2022 Fall US CS Master 申請心得

MikeWang

33 min readApr 19, 2022

Carnegie Mellon School of Computer Science (Wikipedia)

— 感想＆感謝

–– 前言

— 大學背景／申請結果

— 申請素材

— 時程安排

— 選校

感想＆感謝

申請過程其實是和自己的對話，赤裸裸地將過去的經驗攤在眼前，復盤做過的決定，思考未來的自己想要什麼。

美國不是終點，亞洲也有機會
「從國高中開始想去美國留學，大學後下定決心出國」的這個一貫套路同樣發生在我身上，身邊的人也是這樣思考，很容易就人云亦云的走上相似的道路。在我認為努力的一切都是為了申請研究所時，一路帶我做研究的上育哥卻點出我的問題：「為什麼要去美國，不考慮其他國家？」。我不曾特別思考過，這個想法單純的深刻在腦中，一陣思考後吐出的回答無非工作機會多、薪水優渥，但我卻答不出為什麼不去其他國家。我才突然意識到根本沒有想過其他可能性，沒去了解各個國家軟體產業的發展狀況、薪資水平、生活環境等等，一昧的只因為聽過學長姐的經驗，而選擇一條大量台灣人驗證可行的路。第二個問題：「對工作（事業）的追求願意讓你放棄在亞洲的一切？」是直擊心靈的拷問，這再一次的讓我反思人生中各種價值在內心的排序。家人的身體狀況、女朋友的人生規劃、理想的生活環境、興趣嗜好，這一切能不能在我去美國追尋工作後達到平衡？一次次的分析後體認到亞洲是能讓我最佳化每個人生價值的選擇（畢竟 SDE 在世界各地的面試方式都大同小異），這個選項即使接著要去美國也會一直保留在心中，寫下來是希望去美國後不要因為盲目跟隨眾人的腳步而亂了自己的節奏。
找到義無反顧前往留學的理由
雖然美國不是終點，但可以是中繼站，直接放棄申請研究所改在亞洲找工作會讓我心中多個沒有嘗試的疙瘩。因此體驗硬核的課程、美式生活、透過實習接觸開放的職場文化是我去念書的主要目標，我想知道我喜不喜歡在美國的生活模式，不再是過往以留在美國生活為綱。或許繞了一圈還是回到亞洲，但我相信在美國的這幾年時光會是我未來提起勇氣接受各種挑戰的底氣。

申請一路上受了很多人的幫助，有了你們才有現在的我

感謝家人們在精神上和金錢上的無條件支持，讓我能面對學校課業跟職涯選擇時不需要有後顧之憂

感謝朋友們（崇皓、立珩、翔翔、Daddy、Andrew、Kevin、Alec、炳叡、映葦、🫓 倫、奕群、晏祐🈹️）在申請過程的幫助，常常一棒打醒我重寫爛到掉渣的 SoP，最開心的是能和大家一起經歷申請的過程，未來也能在美國集合。

感謝上育哥從無到有的帶我走過一次研究流程，大四這一年的生活徹底的影響我未來的走向。不過最感動的是聽到你說寧願我放下手邊的研究通通不做，也要好好想過自己的未來的生活。一次次直達內心的拷問，都在提醒我要關注身邊除了工作外習以為常但卻無比重要的人事物。

前言

嗨大家好，我是 Mike，我預計在 2022 年 8 月會到 Carnegie Mellon University 念 Master of Computational Data Science (MCDS) 。

過去一兩年潛水在各大留學版，收集了很多學長姐申請的心得、選校落點分析、文件準備和書寫，今年申請完後也想把準備的經驗和接下來想申請美國 CS 研究所的各位分享。

這篇文章會有：

大學背景、申請結果
文書準備方法
對於我有申請的 Program 的個人看法

為了避免和之前看過的經驗分享心得重複，我已經盡我所能的挑出和那些文章不同的看法，做額外的討論，同樣的也有附上文章連結，有興趣的可以一整串的將其他同樣討論選校、文書撰寫、心態準備的資料一次看完。

大學背景

達到目標的過程，需要持續努力而且在重要的時間點做對的關鍵決策。上大學前我一直都有規劃畢業後要到美國念研究所，因此 GPA 一直有在顧。在還沒確認方向前（e.g., MS or PhD, Research Area），最好的策略是讓手上的籌碼越多越好，例如多修進階課讓老師認識你、衝高 GPA 想進 Lab 老師通常很歡迎。但當要投資時間到確定的目標時，做的決策就會很關鍵。我大三開始做了三個很大程度影響申請的決策：

