美國遠距資料科學碩士學位(UIUC MCS-DS)

我在2016年原本規劃要去美國念資工碩士,當時每天下班後就是K托福跟GRE(研究所入學測驗),好不容易考上幾所不錯的學校且給了獎學金(NYU-Data Science相關),但因為種種不可抗因素,我的夢想付諸東流。

傷心之餘,在因緣際會下,發現美國的University of Illinois Urbana-Champaign(美國伊利諾大學香檳分校),有開資料科學的線上碩士學位,而且學費算起來不算太貴,比實際上到美國本土就讀便宜太多。 因此我就拿著快壓線過期的托福和GRE成績,報名並且錄取。

學位全名?

Master of Computer Science in Data Science (MCS-DS)

這間學校的線上學位有什麼特色?

  1. UIUC的電腦科學在美國也是赫赫有名的,即使是線上學位,教授錄製的線上課程,作業及考試也相當扎實。(稍後會簡介)
  2. Profession導向,不寫Thesis(論文),以實作及專題為主。
  3. 拿的學位跟實體班一樣,也可以去美國參加開學及畢業典禮(2018年已經有第一批畢業生畢業!)
  4. 同學有很多神人(強者),其實很多同學也是住在美國(甚至有人還住學校附近但還是線上修課),我同期的共有400多位同學,有很多同學目前是Google, Microsoft等知名企業的工程師,都是為了增進技能,學習新知才報名學程的。這些神人會跟你一起在Slack, Piazza上面討論作業跟考試!!!
  5. 課程時間彈性,大多是錄製好的影片(透過Coursera平台),不用擔心時差問題。教授都錄製的很認真,而且很多是濃縮實體班的課程內容,讓忙碌的人可以快速抓重點。有的教授也會提供實體班錄製的影片,讓線上班的也看到完整的課程。
  6. 學費比美國實體班便宜太多了,但是想讀博士的。。。可能比較不建議。因為沒有寫論文,我不確定會不會有影響。而且雖然說比較便宜,但還是比台灣的在職碩士貴蠻多的。(文章下面段落有學費資訊)
  7. 每個課程有TA,會在Slack(或Piazza)上解答問題,課程每週還會開時間視訊讓學生問TA問題(有時候也會安排教授視訊喔)
  8. [2019更新資訊]現在除了資料科學學程,也可以選另一個純資訊工程學系的學程,必修的選擇更彈性,例如軟體工程,程式語言等等,不強制要選Applied Machine Learning

如何上課 ?

主要是在Cousera上,不同於一般使用者,UIUC會有專屬Coursera Portal。

進入課程後,會有每週要看的進度(影片及PDF書籍)。

像我這門Applied Machine Learning課為例,是教授自己編寫的PDF電子書,以及教授自行錄製的影片。

Applied Machine Learning第七週的課程影片清單
老師的影片範例
作業範例,每個教授出的方式不一樣(參考教授網站
以及助教批改的作業結果(每週作業分數)

基本上每個課程跟教授的規定不一樣,但大多有作業跟考試。作業通常會由TA批改。以我這堂機器學習實戰為例,每週的作業是教授教的演算法的程式實作,第三週的作業,是自己要實作SVM演算法(不限程式語言,這門課以R為主,Python為輔)。

不要想說網路就能偷懶……老師的課程很硬的!每週的作業超級紮實,老實說,若認真把作業好好寫完,就能吸收到課程的內容。教授編的課本跟課後習題,真的是完完整整的機器學習理論的理解跟實戰啊。(只能意會難以言傳)。

只能說我每天下班都要花很多時間,K影片及寫作業。。。不然會跟不上進度。作業不太容易…(而且須按照規定的時間交,不能遲交,依照美國Illinois時區),我這門課是遲交一天打九折,隔天成績變八折,七折…….一直到零分為止。

不過每個課程都不一樣喔,還是要看課程的Syllabus才知道。

左邊PIAZZA是學校主推的作業課程討論平台,會有教授跟TA在上面回答問題。右邊的SLACK是學生自己開的,同學會在上面熱烈討論。

我覺得很感動的事情,就是有很多佛心來著的同學,把自己寫作業的解題方向及步驟做了整理,分享在PIAZZA作業板上,解救無數為作業所苦的眾生。

不過不愧是名校的學生,實體班竟然有人跟TA抗議老師的作業太簡單,他一個下午就寫完(天啊啊啊!我寫了一整個禮拜啊,別搞人啊啊啊!)

考試怎麼考?

