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EECS KTH还是NTU 求选offer

背景: 中九电气本, 有嵌入式+ai方向的玩具项目, 无实习科研等未来找工读博都接受 KTH ICT嵌入式: Pros: 两年硕认可度; 有比较正经的毕设; 隐形机会多; Cons: 瑞典实习找工地狱难度的同时不方便回国找实习; NTU SPML: Pros: 方便回国实习; 可读一至三年(一般一年半毕业); 有毕设论文; Cons: 水硕, 人多, 课程浅没啥用; 新加坡学生签不好实习; 算法岗没戏可能只能卷开发请投票各位评论说说理由, 谢谢!!

欧陆地理信息选校

本人背景：山川吉之一，均分排名较高，少科研无产出，一些竞赛。不知道对选项能不能有一些参考。目前意愿：申博≈留欧找工＞回国，有转行的想法，个人不太喜欢编程，工薪家庭，还是偏向能省则省但选项中的花费都在预算内。请大家帮忙投票，方便的话在评论区写一写理由，不胜感激。 eit：可持续交通项目。Aalto入UPC出，优点是给了excellent奖学金而且可以转行，缺点是听说不好读博以及西班牙不好找工找实习。 lund：GIS and Remote Sensing项目，之前很想去的项目，参照官网给的花费参考大概是40w左右。伊拉姆斯：GEM双学位项目，Geo-information Science and Earth Observation for Environmental Modelling and Management，lund进twente itc出。花费比lund少。

澳洲转码25s1:昆士兰的it和西澳it

如题想好好学，这俩哪个课程设置或者别的更好呢。本人非科班但有些基础，就想好好学学系统学学

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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