大三：放棄財金雙主修、放棄往 EE 領域深入 > 找 CSIE 專題、修課、確定研究方向
大三：申請 Microsoft SDE Intern > 推薦信、SoP 主軸、了解業界 ML、認識 CSIE 強者們
大四：換專題，進 MiuLab > 從 0 到 1 投稿一篇一作 paper，走過一輪研究進程、推薦信、SoP 主軸

NTUEE 2017 - 2022
 * Overall GPA: 4.20/4.3
 * Major   GPA: 4.17/4.3
 * Rank: 16/247Test Score
 * GRE   325 (V,Q,AWA: 157, 168, 3.5)
 * TOEFL 109 (R,L,S,W: 28, 29, 25, 27)Intern Experience
 * SDE Intern @ Microsoft Bing Geocoding Team @ Taipei (1.5y)Research Experience
 * Miu Lab @ NTUCSIE (1y)
 * IR  Lab @ NTUCSIE (0.5y)
 * ML  Lab @ NTUEE   (0.5y)Publication
 * NoneRecommendation
 * Supervisor @ Microsoft     x 1
 * Undergrad Research Advisor x 1
 * Course Instructor          x 2Honor
 * Dean's List x 2
 * 科技部大專生研究計畫補助
 * The Memorial Scholarship Foundation to Lin Hsiung Chen

申請結果

Decision
 * CMU      MCDS     (3/04) 😍
------------------------------Admission
 * CMU      MCDS     (3/04)
 * CMU      MIIS     (2/22)
 * CMU INI  MSIN     (3/02)
 * UIUC     MCS      (3/15)
 * UCSD     CE(CS76) (3/22)
 * UMich    MSCSE    (4/06)
 * Columbia MSCS     (3/12)
 * Rice     MCS      (2/05)
 * UIUC     ECE MengRejection
 * Stanford MSEE     (2/19)
 * CMU      MSAII    (2/25)
 * CMU      MSCS     (2/25)
 * CMU      MLT      (2/16)
 * UCLA     MSCS     (4/4)
 * UMass    MSCS
 * Purdue   MSCS
 * GaTech   MSCSE(COC)

申請素材

由於網路上太多各路大神分享申請素材的準備和寫法，針對下面每個素材我會附上「當初我準備時的參考資料」和「準備後的想法」，儘量不重複前輩們講的內容。

素材重要程度

英文檢定：GRE/TOEFL

CV/Resume

CV/Resume 是過去經驗的濃縮，猜測也是審查委員快速了解申請者的文件，所以內容寫的和 Program objective 相關，呈現方式清楚易懂，基本上不會有大問題。

我評價和檢視一份履歷好不好的標準大致是參考台大寫作中心江介維老師深造英文寫作的內容，有以下四點：

Presentation/Format: 姓名和聯絡方式、邊界相同、經驗按時間反向排序
Target-Specific Information: action phrase（精準描述經驗的動詞）、描述內容能否讓不同領域的人理解
Resume Content: Education, experience, … 必要的段落
Spelling/Grammar

自己寫過一次履歷和看過朋友的履歷後，有一些心得想分享：

英文中句子最重要的是「主要子句」：在履歷中就是指「動詞」和連接的「受詞」，其他落落長補充說明在文法上是不重要的，務必把最重要的資訊寫成主要子句。
Under reviewed 的 paper 可以放入履歷，不過需要跟其他作者或是老師討論一下，畢竟 review 過程理論上不能透露作者
假設讀者不是同領域的專業人士，能否大致看懂在做什麼

Tsang-Yung Wu 學長在 [1] 非常詳細講解 CV 該怎麼寫，包含內容、經驗描述、格式呈現，可以先參考這篇文章哦。 Eva Mo 莫絲羽學姊也在 [2] 說明段落安排、編輯工具，還很佛心提供自己的 CV 供參考 😍。岷錡/Meacher 學長在 [3] 舉出常見表達文句的錯誤，也有修改前後的版本。

Statement of Purpose (SoP)

看了無數申請心得，SoP 往往是大家花最多時間反覆修改的，寫超過 5+ 以上的版本大有人在。但我認為只要了解兩件事：「Target Reader 是誰」、「Reader 期望看到什麼」，就能大大減少修改的時間。此外我認為能申請上 Dream School, Dream Programs，SoP 扮演很重要的角色。

