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即将就读NYU研究生MIS专业，请教分析毕业后直接回国会是一个怎么样的选择( 二 )


Math Techniques for CS Students这门课程也称MTCS，教学内容主要是围绕一些基础核心数学知识，概率论、线性代数此类知识，如果你是个数学零基础或者一般的选手，这门课程还是有必要好好学习一下的。但如果你本身数学能力很好，这门课程对你而言还是有些水的。
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OSFranke教授负责这门课程，这位教授是OS业内很牛的一位教授，知名度很高。上课的课件是教材自带的，讲课风格还可以，作业要求很严，且难度很高。期末考试难度也很高，备考和日常学习、完成作业需要花很多心思，但付出和回报肯定是成正比的，大牛教授的知名度和专业水平绝对不是说说而已，按照教授的要求进行学习，肯定在OS领域会有一个系统且全面的了解。
Natural Language ProcessingGrishman教授负责这门课程，也是一个大牛教授，大NLP业内很有名。但这位教授身体不是特别好，有时候写板书会手抖，讲课风格比较无趣，有些催眠。作业难度一般，没有很高，如果可以静下心好好完成的话，分数还是给的很高的。Final project的难度偏高，需要花一定的精力。这门课程我的成绩一般，但上完之后，有很多收获。
Machine LearningMachine Learning这门课程的热度，在学院里还是很高的。我之前选的是Data Science方向的Machine Learning，David Rosenberg老师负责教这门课程，这位老师是Bloomberg CTO团队的人。讲课风格很犀利，逻辑清晰，授课内容cover面也很广，日常上课和作业都会涉及到Python这门编程语言，有专门的final project。如果你有什么疑问的话，也可以课下进行请教，老师会进行答疑。整体来看，课程的workload还是很重的。虽然期末的成绩还算理想，但在这门课上，我真的耗费了很多的时间。如果你想选这门课程的话，要提前有心理准备，这门课程是真的不轻松。
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GPUGPU这门课应该是最水的一门Capstone了，之所以选了这门课程，是因为NYU明确规定学生至少选修一门Capstone，且成绩达到B以上，才会予以毕业。我一共是选了两门Capstone，一门GPU，一门DS。
虽然GPU这门课程含金量不高，但课程内容还是比较好玩有趣的，cover面也比较广，软件和硬件领域的知识都会有所涉及，比如说Nvidia GPU、Opencl、Cuda等知识都会学习到。课程难度不高，作业、final project和考试难度都偏低，不会耗费你太多的时间。
Distributed System系统课程中，热度最高的一门应该就是这门课程了，Jingyang Li教授负责这门课程，每堂课都会学习一、两篇paper，授课内容会涉及到Spanner Percolater、Paxos、Map Reduce、GFS、Bitcoin等内容。这门课程的教学内容和MIT 6.824这门课程重合度还是有些高的，课程难度偏高，老师还会布置lab，大概在5次左右，会涉及到go语言的运用，整体来说，还是很锻炼人的一门课程。
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Heuristic Proglem Solving之前我在论坛上看到有人说这门课程有些偏水，但我上完之后，我感觉还好，对于零基础的选手还是很友好的，如果你是零基础的话，这门课程还是很适合你，通过学习，你可以系统地了解算法相关的一些知识，例如，启发式算法此类算法。整体来看的话，课程workload还是偏重的。
授课老师Shasha教授，在上课的时候会主要围绕算法进行授课。没有安排考试，是两人一组，每周竞赛的模式进行考核的，会根据竞赛的结果给成绩。竞赛的题目大多都是和NP相关的题目，找一些比较近似的算法之类的。每周都要和其他同学进行比赛，还是有些紧张的。Final project是一个纯前端的项目，一个给小朋友玩的游戏。


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