一年制软件工程硕士

作者: Abhishek Parbhakar编译: Mika本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权大学毕业后，我作为一名数据科学家已经工作一年了。数据科学家是一个报酬颇丰的职业，并有其优点和缺点。我从中收获了很多，以下是我的几点感悟。背景简介自从上大学起，我就特别喜欢数学，并且在自学编程。之后，我在印度理工学院孟买分校学习电气工程专业，并跟随哈佛大学教授一起完成为科学计算硕士项目。毕业后，我进入一家专门从事人工智能的咨询公司，面向印度和欧洲的用户从事数据科学项目。目前我还是一名数据科学家新手。有时也会犯错，我常常会反思：这些年来我学到了什么？作为一名数据科学家，你要做的不是去控制数据，而是给它大体的规范，让数据更好地表达自己。1. 数据科学很有趣，但是…在数据科学中，你可以结合许多有趣的内容：数学、编程和研究，相比其他工作这是十分罕见的。早上你可以阅读相关研究论文，在下午写写算法，晚上编写代码，这真的很有趣！几天前当我访问母校时，一位大三学生问我：如何形容我的工作？我脱口而出，这就像完成作业就获得报酬一样。但有一个问题：你只需完成一部分的数学、编程和研究。不能漏掉任何一个环节，也不需要太深入每个环节。有时你无需阅读任何研究论文，你可以直接使用代码库进行执行。考虑到时间限制，你唯一需要深入的是数据预处理环节。如果你很喜欢编程，那么数学会让你痛苦不堪。你将没有机会展示你高超的编程技巧。从编程高手转变为数据科学家，你只有两个选择：要么数学会征服你，要么你去征服数学。如果你是喜欢解决复杂问题的数学爱好者，那么数据预处理和单调的编程会让你很头疼。这就类似给你一个订书机，让你装订堆满整个房间的纸张。这就是数据清理过程给人的感受。有时你希望他人帮你进行数据预处理，你只需要构建模型。但不幸的是，事实并非如此。有人可能认为，工作中你不喜欢做的事只会占据一小部分，但事实是，这往往会对你的工作产生难以想象的影响。数据科学家需要做的是在编程、数学以及研究之间取得平衡。最重要的是，在关注结果的同时，你不能忽视工作中不同环节的影响。此外，数据科学是一个不断发展的领域，没有明确的成功指南，你需要大量的努力，并且不断的学习。总结：优点：数据科学可以让你同时处理很多有趣的东西，代码、数学、研究等；缺点：在数据科学中，你可能无法深入了解各个环节。2. 数据科学更偏向“商业”而非“科学”业内的数据科学家与传统的科学家不同，数据科学家实际在做的是，运用科学技术为企业创造价值。数据科学家的工作不仅仅是找到最佳解决方案，而是找到易于解释和能够销售的解决方案。在数据科学中当遇到竞争时，业务逻辑通常胜过科学逻辑。人工智能以及机器学习的知识能够让你开启数据科学生涯，难不足以让你处于领先的位置。想在数据科学项目中脱颖而出，“科学”是不够的，你还需要了解经济学和市场营销，从而为业务创造价值。3. 数据科学家工作的影响力有限作为一名数据科学家，你有潜力产生巨大的“影响力”，但这种影响力是有限的，如果从事教师、软件工程师、记者、销售等职业你也可以做到。数据科学无疑改变了我们的世界，但作为数据科学家，你可以起到关键作用的情况并不多。此外，“影响”这个词是非常主观的，当中包括很多内涵，比如：· 有多少经济价值· 最大的受益者是谁· 你的作用有多重要· 是否是自我延续的如果你是一个聪明而又雄心勃勃的人，想进入数据科学领域产生“影响力”，那么请确保你适合该领域，并且你带来的影响与企业的追求是保持一致的。4. 当今的经济学决定了数据科学如今，数据科学家仍是一项“热门”的工作，数据科学家炙手可热。数据科学家在公司企业内也能得到很多尊重，以及丰厚的报酬。如果赚钱是你的主要动机，那么我不建议你成为数据科学家。请记住，迟早同样的经济学会让这种高薪逐渐消失。只有你对该领域的兴趣才能让你继续前进。5. 将数据科学家的工作经历作为踏板作为数据工作科学家可以帮助你建立坚实的基础，并更真实地评估 AI 相关技术的局限性和功能。即使你打算转行，数据科学家的工作经验对你未来的工作也很有价值。比如：· 学术研究（硕士/博士/博士后）：数据科学家需要花费大量时间进行实验，阅读科学论文并与同事讨论想法。所有这些都是做学术研究时必不可少的。· 创业公司：你可以在 AI 创业公司担任技术职务，或者作为数据科学家自己创业。此外，你还可以在创业公司中担任非技术职位，如销售、业务规划或财务。你的知识可以帮助你更好地了解客户，估算项目成本，最重要的是不会感觉自己像个局外人。· 政府机构：政府越来越关注人工智能系统对社会的影响，以及如何最好地利用它促进可持续发展。你可以运用数据科学家的相关经验，处理与人工智能相关的工作，这当中需要对人工智能有充分理解，从而制定最适合社会的政策和法规。结语这些是我的个人观点，我的目的不是说明理想的数据科学家工作是什么样，或者你应该如何从事数据科学工作。如果你有不同的看法，欢迎留言并分享你的数据科学故事。

2019年亚马逊在发布会上，向15位中国卖家颁发了奖项，表彰他们在品牌营销、产品创新上取得的成绩。其中安客创新独揽亚马逊2019年卖家大奖，成为国内“跨境电商第一卖家”。1、跨境电商第一卖家说起安克，大家可能不是特别了解！特别是国内很少有人知道这个品牌，但其产品远销全球各地，此前发布的《2019年中国跨境电商出海品牌30强》榜单当中，安克创新位列榜首。安克创新创立于2011年，致力于在全球市场塑造中国消费电子品牌，通过不断创新，将富有科技魅力的领先产品带向全球消费者，弘扬中国智造之美。企业成功打造了智能充电领导品牌Anker，并相继推出Soundcore、Eufy、Roav、Nebula等智能硬件品牌，而且在智能充电、智能家居、智能语音等领域也进行了布局，在全球100多个国家与地区，拥有超过5500万用户。安克创新早在2011年就进驻了亚马逊，多款移动设备配件及智能硬件产品都是亚马逊相关品类的最畅销产品之一。而这一切离不开Anker的创始人、安克创新CEO阳萌。2、放弃百万年薪，毅然辞职创业说起安克创始人阴萌，1982年出生在湖南长沙，他曾经获得过北京大学计算机学士学位，还拿到了美国得克萨斯大学计算机硕士学位，凭借的优越成绩和扎实的技术基础，毕业之后在谷歌担任高级软件工程师一职。虽然自己拿着200万人民币的年薪，对于大部分来说是一个不错的收入，但是他却发现这不是自己想要的生活。所以就回到国内开始创业，在美国生活的多年的阴萌，对国外用户行为习惯非常了解，而大部分的中国制造的电子产品被打上了低端、廉价的标签，为了把国内最优质的产品，卖给海外消费者，所以创立了安克。而传统的外贸模式，不管是在线上还是线下，大部分利润都被海外采购商经销商拿走，所以他选择把线上开店。将自己的店铺布局在亚马逊和ebay上，让国外的消费者可以直接购买。3、投入上亿研发，年收入超过52亿在创业短短几年，除了在渠道方面，安克还非常注重品牌和产品的设计，在品牌塑造上，严格把控产品的设计和销售，不仅给消费者留下了良好的产品体验，而且塑造了良好的产品口碑。在产品设计方面，更是投入巨资加大研发，2019年研发的费用就高达2.8亿，占了营收的5.48%。通过一系列的举措，安克不仅在海外打开了销路，受到了市场和消费者的认可，而且还推出了智能家居，智能投影等多个智能硬件品牌，都取得了不错的成绩。数据显示，安客2019年的收入达到了52.3亿人民币，其中有97%来自海外市场，北美地区的销售收入占到了50%以上。截至目前为止，企业已经完成了一定技术积累，初步完成了品牌塑造，在未来将重点放在技术突破和产品创新上。结语随着消费需求的升级，国内企业也在谋求创新，越来越多的企业将眼光放到海外，比如小米、海尔、TCL、华为等这些品牌都成功地打入国际市场。未来相信有更多的中国品牌，站在世界的舞台上闪闪发光。文|公子义

