累并快乐着——仗剑Cornell University

赵XK

2015级ECE Meng Project

作为常春藤院校中最年轻的一所，Cornell University校园迸发着朝气与活力，其Engineering学院、商学院及人文学科均有着不俗的实力。Cornell所处的小镇Ithaca虽较为偏僻，却风景宜人。如此的地理位置为学子们提供了绝佳的学习环境。不同于NYC的灯红酒绿和CA的阳光沙滩，这里的安静氛围让人感觉踏实，内心的平和使人能够静下心来学习任何东西。如果你向往外界的声色犬马，这里并不适合你；如果你追求丰富的课余生活，这里也不是最佳之选；如果你迷恋都市的繁华，这里也不是久留之处。但是，Cornell能让你踏实学习，安心的追求学术，呼吸新鲜的空气，享受全美Top3的食堂，漫步于广阔的校园，学习任何感兴趣的课程。对，我说的是任何课程。Cornell拥有非常flexible的选课系统，无论你是什么专业，在这里都能选到其他专业的课程，这与Cornell的校训紧密相关。作为常青藤院校，这里的体育课也非常丰富，球类课程一应俱全，还有有趣的爬树课，手枪课，滑雪课等。

接下来，我谈一谈从15年8月以来的就读感想吧。我们这届的ECE专业大部分人都是为了转CS专业而就读的。大家的目的十分明确：转CS方向，写代码，毕业后在美国就业。Meng Project是一年的项目，当然为了方便就业，可以选择延期一个学期，这样就成为了一年半的项目。基于传统，Cornell没有MS只有Meng，我猜想这可能是为了将工作与科研区分开吧。CS专业有MS，不过bar非常高：口语要达到27分，其余单项都要高于25。这一点我想国际学生是很难达到的，而且名额在10人之内。如果你选择了Cornell的graduated项目，那么恭喜你将收获海量知识，同时要付出许多汗水。你将接收到美国最好的教育，同时也要做好吃苦受累的准备。我们这届ECE的学生属于比较强的，大家的目标非常明确，每个人通常都是晚上1，2点从图书馆往家走。第一学期结束，几乎所有人的GPA都是4.0+，由此可见大家的实力与努力。图书馆都是通宵的，除了周末。所有学院的大楼都是24小时的，里面永远都有奋斗中的学生。选择了Cornell，意味着你选择了这样的一种生活：工作、学习的压力虽无处不在，但是这种痛并快乐着的自我修炼，着实是宝贵的人生经历。这也让人意识到，出国留学并不是享受，而是打磨，是拼搏。作为ECE专业的学生，我们本科没有丰富的CS课程经验，所以过来后每学期需要选大量的CS课程补基础。CS的课程每一门的workload都非常大——作业，project，考试一应俱全。但重要的是它确实能让你提升。然而，上课本身并不能丰富简历、增加就业砝码。课外，同学们还要找老师做project积累开发和研究经验，另一边自行刷Leetcode。需要注意的是，graduate student为了完成毕业要求，一年半之内要修三门本专业课程。这样一来，我可以负责任的说，ECE和CS的学生是graduate student中最累的人群。

拿我自己来说，在来到Cornell之前我就决定以后要学习Machine Learning方向。第一学期我就只选了三门课：Machine learning，Computer Vision，和Meng Project。一个学期的时间，我把主流的machine learning模型全部学了一遍，并有很多实践的经验。很感谢Cornell，我在这里找到了自己喜欢的研究方向，找到了合适的导师Kilian，跟着他做Machine learning的project，尝试各种模型，优化各种算法，积累宝贵经验。一个学期的努力，也让我收获了暑期EA sports的data scientist和Amazon的SDE暑期intern offer。暮然回首，仅仅过了一个学期，但是收获的知识却超过了之前几年的积累。不得不说，Cornell给了学生们随性学习的机会：大家在这里找到喜欢的方向，并借助充足的资源去发挥潜能。

近几年来转CS专业的学生越来越多，因为美国的CS相关职位非常多，工资也是比较高的，平均都是11W年薪的base，还有股票和sign on的钱。比如说，Facebook签了合同就有4W  dollar。但是我想对转专业的同学说，希望大家考虑清楚：这是不是你喜欢的事业？是不是你向往的生活？IT行业的高薪背后是艰辛，写代码是非常劳神的事情。对，是劳神并不是费脑。我觉得写代码并不费脑，唯一费脑的就是构思算法而已，其余的实现与架构都是劳神的部分。如果你想成为后台工程师，Cornell CS的课程绝对能让你成为一流人才。如果你想成为前端的工程师，CS本科的逆天课程能让你见识到各种本地大神，各种最前沿的技术以及配套的project和讲座。拿我自己来说，我更喜欢天马星空的胡思乱想，并不乐衷于实现，并且我喜欢数学相关的知识。在我看来，没有数学或者算法的代码是没有灵魂的。出于这种原因，我选择了Machine learning的方向。这个方向让我有无限种想法，而写代码仅仅是其中一个很小的副业。当然这种选择也意味着，如果你对模型不够熟悉，没有经验，找工作会变得非常难。在美国找工作，最容易的当属software engineering，职位需求也是最多的。而学习data science或者machine learning意味着竞争对手大部分是研究型MS或者PhD，想要从这些人中脱颖而出找到心仪的公司，是有难度的。像Google和Facebook这类公司，如果不是PhD可以不用考虑data science 这种职位了，一般要先从Software engineering做起，像我们投这类公司的时候都是投的SDE职位。当然，SDE最重要的就是刷题，这里说的刷题不是刷作业题，是刷Leetcode OJ。这是面试必备的，在找全职工作之前，至少要保证做过两遍。Leetcode有300多道题，刷第一遍的时间大概是不到2个月，之后第二第三遍就很快了。从某种程度上，找工作和准备GRE有点像，但是比GRE难不少。如果说刷Leetcode是剑法，那么平时的个人积累与上课就是修炼内功，必须内外兼修方能找到心仪的工作。而像难度较高的Google、Uber、Airbnb公司，刷leetcode已经不够了，必须要举一反三，多多总结。同时，电面onsite也是看运气的事情，遇到印度人，如果不发挥完美基本就没戏；遇到中国人或者美国人就比较好，不会为难你。当然不刷题也可以找到工作，绩点高，3.8接近4.0，那么oracle会无脑要你，这一般是大家留的一条后路。

如果你喜欢的是硬件而不是软件，ECE专业绝对是你最佳选择，这里的硬件课程可以用完美来形容，当然完美背后是巨大的workload。ECE的神课Computer Architecture是这所学校的代表性课程，MIT的PhD教授batten大神亲自把关，这门课就是一个字，虐！4学分的课workload应该接近6学分。但是还是那句话，学完后收获巨大。

之前说的都是在Cornell的学习情况，至于在Cornell的生活……额，生活是什么？食堂还不错，学校很漂亮！来了就知道了。不过这里的气温非常低啊，虽然暖气很给力，还是要做好准备。