我這次修的課,只有作業沒有考試。所以喔並沒有實際考試經驗。但我有聽同學分享,測驗透過一個線上考試及監考公司(ProctorU),簡單來說就是派一個人遠端監控你的電腦,還會得到你電腦的部分控制權,他會打開考卷,監控你的操作,看著你的臉,看你有沒有偷翻大抄或是開啟其他視窗,然後在他的監控下完成你的考試。(為了防止數位作弊)。

不過這個服務是,有考試的就要另外付費喔!沒有包在課程學費裡,$8.75 (30-min. exam), $14.75 (1-hr. exam), $21.50 (90-min. and 2-hour exam), or $30.25 (3-hour exam).

我聽說CS410 Text Information System要考兩次三小時的期中和期末考(大約NT2000監考費)

Reference From https://theblacksheeponline.com/florida/taking-proctoru-exam-first-internet-date

畢業門檻?

根據這份文件:https://cs.illinois.edu/academics/graduate/professional-mcs-program/online-mcs/online-mcs-degree-requirements

因為是線上學位,很多同學都是在職進修的大忙人。在五年內修滿一定學分即可畢業。文件今年似乎正在修訂,每年入學的可能略有不同。

須至少修滿32學分,每門課4學分,也就是須修滿8門課。

基礎課程:須在Data Mining, Data Visualization, Machine Learning, Cloud Computing四大學門中,至少各選一堂課,且得到B-以上的成績。(至少需滿16學分)

進階課程:Statistical Analysis, Machine Learning, Information Science, Capstone Course,成績要在C以上(這幾個領域需選修滿12學分)

其他課程:成績要在C以上,至少4學分。

[2019更新資訊]現在除了資料科學學程,也可以選另一個純資訊工程學系的學程,必修的選擇更彈性,例如軟體工程,程式語言等等,不強制要選Applied Machine Learning,相關的必修資料請看以下連結:

https://cs.illinois.edu/academics/graduate/professional-mcs-program/online-master-computer-science

學費?

  1. UIUC學分費, 每學分$600美金, 修滿32學分約$19,200 美金。大約60萬台幣。
  2. Coursera平台費,通常由兩門Coursera課程組成,每門課$79美金,因此是$158美金。一個人大約要修8門課,小計台幣38000元。
  3. ProctorU考試費:$8.75 (30-min. exam), $14.75 (1-hr. exam), $21.50 (90-min. and 2-hour exam), or $30.25 (3-hour exam)。美金計算。

假設都修不用考試的課程,畢業約需花費64萬台幣,可以分五年慢慢上,只收學分費及Coursera平台使用費。

是否能去美國上課?畢業後能否在美國工作?

這個課程不發學生簽證,沒有I20以及F-1簽證(美國學生簽證),也沒有OPT身份不能直接在美國找工作。

沒有I20。沒有I20。沒有I20。

沒有OPT。沒有OPT。沒有OPT。

那麼貴?還不能去美國工作?讀這個幹嘛?

部分去美國讀書的原因,其實是想拿OPT留在美國找工作抽工作簽證。

我的理由和我的其他同學一樣,我想學新的技術,想跟神人同學一起上課寫作業,想上大神教授的課程,想要有TA幫我解惑。

真的有人畢業了嗎?

有的!2018年的第一批畢業生在此~~~(期待我2020年5月也能出現在類似的照片裡),另外從同學分享的畢業證書來看,上面沒有標註Online字樣,也沒有標註Data Science,應該就是跟On Campus的學生拿到一樣的Diploma。

詳情可以上我們學校官網查看相關新聞:

https://blog.coursera.org/congratulations-first-university-illinois-graduates-coursera/

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可以參加畢業典禮嗎?

可以!從官網和同學分享的訊息來看,達到畢業條件的話,也是能到UIUC Campus參加畢業典禮的(只是可能要事前線上登記並且發信跟MCS-DS的助教聯絡一下)

UIUC的畢業典禮應該是在每年的五月。

以我目前的狀況來說,2020的Spring是我最後一門課,但實際要拿到學分可能要到六月,也就是我在五月初畢業典禮的時候,我其實還沒達到畢業門檻(差一門課)。但是預計2020的8月是能順利畢業的。查詢之後,還是能參加2020年5月的畢業典禮並且穿上碩士袍。唯一的差別是,我的名字不會出現在學校的畢業名冊上。要等到真的滿足畢業學分之後,2021年的畢業名冊上才會有我的名字。

課表規劃示範?

官網上有各個必修的開課時間,但實際上規劃畢業的八門課真的是一門藝術!因為有時候你想修的課,時間沒有搭上,沒有計算好的話,可能會延長你的畢業時間(例如我有同學想修某門課,但是為了修那門課可能要多等一個Fall Term,變成要多等一年才能畢業)

上述有點抽象,可能要實際開始修課才能體會,下方是我修課的歷史資料及未來規劃,大家可以參考一下:)

  1. [2018 Spring] CS 498 Applied Machine Learning
  2. [2018 Summer] <<我忘記修課XDDD(多浪費一學期,是不用付錢但差點可能因此被學籍除名)
  3. [2018 Fall] CS 410 Text Information System
  4. [2019 Spring] CS 498 Cloud Computing Applications
  5. [2019 Summer] (a) CS 498 Data Visualization
  6. [2019 Summer] (b) CS 513 Theory & Practice of Data Cleaning
  7. [2019 Fall] (a) CS 598 Foundations of Data Curation
  8. [2019 Fall] (b) CS 598 Practical Statistical Learning
  9. [2020 Spring] 還沒決定,可能是 CS 411 Database Systems 或CS 421 Programming Languages and Compilers

怎麼報名?

