選課大方向
- 選輕的課：把大部分精力投在找實習與工作。
如果想要走這條路，要多問問學長姐，唯有修過該堂課的人才能有比較客觀的答案，有些課沒有考試但作業很重。有些課會有保證 A 的成績，又有些課教得內容比較簡單。所以開口問學長姐很重要。甚至，你可以要要看歷屆考古題或作業。 - 選想修的課：對於轉系/職的人來說 (EE 不算)，充實自己是最重要的，請選這條。
當然非轉系/職的人也能選這條。我是 IE 轉 CS，慶幸自己選了這條路，雖然痛苦。接著我會解釋我的選課邏輯，並介紹一下我選的每堂課和教授。
選課地圖
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| 根據 2017/2018 年課程製作的課程地圖 |
編按：如果要參考本部落格主的課程地圖(2016)可以看這篇
製作選課地圖有幾個好處：
- 思考自己比較喜歡哪個 CS 子領域 (ex. database， computer network， AI …)
- 當詢問學長姐建議時，會比較有方向
- 提前規劃選課路徑，我遇過一些人因為沒思考選課計畫， 最後錯失修某些高階課的機會
課程輕重緩急
就算你/妳認真安排了修課計畫， 5xx 的課還是會多到修不完，所以要跟學長姊討論來考量自己未來要走的路。某些課程只會在特定季節開課， 而且還會隨教授心情而定，所以盡量保持彈性
一般來說，我建議先修完 5xx，再修 7xx 和 8xx，不然會修得很痛苦，避免計畫趕不上變化。
我修過的課程介紹 (CS900 除外)
第一學期 (學習 coding 真是好快樂啊)
CS300 Programming II
這堂課為我打下堅實的 Java 基礎，如 LinkedList 和 ArrayList 和 Array 的差別，如果你/妳刷題時寫 code 無法信手捻來 (思考解題不算)，建議就修一修吧，但應該只算 PCP 畢業學分。授課教授：Gary Dahl
教學品質極高，作業有趣且循序漸進，有耐心，還幫我寫申請 PMP 時的推薦函CS400 Programming III
如其課程標題，300 進階班，有更多的基礎知識，新知老識都值得修一下，有基礎的人還是能溫故知新，我 300 & 400 是同一學期修的，剛好相輔相成。有點累，但會有成就感，好像可算 PMP 學分。授課教授：Andrew Kuemmel
當時跑去 Epic 上他的課，同時有 Epic 的員工在上，給分大方，考試相對 on campus 的 400 簡單CS540 Intro-Artificial Intelligence
因為我念 IE Master 時有 datamining 的基礎， 而且在 Foxconn 時有自修 AI， 所以這堂課的概念相對簡單， 當時作業是用 Java， 近期似乎改成 Python， 但我個人認為， 如果沒有要走 AI 的路， 其實不用修， 如果想學 AI， 請一定要找個學長姊討論， 求你/妳了
授課教授：Jerry Zhu
很多外系的人會修他的課， 上課偏重講解 AI 演算法的邏輯， 解釋得很到位， coding 請靠自己， 期末考很靠杯， 考一堆證明題， 我就爆了第二學期 (8學分就要你/妳命）
CS537 Intro to Operating Systems
CS 三大台柱課之一， 這堂課有個 4xx 的先修課， 我沒有修， 所以我這堂課修的猶如地獄， 作業很重， 但會為你/妳打下扎實基礎， 考試很難， 但有念一定有回報， 轉系/職的人請一定要修， 不修你/妳念 CS 幹馬？念身體健康？授課教授：Shivaram Venkataraman
我在 Madison 遇到的最好教授， 邏輯清晰， 口齒清晰， 學識淵博， 深入淺出， 看到他的課， 搶就對了CS577 Introduction to Algorithms
CS 三大台柱課之二，對刷題有幫助嗎? 一點點而已，去報名九章算法比較有效，這堂課可以用來污辱自己的智商，我每次作業都想一兩天才解出來，考試是一堆證明題，照樣爆授課教授：Dieter Van Melkebeek
口音很難懂，每堂課都是英文聽力考試，他在天上教，你/妳在地上爬第三學期 (該是選領域的時候了)
CS564 Database Management Systems
我個人選 database 為子領域， 這堂課是許多 db 7xx 的前導課， 修了不會虧， 沒基礎聽課會覺得有點抽象， 它關於 SQL， query optimization， data structure (ex. BPtree)， storage 等等， 找個學長姊 carry 會輕鬆一點授課教授：Goetz Graefe
我的 db 啟蒙導師， 是 google 的高階 researcher， 很多 db 大作都來自他， 當時他第一次教這門課， 所以有點抓不到學生的程度， 導致評價不好CS640 Intro to Computer Networks
網路也是 CS 的子領域之一， 我當時選修這門課是為了和 db 做比較， 之後我選了 db 繼續深造， 很值得修的一門課， 讓你/妳搞清楚一堆 protocol， 考試有念有分， 作業也不刁鑽， 基礎概念在面試時也會用到授課教授：Aditya Akella
他的名字總讓我想到日本經典動畫， 上課品質很不錯， 只比 SHIVARAM 差一點點第四學期 (database 是我的愛)
CS739 Distributed Systems
如果要走 db 子領域，你/妳還不修 Distributed Systems？所以是跟台灣政黨一樣喊喊口號囉？聽我的同儕說，想在 CS 走的長長遠遠，這是堂必修課，會有一堆演算法要學，paper 要念，然後很多舊 paper (比一般 paper 更難懂)，會念到想回去重考 GRE， 當時我在忙著找實習和應付另外兩堂課，所以靠同學 carry。總的來說，很艱辛，但放到履歷上很值得授課教授：兩個博後印度生上課
幹，那口音我完全聽不懂，但課中印度同學聽的津津有味CS764 Topics-Database Mgt Systems
很值得的課程， 兩位客座教授介紹了許多重要知識。ex. “ARIES” for recovery, "Bw-Tree" for multi-core threads, "Query Optimization" in MS SQL server Parallel Data Warehouse, "Vertica store" for storing columnar data, "Orthogonal key-value locking" and "Deferred Lock Enforcement" for concurrency control, and "Microsoft SQL Server" for query optimization)
授課教授：Goetz Graefe & Alan Halverson
兩位業界大神，一位 google、一位 microsoft，如果你/妳有好好念 paper，他們倆是寶庫啊， 上課也是幽默風趣，各種舉例解釋，大腿要抱緊CS839 Core Topics in Computing Design Next-Gen Database
這門 db 的課側重 concurrency control，上課時老師會先講解 paper，然後分組討論，如果對 db 有興趣可以修授課教授：Xiangyao Yu
年輕教授， 人很好， 去年好像還在找博士生， 因為是強國人， 所以口音好理解， 我常下課問他問題第五學期 (我找得到工作嗎)
CS744 Big Data Systems
這門課算是 AI + distributed system，側重系統設計，介紹很多現在重要的 platform 或演算法 (ex. PyTorch，Spark，GFS)，所以也是 db 的進階課，作業很切合業界趨勢授課教授：Shivaram Venkataraman
幹， 他的課選就對了， 錢要花在刀口上阿CS799 Master's Research
很多人以為 799 只能用作 internship 1 學分，那是大錯特錯，這門課也可用作 independent study，前提是要找到教授教你/妳授課教授：Goetz Graefe
我的恩人，跟他單獨學習真的是獲益匪淺，不止學到最新的 recovery 知識，還被他推薦去應徵 Alan 的 team，這推薦真的強而有力！如果想詢問更多可以 FB 搜尋張奕巽
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