FANG工程師, 讀書篇, 你問我盡量答

你應該記錯人。我冇考toefl 同ielts. 所以先問係咪唔使都得用個pathway? 我睇過又好似唔洗toefl/ielts都唔洗就好似reg pathway

Oh sorry 記錯左，係，只reg pathway唔駛toefl/ielts

你覺得以下邊樣最容易上手/相對啱新手拎到B?(Big Data, AI and Machine Learning, Cybersecurity, or Software Engineering)

我會選擇big data 或者software engineering.

Big Data既code 相對比較易，亦算hot topic, 不過出到黎係做data engineer, 唔係software engineer

你對自己寫code有信心就software engineering, 除左algorithm，後期多數做project，落手做最差情況都係要花時間去google或者寫，好過完全唔識

AI ML 你數底一定要好，暫時想係美國做AI都係名校master或PhD，唔好麻目追科

Cyber security 其實有做過engineer先去讀會好啲，起碼你知點起個system同咩位有問題

我心目中既Top tier係頭30
https://www.usnews.com/best-graduate-schools/top-science-schools/computer-science-rankings

些少數據，識人美國ug 3.5gpa加research入 brown, 3.72gpa加research 入 UPenn

3.3以上唔係完全冇機，仲要睇research 同intern, core gpa

3.3以下機會真係微，除非fang工作經驗，咁就chicken and egg problem啦

research係指有相關經驗定係已經publish到paper?

雖然2個都有publish papers, 2個都coauthor，不過master既話有相關就ok

UG 定master? 身邊既人加拿大都係Waterloo同McGill 居多，美國點都多選擇好多

美國U本身apply 美國PG就有加乘，亞洲U要入難好多。
UPenn呢類更加係favor美國U，Brown其實都係

咁都正常嘅 CS 呢啲仲要熱門

我只係提供我有既數據，冇話包生仔，所以我已經寫明美國U，請自行用大學學到既critical thinking 去分析

加拿大係難啲，點解有美國呢個簡單啲既路唔揀？美國次一級既u都入到fang

美國最top既大學唔係高分就收，要睇埋你攞過咩獎、參加過咩比賽、有冇領導才能………佢哋唔係要死讀書既人，係要all rounded

咁你有無睇曬我講嘅嘢，佢嘅package基本係好好，有intern，有exchange，高rank，滿tofle gre，有research experience，有ACM/ICPC地區賽經驗，而且系主任reference

應該係如果你冇讀過個幾堂相關既野就一係直接考 knowledge exam一係就讀呢四堂去prepare你去考