很好!老實說,報名這學位的資料,跟要出國去美國留學的一模一樣!!

  1. 托福成績:規定TOEFL ibt 102分(滿分120)以上(有效期須在2年內),並透過ETS系統送分到UIUC。
  2. 畢業成績:需在70分(GPA 3.0)以上,並繳交畢業證書及成績單電子檔。
  3. GRE成績:(非必要)參考用,可交可不交
  4. Statement Of Purpose:類似自傳,讀書計畫,為什麼想讀這學位(非常重要)
  5. CV(履歷):你的學校,工作,Paper,比賽等等
  6. 三個推薦人:你的主管,你的老師,你的同事等等,自由選擇
  7. $90美金報名費(沒上也不退你)
  8. 填寫線上註冊資料

我想很多人看完一定傻眼,畢竟有上面的資料的人,通常都直接去美國念書就好,可以上實體課,還有OPT。

不過我想每個人都有不同的人生規劃和考量。我也曾經夢想過踏上美國國土唸書,不過因為種種不可抗因素,我放棄了。我拿著那些成績,報名這個學程,一樣能學習到很多很棒的知識及技術。

我的同學,有的遠在印度,歐洲,中國,澳洲,俄羅斯,因為家庭,工作及經濟等因素,不能拋下一切跑到美國,所以跟我一樣,選擇透過這個方式進修,加強自己。甚至還有住在灣區的同學,分享他修完Data Mining 跟Text Mining這兩門課,就找到資料科學的相關工作。

我們有個SLACK頻道,同學會分享資料科學徵才資訊,還可以請同學幫忙內推喔。

有些人可能覺得只是洗學歷。但是,我想要洗還沒那麼簡單。要畢業,考試作業真的不認真準備,也是準備拿C-以下被當的份。

網路上詳細介紹這學位的中文資料比較少,這裡整理一些心得提供大家參考。

並不是鼓勵大家也來報名這個學位,但是我想,網路學習資源很多,在經濟及時間許可的範圍內,這何嘗不也是一個管道呢?

另外有網友詢問申請背景及我上了一年多的心得,整理在下方供大家參考:

我的申請背景

  1. 托福ibt105,GPA4.0,有資管背景(不是資工,但有修資工的課)
  2. 審核資料:SOP/CV/推薦信3份/托福(PDF上傳外另外透過ETS送分)/GRE(可不交)/在校成績/申請費用(90美金)/線上填報名資料(錄取後需從母校寄送成績單正版到UIUC)

上了一年課的心得分享

缺點:

1.師資資源:和實體班(On Campus)相比,師資/TA資源相對較低,只能透過線上Zoom Meeting問問題,EMAIL或論壇往來。

2. 同學互動:和同學的互動只能在Slack/Piazza。雖然會有部分同學在灣區組實體見面讀書會,但亞洲區的我們只能自立自強。這個缺點在部分課程,要合作Project的時候會很明顯。目前我都會跟TA說我要自己一個人做…但這樣其實不太好。

3. 課程內容:在同學的review裡,確實有部分的課程內容可能編排不是完美,或是課程內容陳舊(例如有個課程是2015年錄的影片),或是課程內容太短,修課前可以多到Slack聽聽對各個課程的心得

4. 沒有OPT/I20:很多人辛苦準備托福/GRE就是希望能出國留學,踏上美國的土地,念書或就職,這個學位並沒有辦法達成,但要付出的準備心力也不輸給要出國念書的…

優點:

  1. 時間彈性:像我平時要上班,就可以彈性的調整自己上課及交作業的時間,蠻適合在職進修的
  2. 以UIUC學歷來看,學費價格合理:假設可以拿到學位跟文憑,這個學費其實算很便宜!!這是最大的優點,但實際算下來也是要6x萬喔!
  3. 知識:除了文憑之外,其實大部分的課程內容都很好,真的認真把作業跟考試準備好,我想獲取到的知識是比文憑更有價值的

    圓圓小熊(Maruマル)

    Written by

    在日本東京打拼的軟體工程師。喜歡滑雪,旅遊,吃美食,寫程式,參加Meetup,以及比價。最近沈迷寫Chatbot,Django以及把玩AWS。

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