誰負責審查？以申請 Professional Master 來說，可以預期絕大多是 Committee 審查文件，高機率不是同領域的人，因此「淺顯易懂」、「主軸明確」、「合理的脈絡呈現過去經驗」是判斷 SoP 好不好的三個重要指標。少部分 Research-oriented 的 MS 和 PhD 則會是 Committee 和相近領域的專業人士，這部分建議左轉我老大 Brian Chao 的文章，在 [4] 中非常仔細說明研究型 SoP 該怎麼寫。
預期看見什麼？ 最通用的框架我推薦看 CMU SoP Guideline [5]，融合其他資源和學長姐的 SoP 範本，我認為他們會預期看到「Career /Research goal」、「Experience closely related to your goal」、「Resources they can provide」、「Your future contributions」，這四點決定下來後基本寫作框架就會固定，接著只會剩下過去經驗用什麼面相和 goal 做合邏輯的連接。

我最終版的 SoP 進行順序是這樣：

定下 Career Goal：格局要大！要大到學校認為你需要他的資源才能做到，要明確到是具體的方向。因為我不是一開始就有很確定的目標，所以是從過去經驗找出共同點，找個自己也覺得不錯的 Career Goal 😅 。
經驗和 Career Goal 的關聯：實習和研究一定都會碰到不同面向的問題，可能側重在系統實作、演算法開發、維護等等，只挑出和 goal 相關的經驗著墨就好，塞太多無關的內容可能會被當作離題。
寫下每個段落的 Topic Sentence：美式寫作風格就是開門見山，剩下的都只是補充說明。因此 topic sentence 要達成兩項功能：「整個段落的總結」和「讓段落之間連貫」，連貫尤其重要，他能讓讀者像是看故事書一樣，了解你過去怎麼一步步的靠近 goal，未來會怎麼達成他，希望學校怎麼幫助你達成，最後達成後怎麼回饋學校。
填入過去經驗、program 客製化等等細節：這部分在 step 1–3 完成後會非常好填，只需要不斷提醒自己內容有沒有跟 goal 貼合，決定什麼該寫什麼該丟。

走這個流程讓我很輕鬆的寫完最終版 SoP，大約一天半完成模板（排除學校客製化），時間主要會花在 step1–3，完成 step3 後建議給朋友看一下，判斷主軸和段落連結強度夠不夠。下面是我實際寫作各段的 topic sentence：

# Career Goal
My ultimate career goal is to build a real-world recommendation system (RS) that naturally interacts with humans.
...再進一步詳述這個系統
...過去經驗提供什麼，未來希望program 怎麼幫助我達標# Research Exp (1)
When conducting research in the Information Retrieval Lab led by Prof. Pu-Jen Cheng, I was amazed by the potential of RS's.# Research Exp (2)
Considering the natural process of recommendation, I believe incorporating machine-human interaction would further unleash the potential of RS.# Intern Exp
When transforming academic research to a real-world application, data insufficiency is often needed to solve; working on industrial solutions as an intern at Microsoft showed me how crucial it was to obtain sufficient quality data.# Future Challenge
On the path to achieving precise and fluent recommendation experience, multiple aspects of challenges remain to be tackled.# Why CMU? Why me?
With extraordinary academic resources and massive opportunities for innovations, Carnegie Mellon University is my top choice.
...Courses: 修什麼課能彌補不足
...Professor: 和什麼教授做什麼事能解掉 challenges（建議最少寫兩個）
...Other advantage: capstone projects, alumni network, ...

把 SoP 內容分解，實際上會長得像下圖。相同顏色的框是在同一個段落，由上至下是每個段落內容的順序，由左至右是段落順序。箭頭符號代表有邏輯關聯，因此要加強段落間的邏輯，等價於讓箭頭數量增加。在正式動筆前建議心裡有個類似的圖，幫助自己寫下合乎邏輯的文字。

其他書寫技巧和 Mindset（主觀意見，挑選著參考就好）

SoP 不是加強版 CV，重點在說服人讓你錄取，他們要聽的是能引起共鳴的故事，一件事情有動機、過程、結果或啟發，就是完整的敘述。在過程中不需要堆砌過多技術細節，SoP 不是爆噴 jargons 的 documentation。
直接、邏輯清楚是大原則，像是托福閱讀的文章。
滿足 topic sentence → supporting body paragraphs → inspirations/conclusion 的架構，基本上段落內邏輯沒問題
有些寫法會在首段放動機，會提到為什麼要申請，常見有兩種寫法：兒時經驗、課程啟發。如果是第二種，建議獨立拉一段，更多的篇幅詳細描述跟鋪陳；如果是第一種，建議可以不用放，原因是和其他段落連貫性不夠強，會顯得突兀，為了要寫動機而寫的。

