以下課程循序漸進,玩命學好、做好。
一、數學
(附uwaterloo課程號查Reddit&官網)
1.微積分math135&138&237
2.線性代數math136&235
3.機率論和數理統計 stat230&231;
4.計算統計、應用統計、資料視覺化
(stat330&331&341&441&442)
5.隨機過程(stat333&433)
6.組合最佳化co255、圖論co342
二、計算機基礎
1.函數語言程式設計cs135,
順序程式設計和邏輯cs136
面向物件程式設計OOP,cs246
2.資料結構和演算法
cs240&341&466
3.系統
OS(太難可選cs350),
分散式系統cs454
cloud computing(loo沒有,網課)
4.資料庫
大資料cs451
資料庫實用和實現cs348&448
三、程式語言
1.R
2.Python
3.c&c++
4.java
四、機器學習和AI
cs480 intro machine learning
cs485 machine learning 演算法
cs486 intro AI
cs484 intro CV(computer vision)
五、時間管理和職業生涯
1.四年拿出2個學期去相關公司實習
2.拿出絕大部分時間學習(周學習時間除上課保證不低於50個小時)
3.輔修一個人文類學位。
以下課程循序漸進,玩命學好、做好。
一、數學
(附uwaterloo課程號查Reddit&官網)
1.微積分math135&138&237
2.線性代數math136&235
3.機率論和數理統計 stat230&231;
4.計算統計、應用統計、資料視覺化
(stat330&331&341&441&442)
5.隨機過程(stat333&433)
6.組合最佳化co255、圖論co342
二、計算機基礎
1.函數語言程式設計cs135,
順序程式設計和邏輯cs136
面向物件程式設計OOP,cs246
2.資料結構和演算法
cs240&341&466
3.系統
OS(太難可選cs350),
分散式系統cs454
cloud computing(loo沒有,網課)
4.資料庫
大資料cs451
資料庫實用和實現cs348&448
三、程式語言
1.R
2.Python
3.c&c++
4.java
四、機器學習和AI
cs480 intro machine learning
cs485 machine learning 演算法
cs486 intro AI
cs484 intro CV(computer vision)
五、時間管理和職業生涯
1.四年拿出2個學期去相關公司實習
2.拿出絕大部分時間學習(周學習時間除上課保證不低於50個小時)
3.輔修一個人文類學位。