西雅图乃至华盛顿州，就华大一所名校。虽然比不上东部纽约或者加州常春藤云集，但是华大可以说在附近一枝独大。故而附近许多公司都愿意给华大学生面试机会，因此就业机会是非常多的。接下来为大家介绍：2023年美国华盛顿大学ECE硕士专业介绍 来听听这位学姐怎么说
学校简介
华盛顿大学，英文名University of Washington，简称UW或华大，1861年建立，坐落于西雅图，是享誉世界的顶尖研究型大学。
在2023USNews的排名中，大家不难发现，世界大学的排名它排第10，美国最佳大学排名却排第62，悬殊的排名并不影响华大在美国当地的风评。
华大是一所公立研究型学校，研究经费充足，除了政府给钱，比尔盖茨和保罗艾伦也花钱建楼。而学校所在地——西雅图，是亚马逊，微软和波音的总部，星巴克的创始地，具有一定的地理优势。与其他学校不同的是，华盛顿大学是quarter制，每个quarter两个半月，每年四个quarter选三个上，一般大家都在summer quarter休息或实习。
华盛顿大学ECE硕士专业简介
专业排名
华盛顿大学的EE(电子工程)专业于2023年更名为ECE(电子计算机工程)，相应地也增设了不少计算机相关课程。
UW的ECE专业在美国的专业排名在19名，其学院楼与CS相邻，选课相对自由。
专业方向
身边不少同学，从就读ECE硕士开始到毕业，几乎上的都是CS相关课程。
该专业的硕士学位下有两个项目，MSEE和PMP，毕业要求分别为42个credits和45个credits，皆没有论文要求。
当然，对于一心想做科研的同学，可以在入学后给感兴趣研究方向的professor发邮件，征得同意后可以加入实验室。据我所知，实验室的门槛并不高。
MSEE的课程偏理论，PMP(professional master program)项目的课程偏实践，且有一定的选课限制，有些课程需要在晚上上，但是录取标准也会相应地低一些。
学院楼全年开着，配有公用的实验室，周末一般人很少。
学费
就我们专业而言，由于华盛顿大学是公立学校，每年的学费在3w刀左右，比起私立学校的5w刀相对便宜。根据身边同专业同学的情况，我们一般在4-6个quarter之间毕业(4个quarter是一年三个月，6个quarter刚好两年，以此类推)。
华盛顿大学ECE硕士课程详解
Statistic Learning (EE 511, 4 credits):
老师是和蔼可亲，主要是做NLP(自然语言处理)的。
上课主要讲机器学习模型，有期中考试和final project。作业项目每周一次，除了理论计算，就是每周给你一个数据集去处理。
项目偏实践，包括推文(tweet)处理，星际图片处理等，与实际Machine learning engineer 的工作较为相近。
Machine Learning (EE 596， 4 credits):
老师来自MIT，认真得有点 “变态” ，学校通知停课也照常上课，可以学到机器学习模型的底层原理。
作业很花时间，有时候一周40个小时也不为过。本人因为写过random forest和GBDT的底层算法而自豪，但至今都没有机会用上这些东西。后来这个老师开的deep learning，我没敢选。
Independent study (EE 598， 1-4 credits)：
这是科研课，找到一个教授，可以是学院内，也可以是别的学院，征求教授同意就可以加入实验室。一般是给PhD打下手，参加实验室周会，特别优秀的同学也可以自己做科研发paper。
Machine Vision (EE 596， 3-4 credits):
老师是CS学院的老教授，上课是机器学习算法。
作业比较坑，用QT和C++处理图像，习惯了还好，可以学到不少图像处理的算法代码。
期末是final project，主题自定。
Capstone project (EE 598， 8 credits):
学校和西雅图的公司合作的项目，每年参加的公司都不一样，大到亚马逊微软，小到几个人的创业公司。
开课之前可以参加晚会(免费的晚餐)，听每个公司代表人介绍他们的项目(记得注意听项目内容和公司介绍，别只顾着吃)。
项目分两个quarter，也即半年，3人合作完成。对有些人而言，是找工作的好机会。同专业的有两个同学因为和公司合作项目，最后公司提供了实习和全职的offer。公司的选择是双向的，我们可以选公司，然后学校把我们的个人简历发给我们所选的几个公司，公司再进行反选，故而简历也十分重要。
当然，如果分到的公司不满意，也可以做做项目，然后为简历添一笔，跟一次实习差不多。
项目的最后，需要做poster展示项目成果，学校会请很多公司过来参观，也是一次锻炼的机会。
Auto driving (EE P 545， 4 credits):
自动驾驶，这门课很花时间。上课讲控制算法，然后给你一辆小车，据说小车挺贵的，经常需要泡实验室调车或者写code。
Internship (EE 601 1-2 credits):
暑期实习需要选这门课，part-time一个学分，full-time两个学分。当然，倘若学分修满却还没找到理想的工作，可以延期一个quarter毕业做做实习，只选EE 601的学期学费几乎没有。
Android development(EE 590，4 credits)：
老师有口音，估计是法国口音，上课不怎么听得懂。但作业还行，不难，且有趣。Final project可以和小伙伴开发一款软件，算比较水的一门课。
Seminar (EE 500， 1-2 credits):
每周去学院楼听讲座，lecturer是美国各个高校的教授，讲他们自己的研究成果。MSEE的同学需要签到，PMP的同学写小paper。
专业外(CS)
Data structure and algorithm (CS 373) ：
这门课强烈推荐。其实，本人在本科阶段上过数据结构，但同项目一个找到Facebook SDE工作的姐姐强烈推荐了这门课，所以本着复习复习的心态，我也选了。
让人惊喜的是，国内外对于计算机基础课的教学有较大差异。相同的是，都上课，都有考试，这点国内外通用。
但这门课的作业，每周一次的项目甚是有趣，从一开始的自己写链表，哈希表底层代码，再到最后用自己写的模块去搭建网页搜索引擎，迷宫游戏。
个人觉得是一门作业需要花很多时间的课，但学到的东西，对软件工程师的求职面试很有帮助。
Introduction to database (CSE 414) ：
适合非计算机专业的同学补补基础，本人没有上，但不少EE的同学推荐。
华盛顿大学ECE硕士就业前景
一开始，EE/ECE专业的伙伴们，就业方向有很多种:
Software developer, Machine learning engineer, data scientist, robotic engineer, hardware engineer ······
我自己也换了不少方向。
后来，大部分人转码了，原因很简单，SDE(software developer engineer)的就业机会是最多的，工资待遇也相对高些。
自从中美关系紧张，越来越多的硬件工程师明确说明不找中国人，而机器学习或者数据处理的岗位，也有同学找到这类工作，但工资待遇却不如SDE(一般公司SDE年薪都是10w刀起，还有各种股票福利)。其实我也不太明白，似乎大公司的机器学习或者数据科学家的岗位，偏向于招PhD，所以MS在这方面确实SDE的出路一开始好一些。
很多大公司，如FLAG(Facebook, LinkedIn (or Microsoft)，Amazon，Google)，对于码农的需求是特别大的。
这么说吧，我知道的许多公司或者具体的team里，做软件开发和做data scientist的比例是9：1，故而需求更大。
当然，倘若你对于Machine Learning是真爱，而且这个领域回国更好，也可以忽略现有待遇，往这方面努力，适合自己的才是对的。
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