Tsang-Yung Wu 學長和 Brian Chao 大哥分別在 [1], [4] 提到怎麼客製化 SoP 。Eva Mo 莫絲羽學姊在 [7] 提供很多值得參考的寫作 Guideline，還有一樣佛心的 SoP 內容。岷錡/Meacher 學長在 [3] 同樣講到 SoP 書寫架構，可以參考，書寫建議非常有用。Pierre Sue 學長在 [6] 也很大愛的提供 SoP 內容 😍

Letter of Recommendation

我認為推薦信的目的是從第三人的角度對 SoP, CV 的內容提供額外的支持。既然已經知道為什麼要推薦信，接著就是要想剩下三個問題：

找誰寫推薦信
如果要擬稿，內容要寫什麼
用什麼口吻描述自己

從推薦信的目的可以知道，和 SoP 相關的推薦人會是首選。以我為例就是 MiuLab 的指導教授和 Microsoft 的實習主管，分別幫我強化 SoP 的兩個主要段落。由於大多學校要求至少三封推薦信，因此第三封可以有彈性的選擇，不必然限制在 SoP。如果想展現自己的人格特質（e.g., 善於溝通、團隊合作），可以找了解這方面的老師；如果想強調自己研究能力的發展，可以找早期做專題的老師，他怎麼一步步看你成長到現在。

Disclaimer: 大家對擬稿內容其實眾說紛紜，不是推薦人也沒有辦法驗證怎麼寫才是對的，況且每個推薦人個性也不同，所以以下僅供參考嚕

內容就是你希望推薦人要講到你哪些優點，可以是 Project 成果和人格特質。但特別注意「不要描述太多技術細節」的這些事實，而是加強在「project 或是活動進行過程」散發出的特質，以及「推薦人對你的主觀評價」。口吻則是站在推薦人的角度看自己，審視文字是不是真的夠熟悉的人才寫得出來，否則看起來會像推薦人掃過 CV, SoP 後針對事實在覆述一遍，沒有新資訊，推薦力道不夠強。

這邊舉個例子：

假設在專題投稿了一篇改進機器翻譯準確度的 paper，所謂描述事實是「xxx 用了 xxx 方法成功的改進模型，解決了 xxx 問題。很厲害的是這篇文章是 xxx 的 best paper。」。但如果是強調過程，可能會提到怎麼發現問題的、觀察到什麼現象才會想到新解法、站在領域發展的角度看研究結果有什麼重要性、研究過程有碰到什麼阻礙。如果是描寫主觀評價，則會偏向感性的一面，簡單的判斷方法就是用詞是主觀的、有溫度的（e.g., impress, brilliant, proactive, never stop challenging …），而非平鋪直敘的說明某些事實。

MIT 在 [8] 給出範例，對審查委員而言好的推薦信有什麼特質，而弱的推薦信又是長什麼樣子，對各種信件給出評價，值得在下筆前看看。想要系統化一點的了解怎麼擬稿，可以參考 [9]。這是寫給新手推薦人的文件，裡面內容非常豐富。

事實上擬稿的目的有兩種說法，一是提供盡可能多的素材讓推薦人挑選，但他挑選的可能就不是你最想呈現的，不一定最能支撐 SoP。而我在寫作時抱持著老師很忙，高機率掃過之後直接丟出去，因此會儘量以推薦人的角度寫作。至於要不要擬稿，我覺得心態可以先預設都需要擬稿，在禮貌的詢問是否需要。我認為推薦信擬稿的疲累程度 >>>> SoP，所以要盡快完成 SoP 後多預留時間擬稿。

實際進行的方式就推薦其他人的文章，裡面有詳細的教學

[10]: 手把手教學、推薦信數量、時程安排、上傳系統
[1], [3]: 強推弱推

Personal Statement (PS)

有些學校會特別要求 PS 或是 Personal History Statement 和 Diversity Statement，通常會給一段 prompt，基本上就照著回答就好。我這個文件算是隨便寫寫沒什麼特別的心得 😅。提供幾個厲害的資源就好：

[1]: PS 主軸和內容
[3]: PS 的寫作範例（每段著重的內容）

Video Essay

申請的所有 Program 中碰過兩種不同形式，一是類似 TOEFL 口說，系統跳出一段 prompt，接著會有 20 秒思考（印象中），最後回答三分鐘。聽說這個 essay 只是想確認你會講英文，不用講滿時間也沒關係。一畝三分地上有人整理 Columbia CSMS 和 CMU INI 上百題的題目，只是我覺得沒必要花時間準備，反正只是要確認你人活著。另一種是自我介紹，只有遇過 CMU Language Technology Institute 要求。

Prepare a 1–2 minute video that lets the admission committee know who you are, what you do well, and what you are looking to achieve in your graduate study at the LTI.

