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法国数据科学/机器学习项目比较

本硕是金融背景，想转机器学习、深度学习方向，哪个项目更好

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!!

IPP和萨克雷人机交互法国择校

lpp的专业是Interaction Graphic& Design，注册校Telecom Paris，在帕莱索校区，专业和巴黎萨克雷合作进行。 Saclay的专业是HCI，在Orsay校区(也在帕莱索)。整体上两个专业课程设置比较相似，ipp相对来说路线更清晰一些，排名感觉两者大差不差。未来还没有特别明确的规划，留欧工作：读博：回国大概6：3：1，请问下大家的建议，谢谢!!

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。

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