大数据文摘出品来源：towardsdatascience编译：啤酒泡泡、fuma、张弛、宁静“作自己的怀疑论者，不断试错，有时，沟通比技术本身能带来更大的价值。” ——佚名亲爱的读者：你们好！我是Daniel Bourke，一位来自澳大利亚的机器学习工程师。我在这个岗位上从业有一年之久了，好吧，可能很多读者对这个岗位不太熟悉，可以随我看下一天的工作流程：早上9点，我会走进公司，问同事早安，把我的食物放进冰箱，倒一杯汽水，然后走向我的办公桌。我坐下来，看着我昨天的工作笔记，然后打开Slack，接着我会阅读消息，打开团队分享的每一篇论文或是博客，每天都会有一些要看的消息，因为这个领域的更新发展很快。消息读完后，我会浏览论文和博客，并且会着重阅读那些让我困惑的内容。通常，那里面会有一些内容能帮到我现在的工作。我会用一个小时进行阅读，有时会更多，这取决于我看的内容，阅读是最基础也是最关键的能力，如果我现在做的事有更好的方法，那么我会学习并运用这个方法，这可以节约我的时间和精力。早上10点，如果工作任务的截止日期快要到了，我会缩减阅读的时间来赶任务，这是我一天中花时间最多的地方。我会回看我昨天的工作内容，并且查看我写下的后续工作步骤，我的笔记本记录了我一天的工作流程。在后续操作数据的过程中，如果我已经把数据处理成正确的形式了，那么我就需要用模型跑数据，一开始我会把训练时间调得很短，如果有了进展，我会把时间加长，如果我遇到问题，数据不匹配的问题出现了，那么接下来，我会解决这个问题，然后在尝试新模型前，先获得一个基准。我绝大多数的时间是用来确定数据是不是处理成了模型所要求的形式。下午4点就快到了，马上可以放松一下了。我说放松，指的是清理我写出的代码，让它变得清晰易读。我会加上一些注释，重新调整代码的结构，万一别人要读我的代码呢？我会这么问自己，通常，阅读我代码的人都是我自己，因为我经常会很快忘记那些写代码时产生的想法。以上是一天工作最理想的样子，但不是每天都这样，有时候，一个美妙的想法在下午4点37分的时候迸发出来，那么我会继续我的工作，现在你已经对我每天的工作有了大致的了解，接下来我们聊聊机器学习的那些事儿。人工智能的浪潮不断推进，相信很多读者和我一样加入了机器学习的队伍，我的工作内容很全面：从数据收集、数据处理、建模、实施服务，业务范围涉及你能想到的每一个产业。在这个岗位上呆久了，发现很多事情做起来都是有规律可循的，以一个前人的经验，总结了一名优秀的机器学习工程师需要注意的12个方面，希望读者在阅读后，能对机器学习的从业和学习有所帮助！把时间花在刀刃上：数据很重要！如果你熟悉数据科学的一些基本原则，就会发现解决实际应用问题，处理coding问题，本质上是和数据打交道。可令人惊讶的是，我时常忘记这一点，很多时候，我着眼于建立更好的模型，而不是去提高数据的质量。建立一个更大的模型、使用更多的计算资源可以在短时间内给你一个很好的结果。然而，出来混总是要还的，接下来你会遇到很麻烦的事。当你参与第一个项目时，请花很多很多的时间去熟悉数据。之所以说很多很多，是因为你通常需要把你预计花的时间乘以3。长远上看，这会帮你在接下来的工作中节约不少时间。当你拿到一个新的数据，你的目标应该是成为最了解这个数据的专家，你要检查数据的分布，找到不同类型的特征，异常值在哪里，为什么它们是异常值？如果你不能把你的数据描述清楚，那你又怎么能建立模型呢？不要低估沟通的重要性我遇到绝大多数的问题都不是技术问题而是沟通问题，的确，技术难题一直都有，但是那是工程师应该去解决的问题。永远不要低估沟通的重要性，无论是公司内部的还是公司外部的。最糟糕的事莫过于解决了一个本不该被解决的技术问题。为什么会发生这种事呢？对外来看，这种事发生的原因大多是因为客户的期望和我们所能提供的服务出现了不匹配，虽然客户的期望能够用机器学习实现。对内来看，因为我们每个人在公司都负责很多方面事务，所以我们很难为了同一个目标而做到步调一致。三省吾身回到问题的本质。请经常这样做。请问一问你自己，你的客户是否明白你们能提供的服务？你是否理解客户的问题？他们知道机器学习带来什么和不能带来什么吗？什么样的交流方式能让你很轻松地去展示你的工作成果？针对公司员工内部为了解决内部沟通的问题，人们设计了很多软件。从它们的数量上，你便可以明白解决内部沟通问题有多困难。这些软件包括Asana, Jira, Trello, Slack, Basecamp, Monday, Microsoft Teams。对我而言，一个最有效的办法是，每天工作结束时，在项目相关的频道上更新我的信息。更新内容包括：3-4 点ideas关于我的工作内容为什么根据上面的内容，我接下来要做的这样很完美对吗？不。但是它看上去是有效的，它让我可以展示我已经做的工作和准备去做的工作。把自己的计划公开有一个额外的好处，如果你的工作方案不成立，别人会指出来。你是多好的工程师这并不重要，重要的是你有能力告诉别人你的技术是什么、你的技术可以带来什么，这一点和你维持现有业务并开拓新业务的能力密切相关。稳定性>前沿性我们曾经有一个有关自然语言的问题：把文字内容归为不同的类别。任务目标是帮用户向服务中心发送一段文本，并且自动把文本归为两类中的其中一类，如果模型预测的不够准确 ，那么把文本交给人工处理，工作量大概是每天1000-3000次请求，不多也不少。BERT成为了今年最受瞩目的名词。但是如果没有谷歌的规模化计算工具，想要使用BERT训练模型来完成我们的需求则非常麻烦，而且这还仅仅是把模型用于生产前所需要的工作，因此，我们找到了另一种方法——ULMFiT。这个方法虽然不是最前沿的，但是它能产生足够好的结果，并且这个方法也很容易使用。与其将某个方法改进到完美，不如借鉴已有的模型，在这基础上进行迁移学习，这样能带来更多的价值。机器学习中的两大难点将机器学习付诸实践存在两个瓶颈：从课程成果到项目成果的瓶颈、从理论模型到生产模型（模型部署）的瓶颈。互联网搜索机器学习课程返回了大量的结果，我用了其中许多课程创建自己的AI硕士学位课程。但即使在完成了最好的几门课程，当我开始担任机器学习工程师时，我的技能还是建立在课程的结构化主干上，在现实问题中，项目并不是结构化的，我缺乏具体的知识，线上的互联网课程中无法教会你一些技能，比如：怎么质疑数据、探索与开发模型。如何改进？我很幸运能和澳大利亚最优秀的人才在一起工作，但我愿意学习也愿意做错。当然，错误不是目标，但为了正确，你必须弄清楚什么是错的。如果你正在通过一门课程学习机器学习，那么继续学习这门课程，同时要将学到的知识应用到自己的工程项目中，这样才能使自己具备专业知识。如何在工作中提升能力？我在这方面的知识依旧很匮乏，但我注意到了一种趋势——机器学习工程和软件工程正在融合。随着Seldon，Kubeflow和Kubernetes这些开源平台的发展，很快机器学习将成为其中的另一部分。在Jupyter笔记本中构建模型是一回事，但是如何让数千甚至数百万人使用该模型就是另一码事了。根据最近在Cloud Native活动上的讨论情况来看，大公司以外的多数人并不知道如何做到这一点。二八定律机器学习中也有一个二八定律，我们有一个20％的规则，这个规则的意思是我们要把20％的时间花在学习上。事实证明，这段学习时间是宝贵的。比如说ULMFiT的使用率超过BERT就源于20％时间的规则，20％的时间用来学习，意味着剩下80％的时间将用于核心项目。80％的核心产品（机器学习专业服务）。20％与核心产品相关的新事物。如果你的工作优势在于你能将现在做的事情做到最好，那么未来的工作同样取决于你继续做你最擅长的事情，这意味着不断学习。论文需要精读这是一个粗略的指标，但是在你探索过一些数据集和实验现象后，你就会明白它是一种客观事实。这个概念来源于Zinf/Price定律，即在同一主题中,半数的论文为一群高生产力作者所撰写,这一作者集合的数量约等于全部作者总数的平方根。换句话说，在每年数以千计的提交中，你可能会发现10篇开创性的论文，在这10篇开创性的论文中，有5篇可能来自同一所研究所或作者。如何紧跟时代的潮流？你无法跟上每一个新的突破，你最好扎实掌握和运用一些基本原理，这些基本原理经受住了时间的考验，新突破需要依靠原创性的突破，然后便是需要新的探索与开发。做自己的怀疑论者您可以通过怀疑自己来处理探索与开发问题。探索与开发问题是尝试新事物和复用已有模型成果之间的两难选择。开发自己的模型运行你已经使用的模型并获得高精度结果然后将其作为新基准报告给团队是很容易的。但是如果你得到了一个好的结果，记得反复再反复地检查你的成果，并让你的团队也这样做，因为你是一名工程师、科学家。探索新的事物20％时间的标准在这里也有用武之地，但是时间分配如果是70/20/10会更好。也许你在核心产品上花费70％，在核心产品的构造上花费20％，在探索上花费10％，不过探索的东西可能不会起作用，我本人从来没有试过这个方法，但这是我正朝着这个方向发展的。先积跬步，后至千里不积跬步无以至千里，先建立一些小事，这样就能快速理解一个新的概念，你可以使用自己的数据集或者不相关的小数据，在一个小团队中，成功的诀窍是先成功一小步，然后快速迭代。一起来玩橡皮鸭呀很多程序员可能知道一种小黄鸭调试法（也称橡皮鸭）调试法，这个概念说的是在调试代码的时候随身携带一只小黄鸭，然后详细地向它解释每行代码。可能很多读者会觉得好笑，这是有原理依据的，类似有一种叫做cone of answer的常见现象，比如：你的朋友向你咨询问题，等说到一半的时候他已经找到问题所在，徒留一脸茫然的你...总的来说，当你试图向别人表述自己的问题的过程中，自然地也在促使自己去调整思路，这种方法对程序员同样适用。橡皮鸭方法是同事Ron教会我的，遇到问题的时候，坐下来盯着代码可能会解决问题，但也有可能不会, 此时，不如用队友的语言重述，就像你的橡皮鸭。“Ron，我正在尝试遍历这个数组，并通过循环另一个数组以及跟踪它的状态来尝试跟踪这个数组的状态，然后我想将这些状态组合成一个元组列表。”