[经验] ECE课程速递！来自两个学长的用心总结 [复制链接]

电子及计算机硕士招生官@昆山杜克大学
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发表于 2020-5-14 16:37:19 |只看该作者 |倒序浏览

5月已经过半，6月的钟声即将敲响，offer陆续尘埃落定，毕业季的同学们也开始着手准备下一段的学习旅程，并迫切的想知道即将开启的学习是怎样的。今天，就让我们跟着ECE硕士项目SDE和Big Data方向的Leo和William学长，来了解下第一年在DKU的课程和感受吧！

Leo
DKU ECE 2019级在读
Focus Area：软件开发

课程学习相关

ECE551：C++ Programing, Data Structures and Algorithms
课程内容：C/C++的基本语法，主要的数据结构，以及一部分基础算法，多线程编程入门。课程是和Duke一样的半自学方式，上课主要是答疑和练习，课下需要自学Duke的Andrew教授自己编写的书，内容很全面很详细，阅读量也比较高。同时需要课下独立完成约100个C/C++编程练习，前期以较多小练习为主，后期以较少中大练习为主，节奏是2节（章）/周。

课程难度及适应情况：对于初学者来说中等偏上，彻底的学习C/C++编程；对于有基础的同学来说也是一个查漏补缺的好机会，这本书上满满的都是细节，绝对能够加强对C/C++的掌握。对于习惯国内高校生活节奏的同学来说刚开始可能会不太适应，但第一个月的内容比较基础也比较少，很适合同学适应这个节奏。

课程学习时间：25+ hrs/week

技能提升帮助：C/C++ 编程，基础数据结构和语法，基础linux知识和操作

ECE550：Fundamentals of Computer System and Engineering

课程内容：掌握计算机构成的基本结构，学习电路、门、assembly programming（Verilog/VHDL）、memory hierarchy、IO、各种硬件的构成，如加法器，ALU，内存，寄存器，等等。

课程难度及适应情况：上课是lecture，除了课上内容外，还会有每周一次的recitation，偶尔的quiz、homework习题、和project四部分内容。Project共有四个，homework有五个。难度中等偏上，对逻辑能力有一定要求。

课程学习时间：25+ hrs/week。

技能提升帮助：Assembly Programming
(Verilog/VHDL),计算机构成基础,计算机工作原理,操作系统基础

ECE650：Systems Programming and Engineering

课程内容：是关于计算机操作系统编程的一系列内容，包括内存管理，多线程，进程交互，计算机网络，数据库，计算机安全，虚拟内存，等等。

课程难度及适应情况：这门课是lecture，有5个C/C++编程的assignment，难度中等，主要是知识性的内容。SDE方向的同学适应起来应该没有太大难度。

课程学习时间：20 hrs/week

对找实习帮助：实习面试的很多问题都可以在这门课中涉及到，基本上是有关于计算机操作系统的一切，对国内实习面试很有帮助。

ECE551：Software Engineering

课程内容：主要着重于中大型软件的开发，包括design principle, developing process, testing, OO design, teamwork, UI, architecture, security 等等。这门课最重要的概念之一就是Object Oriented。

课程难度及适应情况：这门课是lecture, 有3个project，前两个是独立的，第三个是teamwork，使用的语言是Java，难度中等偏上。对于没有参与过Java中大型软件开发的同学来说适应较困难。

课程学习时间：25+ hrs/week

技能提升帮助：Java，OO design，teamwork，从软件的设计、结构、合作和安全等方面提供了多方位的思考。

对未来的计划

"Software Development这个方向的内容主要还是一些计算机的基础知识和编程能力，所以未来的实习和规划还是从开发人员的这个定位做起。趁第一年有时间多学一些知识，刷一刷题，第二年顺利的话到了Duke就要开始准备找实习或工作了，时间会比较紧张，加上课业压力，可能也没有多余时间学习和刷题，主要目标就是准备面试！"
——Leo

William
DKU ECE 2019级在读
Focus Area：Big Data/Machine Learning

课程学习相关

ECE551：C++ Programing, Data Structures  and Algorithms

课程内容：C, C++, 数据结构

课程难度及适应情况：无基础同学稍难，但按时完成作业能够跟上

课程学习时间：30-40h/week

技能提升帮助：对转专业同学提升很大

ECE581：Random Signals and Noise

课程内容：概率论、随机过程。课程为lecture形式，有8个homework，4个project，2个mid-term exam和1个final exam。因为任务比较多，所以每项平摊的分值并不大。想得高分不太难，但也意味着功夫要下在平时，每节课都认真听，课下也及时复习。Homework和projects质量都不错，难度适中，对理解课程也很有帮助。

课程难度及适应情况：对数学要求较高，做好作业和project，总体不算难

课程学习时间：<10h/week

技能提升帮助：巩固概率论、随机过程基础，Big Data方向必须掌握的。前半学期的各种随机分布是基础中的基础，后半部分的随机过程在各个领域都有所涉及，也是需要了解其原理的。

ECE586：Vector Space Methods With  Applications

课程内容：度量空间、向量空间、范数、内积、投影、SVD、优化。课程为lecture形式，有8个homework，4个project，2个mid-term exam和1个final exam，和上学期581很像，但难度要高不少。

课程难度及适应情况：对数学要求较高，考验抽象思维。如果本科学过线性代数或泛函分析，上这门课会好理解些，否则可能要一些时间来理解消化。课程设置上后3个project集中在最后一个月也可以看出前半部分是非常抽象以及偏理论的，后半部分的投影、SVD、凸优化和ML联系紧密。

课程学习时间：10-20h/week

技能提升帮助：很多知识是Machine Learning的基础，对本学期另外一门580和之后的深入学习有帮助

ECE580：Introduction to Machine Learning

课程内容：回归、交叉验证、正则化、SVM、LR、贝叶斯、PCA、LDA、logistic回归、核函数等ML基础算法。课程为lecture形式，3个case study，2个project和4个homework，homework难度较大，project难度适中。建议在学习过程中勤于问问题，把概念以及推导过程弄清楚。

课程难度及适应情况：课程设置比较偏理论，在预习的基础上学习可能效果会更好。有问题需要及时问。

课程学习时间：20-30h/week

技能提升帮助：作为入门课程，帮助熟悉基础算法的理论背景和推导，但实践方面稍少

对未来的计划

“Big Data 和 ML 算是近几年热门的学科。越来越多的人进入这个领域也意味着会有越来越大的竞争。这种背景下明确自己的方向显得尤为重要，因为Big Data所包含的内容很广，Machine Learning只算其中的一类，还有Data Engineer，Data Scientist等等。未来希望可以不断提升自己的能力，在美国找到Machine Learning Engineer或Data Scientist 的职位。最后，虽然知道Big Data相对SDE没有那么容易找到工作，但让我依然在这个领域学习的原因就是热爱，也希望大家能找到自己的那份热爱并坚持下去。”
——William

不管你是即将入读我们
还是在为申研继续奋斗
听完学长们的分享，是不是有了更直观的了解，
也找到努力的方向了呢？
让我们一起为梦想努力吧！

重要提醒1：昆山杜克ECE硕士项目第三轮申请即将于2020年5月15日截止！
重要提醒2：昆山杜克机器学习暑校项目招生火热进行中！