事實上一兩分種的影片能交代的資訊量不多，而且在看過 YouTube 上大量申請者的影片後，我覺得亞洲人（e.g., 印度人、華人）大多想講非常多自己的過去經歷，恨不得講滿十分鐘，因此影片給人很急促的感覺，內容太多其實根本聽不進去。而 Native Speaker [11], [12] 講的其實就不快，有種 chill 感，語調變化也讓人聽得很舒服，內容不多但很有記憶點。所以我是採用後者的講法，內容放少一點但是大方向要有，語速放慢語調清楚一些，挑在有陽光的下午，在醉月湖畔營造 chill chill 的感覺 😍。影片內容如下：

名字、大學背景（5%）
研究和實習經歷：MiuLab, Microsoft Intern（45%）
如果錄取後我的規劃：修課、找教授、Capstone Project（45%）
感謝（5%）

時程安排

Grad Apply Timeline: 左側七條 timeline 是申請季需要安排的事情

其實我的時間安排是一團糟，有點太極限，每個時間點萬一出了錯接下來的行程就會爆炸。簡單說一下這樣操作下的心理狀態。

7, 8月：專題有點起色，該做出一些成果讓老師的推薦力道強一點，若是拼到 Publication 對申請和找工作是大加分，TOEFL 稍微上個課至少算有在念，這段時間心態有點 chill。
9月：（TOEFL 建議最晚在 11月初前要考到滿意的成績）意識到快沒時間念 TOEFL，一邊拼 paper 一邊準備英文。九月底發現唸書一個月英文拉不起來，月底一戰 98 分當作是模擬考熟悉題目。這時心理壓力超級巨大，蠟燭無數頭燒：TOEFL 基本上只剩下最後一戰的機會（申請季考場難搶，今年有 Home Edition 還算有救，接下來不好說）、研究碰到瓶頸，Paper 根本還沒開始寫、沒時間寫 SoP，推薦信稿也沒辦法擬、實習沒進度，怕被老闆寫黑推。TOEFL 一定得一次搞定，不然根本出不去。這個時期幾乎每一兩天都會大崩潰一次，TOEFL 唸不下去晚上也睡不著，都想著還沒做得那些事。
10 月：每天只做一件事：唸爆 TOEFL，TPO 閱讀、聽力、口說全部刷完。二戰達標後，重心回歸研究，瘋狂跑實驗寫 paper，跟學長 meeting。實驗期間花了一點時間寫第一版 SoP。
11 月：收到 Danny 老大給的 SoP 回饋，直接被噴到話都不敢吭一聲，重新思考 SoP 該怎麼寫後，用前面提過的流程跑過一遍，寫了第二版也就是最終版的 SoP。剩下的時間就 100% 專心完成實驗和 paper，也順利投稿 ACL ARR 2021。投稿一結束後，每天日以繼夜地寫推薦信擬稿，雖然痛苦程度遠大於 SoP，但至少是在前往美國的軌道上。
12 月：針對每個 Program 客製化，查過想上的課程、有興趣的 faculty、Program 的特別課程安排。同時實習瘋狂趕進度，讓老闆留下最後的好印象。

如果能重新安排

可以看到我的每個環節幾乎都不能出大錯，我覺得把自己推到這麼極限，對身體心理健康不太好，我會重新安排：

英文檢定一定要拉到申請季的暑假前結束，也就是 7 月前要考完。TOEFL 是整個申請過程最大的壓力來源，他是在檢測基礎英文能力，不像 GRE 可以短時間衝刺，非常強烈建議及早準備發現問題。
實習跟研究最好只選一個。
提早理解 SoP 要寫什麼，在 9 月前完成一份初稿，至少有頭緒該如何寫作。
提早寫完 SoP 才能更早給推薦人完整的資料，我實際上是在最早申請日（12/15）前一個月 11/15 才給老師，真的對老師們很不好意思。最理想的時間是兩個月前就備好資料，預留充分時間給老師安排。
不延畢。適用人群：已服兵役和免役的男生＆女生。延畢的壞處有兩個：需要分心做學校課業的事情，以及 Overall Ranking 有高機率往下掉。因為會跟學弟妹以及同樣延畢的人一起排名，我從 11 掉到 16。正常畢業時間也會和大部分延畢申請的人錯開（春季畢業），所以在沒有兵役問題的情況下是好選擇。（補充：役男可能可以透過辦理緩徵在申請季後入伍，細節需要詢問一下承辦人員）