“循环中的循环？你为什么不把它矢量化呢？““我能这样做吗？”“让我们来看看。”“...”迁移学习很重要你不需要从底层重构模型，这个问题来自于机器学习工程与软件工程的融合。除非您的数据问题非常具体，否则许多主要问题非常相似，分类，回归，时间序列预测，推荐系统。谷歌和微软的AutoML等服务，只需要上传数据集并选择目标变量，就可以轻松使用机器学习。但是这些事情还在初始阶段，尚未成形。如果你是开发人员，只需要fast.ai这样的库，就可以在几行代码中使用最先进的模型，以及各种模型的预建的模型，例如，PyTorch hub和TensorFlow提供相同的功能。这意味着什么？虽然机器学习已经如此方便，但是仍然需要了解数据科学和机器学习的基本原理，更重要的是要知道如何恰当的运用他们。Math or Code？It is a problem对于我处理的客户端问题，代码优先,所有的机器学习和数据科学代码都是Python。有时我会通过阅读论文并进行复现来涉足数学，但99.9％的情况下，现有的框架已经包含数学的库。虽说在现实生活中，数学并没有想象中的那么重要，毕竟机器学习和深度学习都是数学的应用。但是知道最小矩阵相乘，一些线性代数和微积分，特别是链式法则依旧是重中之重。请记住，我的目标不是发明一种新的机器学习算法，而是向客户展示机器学习对他们的业务是否有帮助,有了坚固的基础，你就可以建立你自己的最好模型，而不是重复使用已有的模型了。软件行业的快速迭代你去年所做的工作明年可能就没用了哦！这是客观事实，由于软件工程和机器学习工程的融合，这种情况越来越严重。但是你既然已经加入了机器学习的大家庭，我来告诉你什么保持不变——框架会变化，库会变化，但基础统计，概率论，数学永远不会变。 最大的挑战仍然是：如何应用它们。说了这么多，希望以上建议能对与机器学习的入门者和从业者有所帮助，最后玩的开心，开启你的数据之旅吧！

康奈尔大学是八大常春藤盟校之一，建校一百多年来，康奈尔的校友与教师中，已经有50位诺贝尔奖得主。康奈尔大学还创造了诸多的世界第一：建立了第一所四年制的酒店管理学院和劳动关系学院；第一个授予新闻学位、兽医学位以及电气工程博士学位的大学；第一所在美国研究方面提供专业的大学；第一个教授远东语言的大学，目前康奈尔在亚洲研究方向上包含有19种古典及现代语言；世界七大数学难题之一的庞加莱猜想的解答，最早刊登于康奈尔大学的ArXiv网站而非其他专业期刊网站。那么那些康奈尔大学的学生们，毕业后都去了哪些行业，就业情况如何呢？43%受访者有STEM学历康奈尔大学的工程学院专业可以算得上是藤校中规模最大的，每年提供的专业有10余个，每年开设的课程超过400门。在QS工程类专业排名中，工程方向的计算机科学、信息工程和化学工程等专业常年排名位居前列。而从知名薪酬机构Payscale发布的薪酬调研报告来看，STEM专业方向学位的占比达到43%，从康奈尔大学毕业五年内的薪酬中位数为7.05万美元，随着工作经验的增加，毕业十年以上校友的薪酬中位数将达到12.82万美元，折合人民币近90万元。其中康奈尔大学毕业从事高级软件工程师、数据科学家以及软件工程师等的薪酬中位数都能达到10万美元以上。康奈尔大学工程学院对不同专业的本科毕业学生调查也显示，有11个专业的毕业生薪酬达到了5万美元以上的水平。其中计算机工程、电子电器工程、信息工程技术以及工程物理等专业毕业的学生，薪酬水平都超过了8万美元，还会有1.2万美元到2.3万美元不等的签约奖金。从接受调研的学生反馈来看，就职人数较多的也有诸多高科技企业，其中就职于微软、亚马逊和谷歌的数量最多，还有学生毕业后就职于埃森哲和美世等咨询名企，也有多位学生在高盛等金融机构就职。37%学生获得两份及以上offer康奈尔大学本科设有7大学院，除了工程学院，还有农业与生命科学学院、建筑艺术设计学院、文理学院、SC约翰逊商学院、人类生态学院以及工业与劳动关系学院。农业与生命科学学院学院的调研显示，2019年毕业生中，有37%获得了2个及以上的工作录取，学生的起薪水平在6万美元-15万美元之间。图源：农业与生命科学学院学院的典型雇主中，既有美国第三大啤酒生产商Constellation Brands这样的食品饮料行业的公司，也有美国疾病控制与预防中心这样的卫生及公共服务部门，也有像亚马逊和谷歌这样的科技公司。文理学院2019年，康奈尔大学文理学院毕业生中，统计学占比最高，达到21%，此外还有14%的学生毕业于计算机科学专业，11%毕业于应用统计学；毕业生数量排名前五的专业还有数据分析、教育以及信息科技专业，三个专业占比均为7%。在就业方向上，就业于金融服务以及专业咨询方向的学生远高于其他领域，占比均在25%以上。此外，科技行业、酒旅行业以及保险行业等占比也较高。商学院康奈尔大学的约翰逊商学院只招收研究生，学院开设两年制及一年制的研究生学位。从毕业生的就业情况来看，90%以上的学生在毕业季能收获offer，2019年就业毕业生的平均薪酬在13万美元以上，相较2018年有4%的涨幅。从行业分布来看，金融行业、咨询行业、科技行业、制造业、消费品以及医疗健康行业的占比最高，特别是金融业和咨询也，占比分别为37%和28%，远高于其他行业的就业人数。图源：SC约翰逊商学院工业与劳动关系学院学院的就业调查显示，学院毕业生起薪平均水平在5万美元以上，毕业生更多的去到了人力资源行业，占比23%；在商业、咨询、法律资助以及金融服务行业的就业人数占比也在10%以上。图源：工业与劳动关系学院毕业生的所在企业广泛分布在各个行业，如在家庭和医疗用品上广泛布局的3M公司，咨询行业的科尔尼，金融机构安泰基金会以及科技公司亚马逊等，都是学院毕业生的典型雇主。此外，如建筑艺术设计学院和人类生态学院等的就业服务中心为学生提供多样化的服务，不仅有个性化的就业指导咨询，还会为学生安排面试实践，让学生们在找工作之前掌握面试技巧。年轻有为，多人入选福布斯知名杂志“福布斯”每年都会编制“30 位 30 岁以下精英”（30 under 30）榜单，选出在不同领域中有杰出贡献的企业家们。至今，已经有十多位毕业于康奈尔大学的校友进入30岁以下精英榜，他们的创新和尝试，或许将对整个行业产生巨大的影响。2019年，登上该榜单的康奈尔校友是Maithra Raghu，她在同年还入选了麻省理工学院举办的“电气工程和计算机科学系的新星”课程，计算机专业是麻省理工的强势专业，在世界知名榜单排名机构QS的工程技术及计算机等专业方向的排名中，常年位居榜首。Maithra Raghu对计算机领域中的神经网络与深度学习颇有研究，并将其运用在了医疗健康领域。她将研究方向定位在了医学诊断领域，判断患者是否会因为某些特定的情况而被误诊。小结成立百余年，康奈尔大学不仅培养出高盛集团主席、强生集团全球董事长这样的优秀校友，新一代的校友们也开始在各行各业崭露头角，年轻有为的康奈尔校友们，正在靠着自己的创新和拼搏，成为世界发展中的重要力量之一。

背景本人19年毕业，双非硕士，软件工程专业，1年工作经验（银行外围系统，又老又久，无高并发场景）Java后端开发，无实习，通过BOSS找的字节猎头。刚开始说是被飞书拒绝了，然后被教育捞起来了。不絮叨了，直接看面经！一面时间：7月24日 1小时ps：很基础的知识点考察，涵盖了IO，网络等基本的理论知识，数据库和多线程会结合个人的语言和使用过的软件框架做提问，一面很基础，基本都答上来hashmap原理，底层实现，线程不安全的原因，怎么扩容，底层数组大小为什么是2^n，扩容死锁产生的过程（不会）, 1.7和1.8的区别concurrenthashmap原理，结构，为什么线程安全，分段锁怎么实现 synchronized和lock区别, volatile原理了解吗 Lock底层实现原理, AQS怎么实现的Redis数据类型，删除策略，持久化方案，分布式方案，redis cluster方案原理（没看具体的架构内容），分布式一致hash知道吗？IO模型：IO模型有哪些，select和epoll原理，select的缺点（搞Java，如果没有高并发场景的经历，IO这块也就不怎么了解了，基本都是复习多线程的知识去了） OSI模型（五层和七层）介绍下tcp和udptcp握手，挥手 慢启动，快速重传，快速恢复 time-wait介绍下 innodb特点 innodb索引物理结构 主键，回表，覆盖索引 与MyISAM对比算法：三数之和，要求给出时间复杂度和空间复杂度，刚开始暴力三重循环，后来要求优化二面时间：7月31日 1小时ps：结合项目经历提问，面试官会结合简历和一面结果适当补充一些基本理论知识和常用框架的提问，个人对kafka不太了解，可能面试官不太满意项目经历：分库分表，不借助中间件怎么实现，MyCat了解过吗（不了解），分库和分表怎么选择？