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wholerenguru3 (厚仁学术哥）
最近我的学生陆续收到了多家顶尖学校的Offer，许多人都开始面临“幸福的烦恼”。几家学校综排和专排各有千秋，到底如何选择最适合自己的学校呢？有些学校给的答复时间窗口很短，短到只有2-3周，而留位费少则几百、多则几千美金的费用更是一笔不小的开销。因此，在做出决定前，更加要仔细对比各个项目的情况，全方位考虑读书的目标和未来的计划，确保自己的选择能够最大程度契合未来的发展规划。
说到这个问题，就必须要看到核心问题：适合自己。从哪几个方面看是否适合自己呢？在对比不同硕士项目时，可以从以下几个关键角度进行评估：
1. 毕业后的计划：就业 vs. 深造
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如果毕业后希望直接进入工业界工作，需要考虑项目的就业资源、校友网络、企业合作机会，以及所在城市的行业环境。
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如果有继续攻读博士的计划，则需要关注项目的科研实力、教授的研究方向、发表论文的机会，以及申请博士的成功率。
2. 留美 vs. 回国发展
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如果希望毕业后留在美国，需要关注项目对OPT（Optional Practical Training）和H1B的支持、就业率、当地的产业环境以及该领域在美国的市场需求。
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如果计划回国就业，则可以查看该项目在国内的认可度、校友网络以及与国内企业的合作关系。
3. 项目课程设置与研究方向
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EE和CE虽然有交叉之处，但侧重点不同。EE可能更偏向电路、信号处理、通信，而CE更注重计算机架构、嵌入式系统、软件开发等。需要对比课程设置，看看哪一个更符合自己的兴趣和职业规划。
4. 毕业生就业情况
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通过真实数据了解项目的毕业生就业率、薪资等情况。
5. 学习环境：大城市 vs. 校园氛围
6. 学费与生活成本
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考虑预算和性价比。
接下来，我们通过下面这个表格来更加直观的对比一下两个项目的各项情况分析，帮助大家更好地做出决策。
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哥伦比亚大学 电子工程硕士 |
西北大学 计算机工程硕士 |
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排名 |
US News #13 in National Universities #14 in Computer Engineering #15 in Electrical / Electronic / Communications Engineering |
US News #6 in National Universities #24 in Computer Engineering #31 in Electrical / Electronic / Communications Engineering |
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地理位置 |
纽约市中心 |
距离芝加哥12 miles |
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项目时长 |
1.5-2年 |
1.5-2年 |
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费用 |
$100,120/年 |
$99,005/年 |
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毕业后就业地点 |
#1 硅谷地区 #2 纽约 #3 西雅图 |
#1 硅谷地区 #2 西雅图/华盛顿地区 #3 纽约 |
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毕业后就业公司 |
#1 Google #2 Amazon #3 Apple #4 Microsoft |
#1 Amazon #2 Google #3 Microsoft |
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学校就业支持 |
1. 工程学院和EE项目部门分别都提供给学生直接的就业支持服务。 2. 项目开学前会分配专门的就业指导Adivisor，开始培养求职能力、准备求职材料等。 3. 第一学期有专门的Professional Development Course。 4. 多数学生第一个暑假中会做全职实习。 5. 仅对工学院学生开放的Career Placement工具。 |
1. 学校和工程学院分别设有求职中心，不过CE项目没有单独开设这类更有针对性的服务。 2. 有特色Co-op项目，允许学生在读期间参加实习工作9-18个月（保留全职学生身份）。国际生需要与Advisor申请，可能最长1年 3. 提供给学生多种实习资讯，校内资源。 |
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Specialization |
Data-Driven Analysis and Computation Networking Wireless and Mobile Communications Integrated Circuits and Systems Smart Electric Energy Systems Biology and Neuroengineering Lightwave (Photonics) Engineering Microelectronic Devices MS Research Specialization in Electrical Engineering 可以不选或者多选或者自己设计课程组合。 |
Artificial Intelligence and Machine Learning Computer Vision and Image Processing Cybersecurity Embedded Systems High-Performance Computing Internet-of-Things and Edge Computing Network and Communication Systems Photonics and Optoelectronics Quantum Computing, Sensing, and Communications Robotics and Autonomous Systems Semiconductors Sustainable Energy and Low-Power Design 可以多选或者自己设计课程组合。 |
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毕业要求 |
– 需要完成30学分（10门课左右） – 毕业可以选择thesis或者non-thesis。 |
– 共需完成12门课程（6门必修+6门选修） – 如果选择Minor，需要3门课程（计入6门选修中） – 毕业可选择Plan A/B/C Plan A (Thesis MS Degree) — 做research和写论文答辩，9门课+论文 Plan B (Project MS Degree) — 做项目和写报告，9门课+项目研究 Plan C (Course MS Degree) — 只上课，12门课 |
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必修课 |
可以从7个Areas中选择： Communications, Networking, Internet & Internet of Things Computer Engineering and Computer Systems Integrated Circuits and Systems & Electronics Integrated Devices & Photonics Signals, Information, Data, Learning & Control Smart Electric Energy Systems Biology and Neuroengineering |
共要求6门课，取决于所学的Specialization，有很多选择。以Artificial Intelligence and Machine Learning为例，可以选择： CE 303 Advanced Digital Design CE 368, 468 Programming Massively Parallel Processors with CUDA CE 395, 495 AI for Science Discovery CE 395, 495 Embedded Artificial Intelligence CE 510 Social Media Mining EE 332 Introduction to Computer Vision EE 335, 435 Deep Learning Foundations from Scratch EE 359 Digital Signal Processing EE 373, 473 Deep Reinforcement Learning from Scratch EE 375, 475 Machine Learning: Foundations, Applications, and Algorithms EE 395, 495 Adaptive Signal Processing and Learning EE 395, 495 Optimization Techniques for Machine Learning and Deep Learning EE 432 Advanced Computer Vision EE 433 Statistical Pattern Recognition EE 495 Machine Learning and Artificial Intelligence for Robotics |
