的概率统计互斥了。奇怪的课程设置，这个项目还是更适合做生物化学工程信息，真不知道当初为什么要录取我这门一个三不知的选手….