结合项目场景讨论划分规则其他项目经历，反射、注解的原理，有用过线程池吗？Java线程池有哪几种？Java线程池的构造参数？什么是阻塞队列？Java有哪些阻塞队列？了解中间人攻击和跨域攻击吗？进程与线程的区别和联系进程的切换发生了什么 线程的切换为什么比进程的切换代价小 进程通信的方式和举例kafka的产生背景和在项目中的使用topic和partition，partition是干什么的 Consumer Group是干什么的 怎么将partition分配到多个broker上？怎么动态调整partition和broker的数量？ rebalance什么时候发生，rebalance过程（这个真不知道）Linux的shell用的怎么样？grep、sed、awk有用过吗？（只会grep...）怎么监控机器性能？Linux文件系统了解吗？软连接和硬连接？矩阵顺时针旋转90°和逆时针旋转90° 股票买卖（几个变种问题没做出来，但是基本的应该还行）三面时间：8月6日 1小时ps：主要是系统设计，发散性问题，另外，面试官吐槽了我的简历，建议简历老老实实套模板，不要花里胡哨，程序员的简历要整洁明了kafka如何做到高可用（不会，面试官不太满意，因为我的工作经历没有互联网高并发，而且kafka的确没怎么看）设计热榜，动态展示top KN个线程交替打印，怎么实现，写出来，跑一下设计长短地址转换四面基本流程，问离职原因，聊人生等等总结整体字节跳动的面试感受，面试官很专业，要求基础知识很熟悉，面试之前一定要准备后再去面试。LeetCode题目也要刷。手写算法留的时间不多，3-10分钟，如果3分钟还没写，就要求讲出解题思路。切记面试前一定要刷题和准备，简历上的项目不熟悉的千万不要写上去，写上去的项目备好2-3个技术方案。分享一些面试字节跳动必刷的面试题与学习文档算法（字节的朋友都知道，字节的算法是问的最多的）推荐这份左神写的《程序员代码面试指南，IT名企算法与数据结构题目最优解》书籍涉及算法与数据结构编程题目240道以上，并且个人实现出最优解，大部分题目为面试高频。限于平台篇幅原因，只能截取部分目录及内容，需要的朋友转发文章后，关注我，私信回复【学习】即可获取到！目录（算法分为将、校、尉、士四个等级来表示难易程度）第1章栈和队列设计一个有getMin功能的栈(士★)由两个栈组成的队列(尉★★)如何仅用递归函数和栈操作逆序一个栈(尉★★)猫狗队列(士★)用一个栈实现另一个栈的排序(士★)用栈来求解汉诺塔问题(校★★★)生成窗口最大值数组(尉★★)构造数组的MaxTree (校★★★)求最大子矩阵的大小(校★★★)最大值减去最小值小于或等于num的子数组数量(校★★★)马上金九银十了，文中提到的资料全部免费分享给大家，希望大家都能到收获满意的offer转发文章后，关注我，私信回复【学习】即可得到免费获取方式大厂面经&面试题精选最后对于大厂面试，我最后想要强调的一点就是心态真的很重要，是决定你在面试过程中发挥的关键，若不能正常发挥，很可能就因为一个小失误与offer失之交臂，所以一定要重视起来。另外提醒一点，充分复习，是消除你紧张的心理状态的关键，但你复习充分了，自然面试过程中就要有底气得多。以上内容中所有的学习资料、面试资料，均可以免费提供，希望大家金九银十面试顺利，拿下自己心仪的offer！

专业介绍 什么是金融工程金融工程说白了就是make pricing, hedging and risk management decision by using mathematical tools。其实就是强调数学，外加金融知识和一定的编程能力的学科。其实金融工程(Financial Engineering)的历史很短，都是从上个世纪末才开始的。因为是一个新兴的program，所以每个学校对它的称呼也不一样。总的来说在北美有下面几种叫法: Financial Engineering, Mathematical Finance, Financial Mathematics, Computational Finance and Quantitative Finance。而在英国的话，基本上以 Financial Engineering以及Financial Mathematics居多。虽然叫法不一样，但都是以数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题的学科。金融工程其实是3个学科的一个综合：computer science, finance and mathematics。和传统的金融不一样，这个是一个相当偏数理的program，出来的人都是走quantitative (以后简quant)路线的。金融工程项目某种程度上是架设在传统型商学院毕业生和博士研究生之间的一座桥梁。纽约大学金融数学硕士项目副主任史蒂文艾伦(Steven Allen)说：“华尔街公司过去常常为自己的定量分析部门招募博士毕业生，特别是拥有物理学博士学位的人。现在他们则青睐我们的毕业生，这些学生在金融学方面有更直接的训练。”他指出，美国的金融学项目对印度、法国、中国和韩国等国定量分析方面最优秀的人才有着巨大吸引力。事实上，该校定量财务项目的学生有一多半都来自国外。 研究方向金融工程专业学习和研究的内容主要包括证券衍生物定价，风险分析，金融模型，金融信息分析，和一些高级的金融理论。例如：1) 有价证券和证券组合的定价理论发展有价证券（尤其是期货、期权等衍生工具）的定价理论。2) 研究具有不同期限和收益率的证券组合的定价问题。3) 风险分析——金融衍生物最大的一个功能就是能够转移风险，因此很多本来不可能的投资服务产品也变为有可能，例如高回报的保本投资，高风险高回报的投资组合。4) 金融模型——数学在金融上的应用很多都是通过模型来实现的，通过数学工具，我们可以更准确的模拟出一个投资或资产组合将来或在不同的经济环境中的变化，从而帮助决策层更准确，更快的下决定。5) 金融信息分析——信息分析在金融方向的应用主要包括，工业分析，时间序列分析，和基础分析。申请要求 申请者专业背景对于申请者背景的要求而言，英美在这方面的要求相似，基本如下1) 金融、数学、经济、统计、经济计量背景2) 其它方向如计算机、物理、化学、工程等背景但总的来说，计算机 ，数学，统计学等量化背景充足的专业，对于申请的帮助更大。反倒是传统商科背景的学生 ，在申请的时候并不占优。若申请者本身数理背景不足，推荐选修如下数学系的课程以及计算机技能：微积分、线性代数概率论、测度论数理统计偏微分方程实变函数、随机过程数值方法C++编程、算法与数据结构 申请有利条件3) 数学理论和应用数学/工程学（pure and applied mathematics and engineering）4) 经济，金融基本知识5) 计算机能力6) 对金融市场，工具，机构强烈的兴趣 标准化考试的成绩申请MFE要求申请者递交测试你语言水平的TOEFL和测试你逻辑的GRE。一般来说，美国比较好的MFE的program的主页上要求申请者TOEFL要100分以上。GRE的话，虽然没有明确说明，但是verbal部分建议至少145以上，quant部分能高就高。因为请你记住，MFE以后出来就是走quant路线的，所以你的quant最好不要低于165。当然，上述的分数都是相当弹性的，不是说没有到就不能申请，只是说过了标准化测试就不是你被拒与否的因素罢了。而对于英国申请而言，一般无需提供GRE或者GMAT考试成绩，但如果有的话，也可以成为一个加分项。 实习背景想要拿到名校金工项目的offer，除了提高自己的硬性条件外，软性背景的提升也是必不可少的，其中最重要的就是实习。考虑申请金工的同学可以在金融行业做更偏量化的实习。例如通过建模的形式，研究分析并开发相关的金融衍生物又或是研究和开发新的产品。当然去证券、投行、基金、咨询公司等等都是很好的选择。此外，相对于英国，美国申请更加看重实习背景，一般建议申请者有2-3段相关实习。下面我就分别介绍：申请金融工程可以去哪些公司、哪些部门做实习？01 金融类公司ü 国内基金：天弘基金、易方达基金、华夏基金、南方基金、嘉实基金、博时基金、大成基金、广发基金ü 国内证券：中信证券、国泰君安、海通证券、华泰证券、申万宏源、中金公司、广发证券、平安证券、东方证券、银河证券、招商证券和中信建投ü 国外投行：美国五大投行包括高盛、摩根斯坦利、美林、雷曼兄弟和贝尔斯登适合金融工程实习的部门：投资银行部、信贷管理部、风险管理部、研究部、量化投资部02 咨询公司ü 国内较大型的咨询公司：北京和君创业咨询、赛诺市场研究、朴智咨询、上海华然投资咨询等等ü 国外知名咨询公司如德勤、埃森哲、尼尔森、安永、罗兰贝格、MBB、IMS等适合金融工程实习的部门：行业分析部、投融资部03 互联网公司ü 国内如华为、中兴通讯、海信、UT 斯达康通讯、海尔集团、神州数码、网易、百度、新浪、腾讯、阿里巴巴等等ü 国外有谷歌、亚马逊、雅虎、微软、IBM、甲骨文、因特尔、戴尔等适合金融工程实习的部门：数据分析部、商业分析部、战略投资部 科研背景科研项目对于申请金融工程而言也是至关重要的。