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选修课 |
根据specialization不同，有许多选择。以Data-Driven Analysis and Computation为例： Choose at least two courses from the following: ECBM E4040 NEURAL NETWRKS ＆ DEEP LEARNING EECS E4764 IoT – INTELLIG ＆ CONNECTED SYS ELEN E4810 DIGITAL SIGNAL PROCESSING ELEN E4720 Machine Learning for Signals, Information and Data EEOR E6616 CONVEX OPTIMIZATION EECS E6893 TOPICS-INFORMATION PROCESSING 3. Choose at least one course from the following: ECBM E6040 NEUR NET ＆ DEEP LEAR RSRCH EECS E6720 BAYESIAN MOD MACHINE LEARNING EECS E6765 IoT – SYS ＆PHY DATA ANALYTICS EECS E6895 TOPICS-INFORMATION PROCESSING 4. Choose one course from the following: A second course from # 3 ECBM E4060 INTRO-GENOMIC INFO SCI ＆ TECH ECBM E4070 Computing with Brain Circuits of Model Organisms ECBM E6070 TPC NEUROSCI ＆ DEEP LEARN EECS E6690 TOPICS DATA-DRIVEN ANAL ＆ COMP ELEN E6876 Sparse and Low-Dimensional Models for High-Dimensional Data ELEN E9601 |
共要求6门课，取决于所学的Specialization，有很多选择。以Artificial Intelligence and Machine Learning为例，可以选择： CE 355 ASIC and FPGA Design CE 365, 465 Internet-of-Things Sensors, Systems, and Applications CE 392 VLSI Systems Design Projects CE 395, 495 Connected and Autonomous Vehicles: Challenges and Design CS 325 Artificial Intelligence Programming CS 326 Introduction to the Data Science Pipeline CS 329 HCI Studio CS 330 Human Computer Interaction CS 336 Design & Analysis of Algorithms CS 337 Introduction to Natural Language Processing CS 338 Practicum in Intelligent Information Systems CS 339 Introduction to Database Systems CS 347, 447 Conversational AI CS 348 Introduction to Artificial Intelligence CS 349 Machine Learning CS 396 Artificial Life CS 396 Differential Privacy: From Foundations to Machine Learning CS 396 Introduction to Computational Linguistics CS 396 Natural & Artificial Vision CS 397, 497 Sports, Technology and Learning CS 397, 497 Wireless and Mobile Health (mHealth) CS 449 Deep Learning CS 469 Machine Learning and Artificial Intelligence for Robotics CS 496 Advanced Topics on Deep Learning CS 496 AI Perspectives: Symbolic Reasoning to Deep Learning CS 496 Foundations of Reliable Machine Learning CS 496 Generative Deep Models CS 496 Learning in Networks CS 496 Logic in AI CS 496 Mathematical Foundations of Machine Learning CS 497 Advanced Database Systems CS 497 Deep Learning for Natural Language Processing EE 328, 428 Information Theory and Learning EE 395, 495 Machine Learning for Medical Images and Signals EE 422 Random Processes in Communications and Control I EE 431 Human Perception and Electronic Media EE 495 Algorithmic Aspects of Inference and Estimation of Network Processes EE 495 Game Theory and Networked Systems EE 495 Optimization and Learning in Stochastic Dynamic Environments EE 510 Topics in Wireless Communications and Networking ME 495 Artificial Life |
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项目规模 |
200-300 per cohort |
100-200 per cohort |
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特点 |
1. 主要围绕EE的理论基础来设置课程，比较传统。 2. 校友网络强大，包含tech, finance, and engineering industries等领域。 3. 在纽约，实习和社交优势大，还有多个科技公司。 4. 可以从其他学院选课，比如CS、应用数学系等。 |
1. 可以额外选择Minor area学习： Cybersecurity Entrepreneurship Engineering management Scientific computing 2. 由Dept of CS和Dept of ECE联合开办，课程上更多加入了CS的内容。 3. 可以从其他学院选课比如CS学院。 |
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缺点 |
1. 课堂相对较大，学生多。 2. 学费贵，生活费贵。 |
1. 不能申请Research Assistantship 2. 芝加哥的tech and finance industries相比纽约更分散。 3. 国际影响力相比哥大弱一些，特别是EE领域的影响力低一些。 |
最终，在哥伦比亚大学EE和西北大学CE之间做出选择，归根结底取决于自己的职业发展规划。如果你的目标是毕业后立即在美国就业，那么地理位置是最重要的考量因素。学校周围的行业资源、实习机会以及本地企业对该校毕业生的认可度，都会直接影响你的求职难易度。在这一点上，纽约无疑拥有更多的科技公司、金融机构以及创业机会，能够提供更广阔的职业发展空间和校友支持。
然而，如果你的计划是毕业后回国发展，那么需要重点考虑学校在国际上的影响力以及其在国内市场的认可度。此时，排名的影响不可忽视，尤其是家人和国内雇主往往会更看重学校的整体名气和历史积淀。此外，部分高校在国内的校友网络更强，也可能为你的求职或创业提供更多助力。
无论最终选择哥伦比亚大学还是西北大学，最关键的是确保这个决定符合自己的长期目标，而不是单纯依赖排名或外界评价。结合自身需求，深入分析各个项目的独特优势，才能做出最明智的选择。
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