選校

怎麼選校在網路上有很多優秀的學長姐已經寫得很清楚，這邊推薦幾個當時參考的文章：岷錡/Meacher 學長在 [13] 分享自己選校的邏輯，以及看過 StudyAbroad, 一畝三分地資料的想法。 Tsang-Yung Wu 學長在 [1] 中手把手教學，分享從落點找學校，給出三項建議找到合適的選校清單。

在分享選校清單前，先講一下我考慮的幾個要點：

有純修課選項，不強制要求做研究，希望課程提供額外做 project 的機會，課程規劃大量實作
轉專業友善：有些學校有兩個 program 分別是對轉專業友善和適合本科生，我會選擇容易接受轉專業的 program
不考慮 Program 時間短於一年的 Master of Engineering (i.e., Meng)
不特別考慮地點：我的目標在 Top-20 CS program，這段區間的學校都有具規模的 career fair 和強大的 alumni network，因此地點不考慮。雖然喜歡加州的好天氣，但反正畢業後高機率會過去，也不需要太急躁
如果收到 offer 會很開心的拿著行李出發去 😍

原本在選校時打算再做更詳盡的比較，不過後來想說等拿到 offer 再做細部比較才有意義。

根據 [13] 文章將 program 分成三種類型：

研究型：UIUC MSCS, UT-Austin MSCS, UW-Madison MSCS, Princeton, CMU MSR, CMU MLT
就業型：UCB EECS Meng, Cornell CS Meng, Cornell Tech CS Meng, UCLA Meng
修課型：Stanford, Columbia, UIUC MCS, UCSD, UCI MCS…

在大分類上我只專注投修課型的 program。因為就業型 program 時程短、對於課程安排不太滿意、沒時間找實習得找正職、不能期待一定能 extend 到一年半，多方考慮下就沒有申請。而研究型 program 大多預設會繼續念 PhD，因此有研究要求並且提供部分 Funding。由於我還是有名校崇拜，所以用 US News Ranking 對修課型 program 做夢幻、衝刺、保底的分區。

夢幻：Stanford MSEE, CMU MCDS, CMU MSCS, CMU MLT
衝刺：UIUC MCS, GaTech CSEMS(COC), CMU MIIS, CMU MSAII, CMU INI, UCSD CS76, UMich MSCSE, UCLA MSCS, Columbia MSCS, UW-Madison PMP
保底：UMass MSCS, Purdue MSCS, UIUC ECE Meng, Rice

Programs

Disclaimer: 以下單純分享對各個 program 的看法，由於部分 program 沒有做太深入的研究，有問題還請指正。因為是個人看法，所以一定會有我做選擇的前提，記得多查資料、多問學長姐、多看學校網站才是正確的做法。