一般来说，鉴于美国的大学对于申请金融工程的学生的数学能力和计算能力的重视，申请人还可以利用暑期或是在校时间完成一些数学建模或是金融建模的项目，如果条件允许的情况下，最好可以报名参加一些国内国际性的相关建模比赛，并努力获得名次。这些都将帮助金融工程的申请人申请到名校。相对来说，美国比英国更看重科研背景。以下举一些比较有价值的项目供参考ü 金融工程与数据分析ü 金融建模ü Python 金融工程分析ü 对冲基金策略与风险ü 期权定价和期权价格效益学费介绍总体而言，美国金融工程专业的学费在各专业里是属于比较贵的，各校之间差异也比较大，每年的学费基本集中在$40,000~$80,000之间，异性较大。（注：美国金融工程专业一年制和两年制都有）。以下是部分美国院校金融工程专业的学费，供参考。英国金融工程专业的学费差异并不大，每年的学费基本集中在25,000~35,000左右。以下是部分英国院校金融工程专业的学费，供参考。（注：英国金融工程专业基本为一年制）典型项目介绍CMU的金融工程专业在美国所有开设了这门学科的学校中，综合实力排名第三。1994年，CMU正式开设MSCF,这就意味着金融工程首次打破了定量金融的界限。金融工程的学位是由计算机科学学院，数学系，统计系以及商学院共同授予的联合学位，学制为三个学期也就是一年半的学制。由此可见，MSCF所需要的不仅仅是你懂得金融和数学，还要求你的计算机运用能力和统计学相关的知识。该学校拥有很多在计算机，数学方面资深教授。CMU的录取要求不仅包括申请者学习过相应的专业课程如数学，计算机，工程学以及经济学，还要求申请者能熟练运用C，C++，可见CMU对金融工程专业的申请者在计算机的运用能力上具有很高的要求。这对CS转金融工程的申请者来说，这是很有利的一点。从下表可以看出，具有工程学以及计算机学背景的学生，录取概率是最大的，因而，申请CMU的申请者，需要适当的提升自己的计算机功底。另外，从学位的录取结果来看，CMU并不排斥本科学生，因而，对此方向感兴趣本科学生可以尝试一下。CUNY-Baruch College巴鲁克学院(Bernard M.Baruch College，CUNY)是一所以商科著名的位于美国纽约市曼哈顿熨斗区的公立大学，也是纽约市立大学(CUNY，也译作纽约城市大学)的学院成员。纽约市立大学是在1847年时，纽约州文学基金(New York State Literature Fund)有感于一般学生无法负担当时在纽约市唯二的两所私立大学:纽约大学(New York University)与哥伦比亚大学(Columbia University)高昂的学费而成立的。1965年时为了感谢荣誉校友--华尔街的投资大师、白宫政客伯纳德·巴鲁克(Bernard M.Baruch)捐助学校9百万美金，遂于学院名称前面加上Baruch。纽约城市大学巴鲁学院的金融工程项目设在Zicklin商学院下，目前位列全美第二。学费比较便宜，课程偏重实践。毕业去向有投行，对冲基金，四大会计师事务所，金融数据分析和金融软件公司等，90%以上在纽约，剩下的以香港为主。该项目的录取率约为6%，中国学生背景优秀，不乏北大清华上海香港等地本科名校的数学，物理，经济，金融专业的毕业生。这个专业重点向数理计算机背景优秀并有志于从事金融行业的学霸们推荐。哥伦比亚大学的 MS in Financial Engineering (MSFE) 设在工程学院的 IEOR 系下面，学制1年，课程重时间，对申请者的数学要求高。因为 Columbia University 地处 纽约，又是常春藤盟校，因此毕业生可以较轻松地进入华尔街工作。哥大的金融工程，实际上是一个结合了 数学 与 统计学 ，并通过运用一些 物理学建模知识 及 应用数学知识 去解释金融债券产品及金融市场的一个专业。在该专业的上半年中，老师会教授一些基础知识；而在下半学年中，学生则会专攻各个不同的方向，包括金融衍生品、金融 & 经济领域、资产分配及管理、计算金融、机器学习、搭建交易系统等。该专业的 核心课程 不仅包含了 Mathematics 、 optimization models 及 stochastic models 等数学课程，还有 Python 、 statistical analysis 、 Monte Carlo Simulation 等统计学课程。另外，为了督促 MSFE 专业学生的学习，哥大工程学院要求学生必须参加 “ 金融工程系列研讨会 ” 。在这个研讨会中，哥大工程学院会邀请近期在金融工程领域的大牛来进行分享。除了要听研讨会， MSFE 的学生还要在每次研讨会上上交 “ 学习日志(learning journal)” ，以帮助自己理清学习思路，形成学习体系。总之可以看出来，哥大 MSFE 学生的课业是非常繁重的。风险管理和金融工程专业是在商学院下，由于帝国的商学院也是英国非常强的商学院之一，因此录取标准极高，需要极好的数学功底和计算机知识，对本科学校和GPA的要求也比其他学校高。这个专业会教同学们一些世界领先金融公司所用的风险管理技能与策略，同时学校和PRMIA (the Professional Risk Managers’ International Association)合作，提供同学们参与到PRMIA项目中的机会。帝国理工学院金融工程课程理论与实践相结合，有不少实践的机会，而且有扎实的基础专业课学习，针对风险管理和金融工程专业的特点还设置了类似Stochastic Calculus、Advanced Financial Statistics更专业的数学课程，这就要求学生有非常扎实的数学功底，另一方面在选修课中设置了大量金融产品方面的课程，帮助学生找到自己喜欢的，另外C++能帮助学生更好地进行金融建模。入学条件中对数学背景的要求非常严格，这也考虑到了课程的内容，显得无可厚非。另外为没有经济金融背景的学生准备了4门foundation courses，便于跨专业的学生更好地开展学习。由于学校名气大，每年野村证劵、花旗集团、苏格兰皇家银行、法国巴黎银行、麦格里银行、摩根斯坦利、Man Group、BlackRock、摩根大通银行、渣打银行等几十家全球知名企业会参加学校的校园招聘，为学生提供为数不少的工作岗位。University of Birmingham伯明翰大学金融工程专业是一个为期12个月的硕士学位课程，由著名的计算机科学学院和数学学院共同研究合办。伯明翰大学金融工程专业的包括许多领域，包括计算机辅助工程、软件工程、计算机编程技能和基础数学和统计学理论。学生可以学习最先进的计算机和编程技能，这可以帮助他们在这一领域迅速发展。这个专业适用于具有较强专业背景的学生，包括数学专业，包括高等数学和其他相关数学领域。这些申请人希望从事使用数学和程序来分析经济和金融领域的问题。伯明翰大学金融工程专业将使学生具备数学，统计学和计算机科学知识的能力，以便解决，批判性分析和对问题进行合理评估；学生将学习使用软件包进行统计分析和实证研究；专注于在更广泛和充满挑战的环境中找到针对财务问题的最佳解决方案。伯明翰大学金融工程专业可以保证学生拥有一流的学习经验，从而获得享誉全球的资格认证，并在竞争激烈的就业市场上具有诱人的前景。该专业使具有最先进的数学方法，计算技能和编程知识，为经济或金融部门进行定量分析提供了理想的准备，该专业毕业生大都在政府和跨国组织的各个领域工作。The University of Manchester曼彻斯特大学有两个与金融工程相关的专业，分别是MSc Mathematical Finance以及MSc Quantitative Finance。曼彻斯特大学MSc Mathematical Finance项目为时一年，融合了数学和金融学专业理论，课程重点关注数学理论和建模，从概率论、科学计算和偏微分方程理论出发，推导资产价格与利率之间的关系，并建立定价、风险管理和金融产品开发的模型，将理论联系实际，帮助学生为日后的研究生涯打下坚实基础，或使其达到衍生证券、投资、风险管理及对冲基金等行业的职业发展要求。并且，曼彻斯特大学数学金融理学硕士项目的师资力量强大，邀请到顶级金融机构的高级职员以及杰出数学家们，给予学生理论上和经验性的指导，使学生深入了解行业的发展，具备必需的专业素养。MSc Quantitative Finance由曼彻斯特大学商学院和数学学院联合开设。该项目课程涵盖数学成分，均衡数学与金融学的教学，尤其适合获得金融、金融经济学、精算学、工程学和数学学位的学生和拥有相关工作经验的人士，也适合渴望涨薪或有志在定量金融领域进行高级研究的人群。