北不列颠哥伦比亚大学毕业证书模板

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北不列颠哥伦比亚大学毕业证书模板，哥伦比亚大学成绩单样本高清图片（Columbia University），简称为哥大。八大常春藤盟校之一，是一所位于美国纽约曼哈顿的世界顶级的私立研究型大学，于1754年根据英国国王乔治二世颁布的《国王宪章》而成立，最初名为国王学院，1896年正式更名为哥伦比亚大学（1784-1896为哥伦比亚学院）并迁到目前所在的晨边高地(Morningside Heights)校园，是美国大学协会创始成员。 哥大是美国历史最悠久的五所大学之一，也是培养诺贝尔奖获得者最多的大学之一。哥大校园里还走出5位美国开国元勋，奥巴马、罗斯福等四位美国总统，和34位各国元首、首脑，10位美国最高法院大法官。哥伦比亚大学拥有世界一流的法学院、商学院、医学院、新闻学院、工程学院等，哥大新闻学院颁发的普利策奖（Pulitzer Prize）是美国新闻界的最高荣誉。 2018年8月16日，2018软科世界大学学术排名正式发布，哥伦比亚大学排第8名。

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Columbia University，Columbia University Diploma

北不列颠哥伦比亚大学名片

别名/曾用名：北不列颠哥伦比亚大学毕业证、University of Adelaide毕业证

地区：美国

网址：

关于北不列颠哥伦比亚大学

学习体验

不过今天我主要分享的不是申请部分的内容，这部分我就不赘述了，接下来进入正题，那就是哥伦比亚大学MSCS项目的学习体验。这个项目给人最为直接的感觉就是工作量大，学习压力更大，因为需要上的专业课很多，而且基本没有水课，所以我基本天天都泡在图书馆里。就算这样我还是觉得有些吃力，哥大的这个项目的要求是在三个学期修完10门课之后毕业，基本配置一般是442，四节专业课一起上的话作业是很多的，一个作业可能就要花上一天的时间，再加上还要刷题找工作，时间也是很紧张的。另外开学一个半月就会有期中考试，还需要分出精力来复习，那种紧迫感也是可想而知的。

选择这个项目的新生在刚刚入学的时候需要选择一个track，这个时候大家只要选择自己最喜欢的track就可以了，因为如果大家不是很喜欢自己选择的track的话，第二个学期是可以进行更改的。我建议大家选择machine learning这个track，这是因为这个项目选课十分的友好，基本可以选到所有的课程，因为这边分配选课是要根据你选择的track来进行优先分配，machine learning这个track优势还是比较明显的。

选课问题

说到这里我再和大家说一下哥大的选课，在刚来哥大的时候我也被选课折磨了一番。说实话我之前从来没有见过哥大这样的选课模式，大家什么课都可以随意选择，所以我们只要下手稍微晚了一点，就呆在waitlist里面了。因此在开学前两周的选课周里，最好要尽自己所能去听所有的课，因为我们一旦选不上自己心仪的课程，还可以妥协去选一些别的课。这个时候如果我们前两周的课没有听，那么很可能错过第一个作业或是老师布置的选课认为，这样就失去了机会。因此在这边前两周我经常需要去听很多自己不喜欢又听不懂的课程，这对于我来说真的是一种煎熬。

所以我觉得选课一定要趁早，而且大家在选课的时候不要都去选硬课去值回学费，实际上在这里无论你选择了什么课，最后都是自己做reading，之后做作业，如果你选的课太硬，reading做不完的话后续的作业就会很麻烦了。事实证明我的这种想法是非常正确的，因为虽然我没有做project，但是OS也一直都是赶deadline的状态，一个学期需要学完APUE、OSTEP、Linux Kernel Development三本参考书，现在想起来都觉得有些残忍。

不过就算我们早早选课，像cv、ml这些热门的课程因为僧多粥少还是很难选到的，如果大家不能第一时间选课，那么就要进入waitlist了，有时一门课只有120人的容量，但是waitlist中却有150甚至200人在里面。不过大家也不用太过担心，因为我周围那些在waitlist的人基本在开学后一周之内都能选到课，这是因为哥大第一周是可以自由换壳的，而很多人在听课之后会放弃自己之前选的课程，不过这段时间也是很煎熬的，因为一旦真的选不到课还是很难受的。

项目质量

说完了选课再说一下项目的质量问题，现在有很多的人说哥大的CS项目比较水，不过我并不是这么认为的，在我看来学习还是要靠自己，我们可以自己去选择一些硬课。像我选择的课程难度都不是很低，完完全全是靠自己的大量自习才能搞定的。而我选的课里只有一门我觉得有点水，那就是数据库，不过这也是因为我之前工作的时候使用数据库比较多，对于那些转专业没有相关经验的人来说，课程还是很有难度的。而且这门课的project是要在Google cloud上写一个完整的网站，这个工作量无疑也是很大的。

不过课程虽然不水，但是课程的质量也并非都那么高，这样也和授课的教授有着直接的关系。像我上过database system的课，这个教授给我的感觉就是他在外面有事业的，教书只是他的副业，在上课的时候他两道题就能讲上一个小时，甚至有些时候记不清上节课讲到哪里，作业给的也不是很好。而给我上machine learning的教授则活脱脱将这门课变成了数学课，作业很难，课程内容也十分的硬核，因此教授对于课程质量有着决定性的影响。

不过无论什么课程，这边教授上课讲的知识都是比较少的，一位教授的说法就十分的形象，他说他就像在教我们游泳，他只是负责把我们推下水，接下来都靠着我们的努力。有一个学期我选了四门课，其中两门课每个星期上课两个半小时，两门课一星期只上课一小时50分钟，剩下的时间都是自由安排的。不过有很多的homework和reading要做，所以时间是特别紧张的，因为老师在课堂上讲的东西是不足以帮助我们完成作业的，自学压力还是很大的。

而且CS的研究生项目是没有基础课的，像那种Python入门、数据结构入门这类帮助学生适应研究生的课程一概没有，因此几乎每一门课都需要我们自学很多知识。所以我们选课的时候也要做好规划，不仅是课程的难度，我们还要关注每一门课是否有期末考试，如果每一门课都有期末考试，那么我们也很可能应付不来。

因此这也要求同学们有一定的基础，像OS就需要我们很会C，同时懂得操作系统的概念而且了解文件IO、socket接口。而像machine learning这门课，老师会要求同学有很好的高数、线代、概率以及统计知识，如果没过关的话选课都不让选。

说完了这些选课方面的事情，我也和大家分享一下我选的几门课，让大家提前了解一下这个项目中课程的特点，这样大家未来选课的时候也可以做一个参考。

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选课问题

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