Stanford
只能申請一個 program EE or CS，考量到 EEMS 可以將課程安排的純軟體，因此不和 CS 本科生擠窄門（雖然 EEMS 也是有夠窄）。
CMU SCS
底下有 CS, LTI, ML, RI, CB, HCII, ISR 這幾個 department，詳細名稱和擁有的 program 可以參考 [14], [15]。由於我的研究經驗是在 NLP，因此 LTI 學院的所有 program 我都有申請，外加彩票 MSCS。LTI 下面有這四個 program：
MLT: 研究導向、要求 paper、會提供獎學金、修課不彈性
MIIS: 介於兩者、directed study（進 lab）、 capstone project、修課不彈性，必修著重在 NLP 新技術
MSAII: 就業導向、capstone project、商業課程、喜歡創業精神 [17]
MCDS: 就業導向、 capstone project、有 20 months research-oriented track、修課自由（system / analytic / HCI）
其他討論可以參考 [16]，CMU SCS 不限制申請 program 的數量，只是需要排序志願和錢 💸。
CMU INI
可以和 SCS 同時申請，申請系統會讓你排序前兩名有興趣的 program，我是選 MSIN。這個 program 對想修 CMU 系統課的學生很有幫助，申請難度不會太頂天，而且 program director 感覺很有心在做，常常發 mail 說明有什麼 QA Info Sesssion 可以參加，參加還能免申請費。
UIUC
MCS 全名 Professional Master of Computer Science，工作導向的 program，有 on-campus 和 online 兩種選項。申請系統會問 TOEFL Speaking 是否 24+，之後有當 TA 的機會，學費會再更便宜（原本玉米田已經算高 CP 值了），至於會不會提高申請上的機率就不得而知。研究型 MSCS 因為保證 TA/RA Fellowship 免學費，要求研究，因此申請難度接近 CS PhD。這篇 [18] 中有就學後的第一手觀察，裡面也提到這兩個 program 的畢業學位名稱和課程都是相同的。ECE Meng 根據 Danny 老大就讀體驗說 CP 值很高、選 CS 課基本上問題不大，其他就讀體驗可參考 [19]。
GaTech
CSE 全名 School of Computational Science and Engineering (CSE)，Master 需要選擇一個 home unit，我選的是 College of Computing (COC)，其他也有各種不同 school，主觀感受是一個獨立的 school (CSE) 可以添加額外 school 的課程，因此 deadline 也會因 home unit 而異，適合轉專業申請。GaTech 還有 MSCS，這就是在 COC 下面的 master program。兩個 program 在選課的優先順序相同，只是 CSE 有額外的必修要求。根據 [20] 有聽說成功從 MSCSE 轉到 MSCS 的案例。GaTech 由於學費便宜、周遭物價較低，外加因為有 online program 產生的 TA 需求，CP 值非常高。雖然國內知名度沒有非常高，但在美國是三大理工之一，找工作沒有任何問題。
UCSD
Master 有兩種 Computer Science and Engineering 和 Computer Science and Engineering (Computer Engineering)，各大論壇所謂的 CS 75 和 CS 76。CS75 就是傳統的 CSMS，名額多；而 CS76 在 breadth/depth course 有限制，基本上偏硬體，名額少，細節請參考 [22]。不過根據 [21]，只要第一學期成績不要太差，都能轉到 CS75。加州溫暖的天氣、近年招募許多 AI/ML 的新血教授、TA/RA 機會多都是 UCSD 的優勢，如果想做研究會是非常好的選擇。其他生活細節可參考 [23]。
UMich
Master 有兩種 Master’s of Science (MS) 和 Master’s of Science in Engineering (MSE)。根據官網說明，兩者差異只有在名稱不同，以及申請者的學士學位如果不是 engineering，只能選 MS。若有 engineering 學位則兩者皆可。UMich 去年收了很多台灣人，有機會可以多衝擊看看。不過學費是在我申請的所有 program 中最貴的，一年半下來接近 $80,000。然而 UMich 是硬體強校，CS 課程內容剛好沒有對到我的胃口。
UCLA
校名和天氣讓他是很多人選擇的學校，不過 MSCS 的申請標準聽說一直是個謎，因為系所本身不大，因此收的名額會比較少。就讀體驗可以參考 [25]。
Columbia
藤校光環伴隨的就是高學費和紐約的高生活費，錄取後要再兩個星期內決定要不要接受（大部分學校都是在 4/15 或是 3/30），不然就是要付 $4,000 高到傻眼的佔坑費（未來若進去念可以折抵學費）。網路上評價兩極，聽說 career fair 很讓人失望，至於其他課程安排的心得可以參考 [26], [27]。
Rice
近幾年因為擴招，收了非常多人，也是最早拿到的 offer。比較誇張的是聽說有人 1 月底截止前才 submit application， 2/4 就拿到 offer，高度懷疑是以 GPA 和其他可量化成績用 excel 篩的 xD。不論是在一畝三分地、ptt studyabroad、the GradCafe 都可以看到一排的 AD，不確定有沒有發 rejection。地點在德州，由於稅低，是很多高科技公司遷移的地點（e.g., Tesla），找工作應該會越來越順利。其他資訊可參考 [28]。
UMass、Purdue
這兩間是跟單朋友的選校清單，只知道研究能力不錯。UMass 在 AL/ML 蠻強的，而 Purdue 做傳統 CS 的教授比較多，AL/ML 相關的明顯少很多。
UW-Madison
傳統 MSCS 是非常研究的 program，至於 Professional Master ‘s Program (PMP) 和 Professional Capstone Certificate Program (PCP) 在 [24] 中有超級詳細的介紹和第一手心得。