该项目注重当前议题，使学生掌握定量金融和金融工程领域的主要理论和应用概念的先进知识。为学生将来在与设计新型金融工具和管理它们间交易的领域就职奠定扎实基础。就业方向与平均薪资金融工程硕士主要在投资银行工作，另外商业银行、基金公司、保险公司、会计公司、软件公司、公司财务部门也是金融工程硕士谋职的地方。现在越来越多的政府管理部门， 能源公司也参与到了争夺金融工程硕士的行列中。我们熟悉的花期银行，汇丰银行，中国银行，高盛，摩根，雷曼兄弟，德意志银行，法兴银行等等都是金融工程硕士的聚集地，另外我们不常听到的美世投资咨询，贝尔斯登投资，纽约人寿，美国银行，苏格兰皇家银行，美联银行，巴克莱银行，梅隆银行，兴业银行，博时基金，野村证券等等都是金融硕士的好去处。金融工程师被称为Quants, 从事风险管理，优化投资组合，设计开发金融产品，财务分析，销售与交易等工作。Quant包括以下几个类型， Desk quant（开发直接被交易员使用的价格模型），Model validating quant(确定desk quant开发的模型的正确性) , Research quant(尝试发明新的价格公式和模型) ,Quant developer(写代码,或者调试其他人的大型系统)Statistical arbitrage quant(在数据中寻找自动交易系统的模式 (就是套利系统)) ,capital quant(建立银行的信用和资本模型)。具体就业方向如下：证券衍生物定价——这一研究方向的毕业生就业前景一般为投资银行，证券交易所, 保险公司，银行。风险分析——这一类专业人才就业前景为：银行，投资银行，基金，保险公司，投资顾问公司等, 和其他贸易，能源，甚至农业生产和销售公司都需要这方面人才。金融信息分析——这一类的研究人才，就业方向一般是： 大型的国际银行，金融研究机构，政府等对人才研究能力要求很高的职位。金融信息分析——这一类研究人才的就业方向一般为：金融研究机构，政府，金融评级机构，金融顾问公司等。在美国，金融工程专业平均年薪为$87,000, quant的平均年薪为$121,000，收入相对于社会平均薪酬水平偏高。以下是美国部分院校金融工程专业毕业生的薪资情况，供参考。案例分享 案例一毕业院校：国内某985主修专业：数学与应用数学GPA：3.8/4.0托福/雅思: 100GRE/GMAT：320实习/工作：两段国内量化实习经历科研经历：一段相关科研经历录取院校：University of Chicago, Boston University, University College London 案例二毕业院校：国内top 2院校主修专业： 数学GPA：3.4托福/雅思: 101GRE/GMAT：321实习/工作: 3段相关实习经历科研经历: 无相关科研经历录取院校: John Hopkins University, University of Southern California, University of Michigan 案例三毕业院校：国内院校2+2合作项目主修专业： 会计学GPA：3.9/4.0托福/雅思: 7.5GRE/GMAT：329实习/工作：2段相关实习经历科研经历：无相关科研经历录取院校：Washington University in St Louis, University of Southern California, New York University 案例四毕业院校：国内985主修专业： 经济统计学GPA：89/100托福/雅思: 7实习/工作：无科研经历：无录取院校：Imperial College London, Kings College London 案例五毕业院校：国内非211院校主修专业： 金融学GPA：3.1/4.0托福/雅思: 98GRE/GMAT：680实习/工作：两段金融实习录取院校：Stevens Institute of Technology, Fordham University, Stony Brook University 案例六毕业院校：国内G7院校主修专业：计算机科学GPA：3.7/4.0托福/雅思: 104GRE/GMAT：323实习/工作：两段相关实习经历科研经历：两段相关科研经历录取院校：Columbia University, New York University, University of California, Berkeley

叮咚新年新offer恭喜L同学收获一枚美国莱斯大学电子与计算机工程硕士OFFER祝贺祝贺OFFER -展示-指导老师学校概况 莱斯大学（Rice University），简称Rice。为美国南方最高学府，美国大学协会（AAU）成员，是一所世界著名的顶尖私立研究型大学，“新常春藤”名校之一。莱斯大学是一所全美顶尖的研究性高校，多年来以工程、管理、科学、艺术、人类学闻名，以高水平的教学态度、小班规模的教学吸引了许多优秀学子前来求学。在2021THE泰晤士世界大学排名中，莱斯大学位于63名，2021QS世界大学排名中，莱斯大学位于89名。项目概况Master of Electrical and Computer Engineering 电气和计算机工程硕士(MECE)学位是一个非论文类型和一年制学位项目。它主要是为那些希望通过三四个学期的额外课程来加强学术背景的学生设计的。MECE课程联结数学、物理和化学原理来指导工程材料、电子设备、数据科学、信号和系统等体系的实际运用。旨在提供ECE技术应用方面的高级学习和培训，将最佳技术整合到学习体验中，对传统的本科电气和计算机工程学位课程内容进行了升级。语言要求：雅思7分托福90分需要GRE学位要求：///////////////////部分相关录取案例 C同学中山大学 | 计算机科学与技术GPA：3.66/4.0-------------------------------------------------◆莱斯大学 | 计算机科学硕士◆纽约大学 | 计算机科学硕士◆加利福尼亚大学河滨分校 | 计算机科学硕士◆东北大学 | 计算机科学硕士◆乔治亚理工学院 | 计算机科学与工程（工业与系统工程）硕士◆卡内基梅隆大学 | 电子与计算机工程硕士专业S同学西南大学 | 自动化GPA：4.1/5.0 GRE：330-------------------------------------------------◆ 卡耐基梅隆大学 | 计算机视觉硕士Z同学中山大学 | 交通工程GPA：3.8/4.0-------------------------------------------------◆罗彻斯特大学 | 计算机科学硕士（奖学金减免30%学费）C同学 武汉大学 | 计算机GPA 3.9-------------------------------------------------◆ 斯坦福大学 | 计算机科学◆ 哥伦比亚大学 | 计算机科学T同学华南理工大学 | 软件工程GPA：3.7/4.0 TOEFL：102-------------------------------------------------◆ 阿尔伯塔大学 | 计算机科学硕士(全奖)◆ 多伦多大学 | 电子与计算机工程硕士◆ 西蒙弗雷泽大学 | 计算机科学硕士L同学中山大学 | 光信息科学与技术-------------------------------------------------◆罗彻斯特大学 | 电气与计算机工程硕士◆纽约大学 | 电气工程硕士◆乔治华盛顿大学 | 电气工程硕士Z同学中山大学 | 财务管理GPA：3.8/4.0-------------------------------------------------◆ 华威大学 | 信息系统管理与数字化创新硕士Z同学中山大学 | 软件工程GPA：3.8/4.0-------------------------------------------------◆ 爱丁堡大学 | 高性能计算与数据科学理学硕士◆ 伦敦国王学院 | 数据科学理学硕士L同学中山大学 | 软件工程GPA：3.3/4.0-------------------------------------------------◆ 爱丁堡大学 | 高性能计算与数据科学理学硕士◆ 巴斯大学 | 数据科学硕士D同学中山大学 | 管理科学GPA：3.0/5.0-------------------------------------------------◆ 华威大学 | 信息系统与数字化改革管理硕士-END-

