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[公派出国] 留基委答复律所工作不能申请公派硕士 |
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发表于 2017-3-31 09:35:52
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CS硕 瑞典乌普萨拉 vs 波士顿大学
毕业后打算申请美国、欧陆，香港地区的博士，虽然BU显然更好点儿，但个人真的喜欢uppsala，纠结中
Uppsala MSc in CS
优点：
1.便宜，2年40万可以读下来
2.住宿条件好，学生活动丰富
3.自然环境好，城市漂亮
4.选课多样性不错
缺点：
1.名气不大，回国认可度一般、申博认可度也不如Boston
2.寒冷、黑夜多
3.食物、购物多样性不如美国
Boston MSCS GRS
优点：
1.学术氛围浓厚，课程质量很高，可选择范围多，利于做学术
2.回国工作认可度好，且申请美国博士更容易
3.位置好，周围公司和大学城多
缺点：
1.贵，2年总计花100万
2.位置太好，导致租房很贵，而且住的房子条件也一般
24fall加硕??选择，麦马st带coop还是滑铁卢syde无coop？目标是找到工作留当地。
本人背景：陆本非七子985传统工科，2年多不知名小厂工作经验，职位title是开发但实际工作内容是软件实施、比较水。目前有两个offer，一是麦马大学systems and technology下的automation smart system分支，一是Waterloo的system design engineering。最终目标是找工留当地（有考虑未来南下），两者oinp加分一样，所以究竟哪个项目更有利于找工是我考虑的重点。
麦马ST
pros：
①有coop，理论上coop有利于找工，但是coop本质只是提供一个机会，我在小地瓜搜了一下就读体验之后，发现该项目coop的上岸率比较一般，hiring freeze之后coop普遍反馈是不好找；
②总花费在预算范围内，去了之后专注学习偶尔打打工就行。
cons:
①从签证角度看，去年有一些人反馈学签被安调了但是学校不允许defer导致被迫跳车；
②排名和声誉都不如滑铁卢（因为学费是我家里人出，她们很看重这个)。
滑铁卢syde
pros
①北美的认可度和cs校友资源都是强于麦马的，qs之类的排名也已超过麦马（而麦马几乎是连年下跌）未来如果南下也更容易networking？
②签证角度看如果学签出问题，可以无缝defer到下个学期（信源来自xhs）。
③Waterloo从城市角度说比汉密尔顿有更多科技企业，找房之类似乎也更方便，但可能殊途同归还是得去多伦多？
cons
①无coop。课程安排也没有学期间的break，很难找实习（我认为intern很难接受每周只能工作最多20hr的实习生吧，说错请指正）。
②学费比前者贵了将近10万rmb, 对我来说是一笔巨款了，如果选择滑铁卢那我肯定需要打很多工才能维持生活。
综上，其实本质上来说，我觉得这个问题可以简述为Waterloo比麦马强的“名声校友等资源”是否能够弥补无coop外加学费贵10W的劣势？希望友友们给我建议，究竟选哪个学校？以及如果我对于这两个学校优劣势的论述有误的话，也请指正一下。
统计学欧美混申选校
背景：互联网数据分析工作5年后申请硕士，优先级，当地找工 > 专业匹配度 > 继续读博 > 学校名气。
自己筛了一波后剩下2所学校，想大家帮忙给一些建议。
一、【?? 伊利诺伊大学香槟分校 - 预测分析和风险管理】
Pros:
1. 项目是1.5年，时间长度对我来说刚刚好；
2. 带CO-OP（带薪实习），实习工资倒是其次，主要是能提前感受境外职场，可能对找工会有帮助？
3. 美国学历整体认可度更高一些，即使最后回国学历方面应该优于荷兰；
4. 项目是统计系和商学院合办，听说选课相对自由，可以自己多选统计系的课程，是否能选计算机的不太清楚。
Cons:
1. 美国居留政策过于不友好，虽然是STEM专业，但还是需要抽签；
2. 项目内容更偏金融和精算，至少需要修1/3的相关学分，我对这块兴趣实在是不大，与自己过去的职业路径联系也不太紧密，不过也不是非常排斥；
3. 学费+生活成本略高于荷兰，不过由于是公立学校也不是非常贵，这点倒是可以忽略不计；
4. 学校在大农村，就读体验可能一般。
二、【?? 莱顿大学 - 统计学与数据科学】
Pros:
1. 正统的统计学项目，课程体系比较完善；
2. 可以自由选择计算机系的课程；
3. 项目有利于读博，学校官方给的数据是50%+的学生毕业后会选择继续深造（也不知道算不算优点）；
4. 荷兰居留政策相对确定，不需要抽签（但近几年找工难度也在上升）；
5. 就读体验应该会非常好，莱顿是个静谧小城，整个学校的氛围也不错。
Cons:
1. 项目2-2.5年毕业，时间有点长；
2. 莱顿不支持学生企业实习，作为国际生毕业后直接找工可能会有些难度；
3. 莱顿在欧洲虽然有些名气，但回国认可度是个问题；
4. 荷兰工资水平整体还是要低美国很多。
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