注意：此为2017申请结果，本人现为哥大CS MS (ML track)
去年放著放著就遗忘了，听说哥大CS这个月释出名单了，希望能给正在选校的人一些方向。
[申请结果]
Admitted:
Columbia CS MS (3/8) => Now
CMU MRSD (4/3)
NYU CS MS (3/24)
UCI CS MS (3/6)
Rejected:
CMU MSCV (3/3)
UCB MEng (3/25)
UCLA CS MS (4/12)
UMich Robotics (3/10)
UTA ECE (4/21)
Cornell Tech MEng in cs (2/25无面试)
UCSD CS MS (3/30)
USC *2 General, Robotics (4/23)
[学历]
NTHU CS BS 2012~2016
GPA: 3.5/4.3
(Last-60 GPA: 4.18/4.3)
书卷奖 * 2
[Publication]
IEEE ICASSP 1st author * 1
[工作/part-time经验]
Student RA * 2 (paper in NTHU & project in NCTU)
Full-time RA * 1 (毕业后工作一年)
[特殊经验]
YEF创业竞赛代表 (Not sure if it helps)
[推荐信]
专题兼Full-time教授 * 1 (NTHU)
带Paper教授 * 1 (NCCU, 专题老板前博士生)
YEF CEO * 1
(以上三人均熟识)
[英文成绩]
GRE: 318
TOEFL: 103
===========================
以下为给以找工作为导向的人之建议
[给尚未申请者]
1. 拼 GPA (better 3.7 up, go as high as you can)
2. 拼 top/good conference 1st author
3. Github project stars
有朋友的朋友今年帮审UCSD CS MS，申请人数多到需要用有无Pub来筛选了。
如果你已经把大学GPA彻底搞砸，建议刷个台湾顶大硕GPA，或是找个实验室做RA刷几个top conference paper吧。
[给正在选校者：Columbia CS MS v.s. CMU MRSD]
什么样的人适合CMU MRSD？优点及特点？
1. 对硬件/机械不排斥者，MRSD有硬件/机械必修。
2. 对近期创业有兴趣者，必修有为期一年的与大企业合作之project模拟创业，也真的有毕业即拿同样题目创业者。但对找合拍队友这种事，看人品。
3. MRSD保证实习/工作。虽然话说如此，但其实就是把剩下找不到企业实习/工作的人塞到实验室(which is not a bad thing actually)
4. 从近代历史来看，大部分的毕业者之工作企业皆为Robotics，想走纯软的要好好考虑，但也有可能是因为本身就MRSD收了大量机械的学生，机械转CS 工作本身就吃亏。
5. 他是CMU，很棒，走路有风。
CMU MRSD 缺点？
1. 课业极为繁重，会大量压缩到刷题及找工时间（前人经验），若是以工作导向为主者，慎入。
2. （软件）大公司会给每间学校一定的名额，你的话就是要跟一群CMU怪兽抢，你抢不到的。
3. 听前人说很难转PhD。
4. 匹村很无聊，但其实进了这个program可能也没时间娱乐就是。
Columbia 优点及特色：
1. 选课较为自由，重课水课自由选，较空的出时间刷题。
2. 纽约市超棒，无论找工作或娱乐皆方便。工作机会非常多，也很多元，尤其对想转金融的人来说非常吃香。
3. 可自由选择要不要做research project、要不要写论文，要的话就是算进学分内。对于拿捏不定要工做还是念PhD的人来说是个不错的选择，也非常多知名教授。
Columbia 缺点：
1. 贵。
2. 前两学期都要修四门CS，绝对会让你有修好课但绝对应付不来 v.s. 浪费钱修水课的挣扎。
Columbia 几年前的确水过，但那是CS还没兴起的时候大量放水招人，现在已经没那个好康了。Columbia的名声对找工作来讲是很不错的，绝对不用担心被当作学店的问题，在CU的台湾人找到暑期实习的比例很高。
然后再声明一次纽约很不错，住惯台湾城市的话会觉得美国除了纽约市以外其他地方都是空城和草原。不服的话甘我屁事。
[申请上之后建议]
刷Leetcode、刷一亩三分地、写履历并找人修，准备之后一落地就开始投实习。
找实习一年比一年难，大公司会给每间学校一定的名额，请准备好与你的同校同学们厮杀：）
有相关问题都可以站内信
P.S. 这是我跟别人借的帐号，不一定会立马回喔～