众所周知，英国的电子电气工程可谓是世界一流的，欧美国家的电子电气专业在国际上都有着极高的国际声誉。而且，英国是老牌的工业国家，像南安普顿、伯明翰、诺丁汉、布里斯托、曼彻斯特等老的工业城市，新兴的电子电气行业都有着极好的发展，这些一方面有着很好的行业基础，另一方面学校建设历史也悠久，都在工业革命时期就有开设学院，后来拿到皇家授权成为市立大学，所以学术基础以及研究能力，学校设施都非常全面。重要的电子电气厂商，如ARM，Silicon Radio，Wolfson，Filtronic，MicroEmissive Displays（MED），NEW Events Ltd.，REED集团等都在英国起源或者开设研发机构。EEE是一门培养从事电气工程、电子技术、电力系统、自动控制、计算机、信号变换与处理等工作的宽口径、复合型高级工程技术及管理人才的专业。主要研究电能的生产、传输、分配、使用和控制技术与设备的工程领域，电子工程是研究弱电的，可以包括电测量技术、电子技术等。南安普顿大学是英国著名的罗素大学集团的创始成员之一，也是英国顶尖研究型大学之一。南安普顿大学一直以其工程和计算机专业闻名，它的EEE和CS是在一个院系下的，统称电子与计算机科学 Electronics & Computer Science（ECS），因此这里有非常多的交叉学科。EEE方面的专项课程非常多，例如嵌入式系统、关于电力工程的能源和可持续性、片上系统、无线通信技术，还有微电子学方面的交叉学科项目如微电子机械系统、微电子系统设计等。该专业包括3年本科学位课程以及4年制本硕连读项目。排名：·南安普顿大学在电子与计算机科学专业排名全球前100·南安普顿大学在电子与电气工程的研究数量和质量在英国领先，计算机科学研究成果被公认为世界领先（REF 2014）·南安普顿大学在电子与电气工程领域排名全英第二；过去十年（2008-2017）计算机科学和信息技术课程排名前十（2018《卫报大学指南》）毕业生前景排名：·电子电气工程专业排名全英第一（2018《卫报大学排名》）·计算机科学专业排名罗素集团第二（2018《完全大学指南》）荣誉奖项·南安普顿大学因在科学和工程领域解决性别不平等问题而获得Athena SWAN雅典娜天鹅宪章铜奖工程科研项目·南安普顿大学最近获得了一个为期5年的EPSRC英国工程与物理科学研究委员会的计划捐赠，用于领导一项由英国大学组成的联盟进行的研究，旨在实现无人机系统实用性的进一步改变·南安普顿大学工程传感器的创新用于帮助改善截肢患者的医疗健康·南安普顿大学在加速开发新一代电池与电池续航器方面发挥关键作用，为全球电动汽车革命提供动力·南安普顿大学是英国铁路部门投资9200万英镑的开创性合作关系项目卓越中心（Centres of Excellence）的关键合作伙伴·作为2014年REF评选的英国最好的通用工程研究型大学，南安普顿大学为社会面临的关键问题提供解决方案工程专业南安普顿工程专业有航空航天，生物医学工程，土木与环境工程，计算工程，电子电气工程，能源，海事工程与船舶科学，材料表面工程，机械工程，声学与振动方向。其中，EEE硕士授课式专业细分成了：·Electronic Engineering 电子工程专业·Embedded Systems 嵌入式系统专业·Energy and Sustainability Electrical Power Engineering 能源和可持续电力工程·Internet of Things 物联网专业·Micro and Nanotechnology 微电子和纳米技术专业·Microelectronics Systems Design 微电子系统设计专业·System on Chip 片上系统专业·Systems， Control and Signal Processing 系统、控制和信号处理专业·Mobile Communications 移动通信专业EEE专业介绍·Electronic Engineering 电子工程一年制的MSc电子工程学位专业是一个组合课程专业，允许学生根据自己的兴趣从所有的专业课程中选择学习包括微电子系统设计、嵌入式系统、微型和纳米技术，光子技术，无线通信，使学生加深理解一个或多个领域。所有模块涵盖了最先进的技术、技术和支持工具，以及它们在解决复杂问题方面的应用，以满足新兴的经济和社会需求。此外，学生将在夏季的研究项目中从事一个专门的课题。·Systems，Control and Signal Processing 系统、控制和信号处理专业本课程以信号处理为核心主题，特别关注控制和系统理论、图像处理和机器学习。该课程以南安普顿的研究基地为中心，主要研究：- 信号处理，机器人，系统与控制理论，图像处理，机器学习- 该课程有大量数学内容和以计算为基础的材料。学生将在算法开发和编程方面发展很强的通用技能。工程学院热门专业介绍·Data Science 数据科学本课程将帮助学生成为一名专业的数据科学家，培养他们的专业知识，这些知识对于掌握现代数字化组织所特有的庞大而复杂的信息领域至关重要。这通常是与核心领域的专业知识，运营能力的高性能计算集群和云计算基础设施，所需的技术设计和应用复杂的大数据分析技术，参与设计和创造力强大的可视化。本课程将介绍设计和使用数据科学应用程序所需的核心理论和技术组件，使用开源工具和开放访问的数据集。还将涵盖最重要的机器学习技术，这是任何分析和推理数据的核心。·Computer Science 计算机科学这个组合专业允许学生从人工智能、网络安全、数据科学、软件工程和网络科学与技术方面的专业课程中选择。在第1学期，你可以学习这些专业领域的基础知识，对于其他的课程，你可以选择专业模块来加深你对这些领域的理解。

随着近年来国内考研竞争加剧，很多家长和学生在规划未来时都考虑出国留学。而在留学课程的选择上，一年制硕士以其时间短、性价比高的特点成为学生和家长的首要选择。说起一年制硕士，大家可能首先想到的就是英国。其实很多热门留学国家和地区都开设一年制硕士的课程，本次全球大盘点，将一一盘点热门留学国家的一年制硕士课程，帮助学生和家长根据自身的情况做出最好的选择。英国历史悠久、文化气息浓厚、教育质量优越、科研实力领先。特别是在金融领域，伦敦是世界四大名城之一 ，世界三大金融中心之一 。英格兰经济总量位列世界省级（联邦级）行政单位第一 。全英最著名的100 家上市公司的总部都开设在这里，能为毕业生提供大量实习就业机会。申请要求申请时无需雅思成绩英国大部分院校申请时无需雅思成绩，学生可以先递交申请，后补交雅思成绩，学生有更多时间准备雅思考试。雅思不足语言课弥补即使雅思成绩没达到学校的直录要求，英国大学也允许学生提前去读语言课，通过语言课的考核可入读硕士课程。专科毕业也可申请国内三年制大专毕业生并有三年以上的管理及其他相关工作经验，可以直接申请部分英国大学的MBA和其他相关专业硕士研究生课程。留学费用学费15-30万人民币生活费10-15万人民币总费用25-45万人民币院校推荐罗素大学集团的创始成员之一，科研学术实力位居全英前列。优势专业：商科、生命科学、工程、人文、经济学、社会学与社会科学等。罗素集团大学之一，研究能力位列英国前十。优势专业：食品科学、传媒、独代文学、哲学、音乐、药剂学、商科、护理、数学和计算机科学。罗素大学集团的创始成员之一，有12个博士培养中心，超过牛津和剑桥的数量。优势专业：土木工程、电子电气工程、机械工程、计算机科学、航空航天工程等。罗素大学集团的创始成员之一，伯明翰大学87%的研究项目具有全球性影响。优势专业：商科、生物科学、物理、天文和计算机等。罗素集团大学之一，科研实力显著。工程学院超过百年历史，是诺丁汉大学最大最古老的院系之一。优势专业：建筑、电子电器工程、化学工程等。罗素集团大学之一，被誉为北爱尔兰的牛津剑桥。优势专业：药理与药剂学、会计、金融、城市规划与景观设计、教育学、法学、英语语言文学等。利好政策签证期延长从英国院校毕业并获得相应学位的国际本科生和硕士生，在毕业后其学生签证有效期将延长至六个月；获得博士学位的国际学生，在毕业后其学生签证有效期则将延长至一年。在签证延长有效期内，国际学生可在英国不受限制地寻找就业机会。学生签证材料简化2018年7月6日，英国签证及移民局简化中国学生申请第四层级学生签证所需提交的材料。中国学生在申请签证时将不需要提交资金证明材料以及英语语言能力资格认证或证明。意味着未来申请学生签证的流程更简化，准备签证的周期更短，拿到签证也更快。恢复PSW签证2021年夏季或之后完成课程的国际学生都有资格申请新的PSW签证，签证期限为两年，不可延期，个人将能够寻找或从事任何行业、任何级别的工作； 如果符合要求，个人可以从PSW过渡到技术移民(skilled work route)的工作。荷兰是非英语国家中英语普及度最高的国家，英语掌握程度在欧洲大陆排名前列。 荷兰共有13所公立的研究型大学，其中大部分在世界排名前200（QS排名）。 国土虽小，国力却十分强盛，被誉为经济上的巨人。