其他想分享的

CMU 的 program 為什麼被認為適合找工作？
我認為有這幾點：CMU 四大校名、strong alumni network、career fair、課程設計、同儕激勵效果。課程設計是指除了知識上的內容，還有連續而且密集的實作（一門課 7+ lab assignment），這是有效提升 CS 硬實力的不二法門，再來還有為期一年的 capstone project，如果願意投資時間能做到超越 course project 的規模，在未來履歷豐富度和經驗累積有幫助。但很多因素是雙面刃，課程設計紮實 = 花更多時間鑽研 = 壓縮找工作時間、同儕激勵效果 = 內耗，只要自己考慮清楚來美國唸書花的這兩三百萬該如何有效兌現，剩下的只是取捨問題，沒有最佳解只有權衡自身能力下的選擇。
過度追求 US Ranking、高申請門檻
當看 program 求比較的文章時，一定會有的論調就是比較 US Ranking和 program 申請難度。這就是很典型「用錯誤的指標衡量 program 好壞」。ranking 尤其是特定領域的排名很看發表數和發表品質，但選擇修課和就業型的人不正是為了不要 thesis 才選擇那個學校，況且研究強校會把 MS 當作 PhD funding resource，課程設計上會偏向研究，可能會需要讀 paper 跟上最新技術。最後會研究的教授等價於會教學的教授？這點我相信在座各位都有答案。再來 program 的 bar 除了跟品質好壞有關，跟錄取人數直接相關。走學測指考上來的，應該很清楚整個系一起招和切成甲乙丙丁戊己庚辛的分組，哪個申請難度高。最後依照這個邏輯，會用 ranking 排名的只有想走研究的那群？但事實上他們更在意教授實際的研究領域、教授的 connection、實驗室風氣和研究能量、funding。
目標找工作的話，哪些指標適合衡量修課型 program
分成找實習正職的機會和相應要付出的成本。
機會：「Co-op（學期間 Full time 實習）」、「career fair」、「alumni network」
成本：「學費」、「TA/RA 機會」、「課程強度（負擔太重會壓縮找工作時間）」、「當地物價水平」、「獎學金」
能提供 coop 的 program 不多，我只知道 NEU Align 這個在一畝三分地上大受推崇的 program，可以參考 [29]。由於 1.5 年的 program 只能實習一次（Fall 可以，Spring 在美國沒待滿一年，沒辦法在第一個暑假實習），所以 coop 的優勢感覺蠻大的。
UCLA 排名位置
之前逛 ptt studyabroad 版常看到 UCLA MSCS 被放在蠻前面的位置，除去天氣真的超讚這個因素外，其他學校（e.g., GaTech, UCSD）綜合來說是更不錯的選擇。我猜測可能是在台灣比較多人聽過 UCLA 吧，這也顯示人很容易受到偏誤影響，而且收的人數少本來就會推高申請門檻。
UCSD CS76 vs CS75
最近才發現我選錯 program，當初擔心 CS75 太難上，選擇 CS76，但爬文後發現 CS76 人少而且非常硬體（課程一堆 VLSI, Computer Architecture），以我的背景來說，除了電機系這三個字外跟硬體完全沒有關聯性，申請難度絕對高於 CS75。這個故事告訴我們要多做功課，不能只看到 CS76 轉專業友善就無腦選擇。
General CS(UCLA, UCSD) vs CMU programs
有些人認為傳統 MSCS 因為選課自由度高會優於 CMU 的各種 programs，因而推薦 MSCS。我認同這個事實，不過我覺得遲早都需要走向一個有興趣的領域，的確讓自己有最多選擇滿手好牌是最安全的做法，但絕對會到一個需要做關鍵決策的時機點，要決定有興趣的領域以及是否要繼續研究。我認為這個時間點最好是在離開台灣前，或許是大三大四，甚至是 Gap 一年當 RA 的時間。這樣能在美國高速的生活步調下，一直有條明確的路在走，不會手裡捧著一堆機會卻不斷看著別人碗裡的食物。還有一點，general MSCS 需要特別確認課程會不會太研究導向。在砥定決心後這兩種 program 的選擇就是假議題，最終還是回歸自己要什麼。
為什麼不考慮 USC？
USC CS 基本上分兩種 CS28 和 CS37，CS28 是給本科念 CS 的人申請，由於需要修 28 學分的課程因此稱為 CS28（general）；至於 CS37 是讓轉專業人的申請，需要修滿 37 學分，因此 CS37 通常會在 2 年到 2 .5 年畢業，而且不像 CS28 能在不同 track（general, game, AI, computer network, …）下自由轉換。美國研究所學費通常跟學分數直接掛鉤，CS37 的花費會遠大於其他 1.5 年的 program，約 $ 110, 000+。另外一點是聽說 USC 熱愛高 GPA 和高 TOEFL, GRE，考量到花費和申請標準就沒有申請。
為什麼不多放 ECE 做保底？
由於大原則就是上了後會很開心的出發，想到要花錢上不愛的硬體課就很痛苦，因此除了能 100% 選成 CS 課程的 ECE 外就不考慮，再者需要持續追蹤 ECE 畢業申請簽證的問題（目前沒有影響）。我知道合適的 ECE program 有 CMU ECE, UIUC ECE Meng，其他的沒有仔細查過。
學校的優勢都不同，AI/ML、硬體架構、網路、密碼學等等。如果是走研究路線的人，通常都會知道哪些學校擅長的領域；如果要走工業界，稍微看一下課程有哪些和各個領域 faculty 的數量就能知道大概。