众多知名企业与跨国公司总部设于荷兰，如飞利浦、壳牌、毕马威等等，能为毕业生提供大量实习就业机会。申请要求院校背景荷兰的部分学校在硕士申请时需要学生本科为985/211院校，在选择学校时需看清其对于院校背景的要求，以便申请中有的放矢。学术成绩大多数学校都遵循“择优录取”的规则，对学生的绩点没有明确要求，但是某些专业可能会对学生在本科阶段学习的课程有一定的学分要求。语言成绩常见的语言要求为雅思6.5分（小分不低于6.0），但会有部分专业会根据其自身课程对语言要求的不同调整总分或小分要求。做好时间规划。留学费用学费10-13万人民币生活费7-12万人民币总费用17-25万人民币奖学金荷兰会有丰富奖学金可供学生申请 如橙色郁金香奖学金、荷兰奖学金、中荷互换奖学金等院校推荐THE 毕业生就业能力排名中全球前150，曾培养出6名诺贝尔奖得主者。是Universitas 21、欧洲首都大学联盟（UNICA）、欧洲大学协会（EUA）以及欧洲研究型大学联盟成员。 优势专业：传播与媒体研究，法学，经济学，金融学，工商管理，软件工程等。THE 毕业生就业能力排名中全球第150-200，培养出了大批优秀学者，包括诺贝尔物理学奖得主Frederik Zernike、诺贝尔化学奖得主Bernard L. Feringa、荷兰第一位宇航员、欧洲央行首任行长Wim Duisenberg。优势专业 ：心理学，文化研究，语言学，经济学等。2018THE 毕业生就业能力排名中全球第95。16位诺贝尔奖得主（洛伦兹、爱因斯坦、费米等），9位国家元首（约翰·昆西·亚当斯，丘吉尔，曼德拉，两任北约秘书长等），10位荷兰领袖（包括现任荷兰首相马克·吕特）都以在莱顿以求学、任教等方式留下了他们的足迹。优势专业 ：法学，区域研究，文化研究等。THE 毕业生就业能力排名中全球第87，培养了大批优秀的政府领导人、高层管理者和国家高级公务人员，如荷兰首相Dr. Ruud Lubbers，世贸组织总干事Dr. Supachal Panitchakdi等。 优势专业 ：金融与投资，供应链管理，经济学，传媒等。利好政策合法打工时间延长荷兰国际学生每周合法打工时间从10个小时延长到16个小时，每周合法的增加6小时打工时间意味着雇主聘用国际学生的意愿会更强烈。Search Year 签证在荷兰毕业之后，毕业生可获得一年Search Year“求职居留许可”，且使用时间从原来的毕业后需立即申请，调整为毕业后三年内可以申请。也就是说，如果学生毕业之后希望回国先工作一段时间，再根据实际情况考虑是否回到荷兰发展，也是完全没有问题的。法国拥有先进的知识和技术，在旅游、管理、工程、技术、航空、航天、建筑、医学、商业、艺术等领域，均处于世界领先地位。 授课语言可选择全英语授课、全法语授课、英法双语授课，所颁发文凭受中国教育部认可。 法国高等教育院校重视与企业间的紧密联系，师资队伍有将近1/3的导师来自各国企业，各类院校都在课程中加入了实习部分，毕业后即拥有丰富的工作经验。申请要求语言雅思6.0及以上，大部分法国高商都可以实现语言成绩的后补，部分高商还提供内测，没有语言成绩可直接参加内测。学术部分专业要求相关专业背景。其他需提前一年进行申请，一定要提前进行了解，做好时间规划。留学费用学费10-18万 人民币生活费5-10万人民币总费用15-28万人民币奖学金 + 补助法国有丰富奖学金可供学生申请， 读高等商学院的学生可申请如埃菲尔优秀奖学金、商学院英文授课项目奖学金等奖学金。国际留学生可享受法国政府的住房补助；25岁以下的学生，可享受法国政府的交通补助；在大学城里就餐可享受法国政府的补助等。院校推荐获得AACSB，EQUIS和AMBA三重认证的商学院。欧莱雅集团CEO、施耐德CEO、法国电信CEO、法国巴黎银行CEO、前法国总统等多位世界500强企业CEO及政界精英的母校。 优势专业 ：市场营销管理MSC，战略咨询和数字化转型MSC，创业和创意管理MSC，法律和税务管理MSC，创意产业和社会创新MSC，管理学研究MSC，全球商业MSC，金融学MSC，金融市场MSC，公司财务与银行业MSC，全球会计与金融MSC，全球MBA等。获得AACSB，EQUIS和AMBA三重认证的商学院。学校以杰出的校友出名，培养出欧洲乃至全球多位CEO。优势专业 ：数据科学与商业分析MSC，金融MSC，全球MBA等。世界上的第一所商学院，获得AACSB，EQUIS和AMBA三重认证的商学院。法国前总理、道达尔集团(TOTAL)总裁、爱马仕(Hermès)总裁、芝华士总裁等名人母校。优势专业 ：沟通、市场营销与创意MSC，数字化管理与咨询MSC，大数据分析MSC，企业化与创新MSC，金融、审计监控与法律MSC，生物制药、能量与持续性管理MSC，旅游与酒店管理MSC,国际食品与饮料管理MSC，国际管理MBA等。企业家学（Entrepreneurship）在欧洲第一，获得AACSB，EQUIS和AMBA三重认证的商学院。 优势专业 ：国际酒店管理MSC，奢侈品管理与市场营销MSC，体育产业管理MSC，全球创业项目MSC，计量金融学MSC，国际MBA等。获得AACSB，EQUIS和AMBA三重认证的商学院。Louis Vuitton总裁Michael Burke、雀巢副总裁Laurent Freixe、高露洁棕榄副总裁Franck Moison、可口可乐加拿大区总裁等名人的母校。 优势专业 ：市场营销管理MSC，战略咨询和数字化转型MSC，创业和创意管理MSC，法律和税务管理MSC，创意产业和社会创新MSC，管理学研究MSC，全球商业MSC，金融学MSC，金融市场MSC，公司财务与银行业MSC，全球会计与金融MSC，全球MBA等。CFA（特许金融分析师）的教育合作伙伴，也是PRMIA（国际风险管理师协会）的教育合作伙伴。获得AACSB，EQUIS和AMBA三重认证的商学院。 优势专业 ：全球管理MSC，供应链管理MSC，国际商务与项目管理MSC，法国卓越市场营销MSC，国际奢侈品管理MSC，工商管理MBA等。利好政策合法打工法国法律允许外国学生以以下方式从事带薪工作：标注“大学生”字样的居留身份（经移民局批准的长期签证或居留证）可给予以副业名义从事带薪职业活动的权利。工作时间以年度工作的60%为限（即964小时/年），且无须获得预先行政许可。居留许可2019年3月开始，外国留法学生从获得硕士或以上毕业文凭日期算起的4年内，可申请一年居留签证，用于重返法国找工作或创业。香港大学等5所院校QS世界排名前100，科研成功丰富。香港高校的硕士学位获得很多国家教育机构的高度认可,在港硕士毕业后，可以选择到海外继续攻读博士学位。 课程设置与与社会实际需求接轨，通过实习、课堂实践提升学生的职场技能。申请要求申请原则香港硕士遵循早申请早录取原则，提前规划，第一时间获得录取抢占名额。申请材料大部分院校及专业可根据学生的综合条件评估录取，免考试入学。可转专业很多专业课程设置接受转专业的学生，不同背景的学生可选择转专业直申。语言要求雅思6.0至6.5以上。留学费用学费15-25万 港币/年生活费8万港币/年总费用23万-33万港币/年院校推荐以医学、商科、人文、政法等领域见长，就业及升学率和薪酬水平均为全港院校之冠。启德19年共斩获offer302枚。 优势专业 ：建筑学、土木工程、牙科、教育、地理、语言、法学。以商科和工科见长，全球最细单壁纳米碳管、最高像素的照片等高新科技诞生于此。启德19年共斩获offer 368枚。 优势专业 ：会计与金融、商业管理、土木工程、经济学、工程技术、材料科学。培养了林语堂、莫里斯、杨振宁、蒙代尔、白先勇等巨匠，以灵活学分制、书院制、中英兼重为特色。启德19年共斩获offer683枚。 优势专业 ：传播与媒体研究、地理、佛教研究、人文科学、全球传播、新闻学。在全球就业能力大学调查和排名中，毕业生就业能力连续三年跻身前150名。启德19年共斩获offer 1024枚。 优势专业 ：发展研究、计算机科学与信息系统、会计与金融、土木工程。据过往多次调查显示，理大毕业生深受雇主欢迎，受访者认为应用为本的专业最能配合工商界及社会的需要。启德19年共斩获offer532枚。 优势专业：建筑学、商业管理、艺术设计、土木工程、酒店管理学、生物学。利好政策十二所院校文凭获内地认可香港与内地互认高等教育文凭。目前共有12所香港院校面向内地招生，颁发的学士学位证书获得内地教育部认可。分别为香港大学、香港理工大学、香港演艺学院、香港中文大学、香港浸会大学、香港公开大学、香港科技大学、香港教育大学、香港树仁大学、香港城市大学、香港岭南大学、珠海学院。毕业后获1年工签香港特区政府2008年9月推出新政：凡向出入境事务处提出申请的应届非本地毕业生，在签证到期之后，一律可以申请续签12个月。在这段期间他们可以随意就业,其后提出的延长逗留期限申请,则会根据其他非本地毕业生申请的相关政策，在港受聘的同样处理。