原创: uk8
楼主平常用繁体字，这篇文也是用繁体字写完才转换成简体字，有什麽不惯用的语法还请见谅 
Cornell Tech 的研究生都在读什麽？
我自己身为一个主修 Connective Media 的学生，这学期的课程如下：
- Applied Machine Learning
- Algorithms and Data Structures for Applications
- Psychological and Social Aspects of Technology
- Human-Computer Interaction
- Product Studio
- Becoming a Leader in the Digital World
技术课程
整体来说，我个人认为是很棒的组合。修了一些资工相关的课程，比方说 Applied Machine Learning 这门课虽然 lectures 中还是很讲理论的，从 Supervised Learning 教到 Unsupervised Learning，但是作业极重视 Application，所有作业都是 Kaggle （Machine Learning 的竞赛平台）上面的竞赛。这样一来，其实对于我这种真的零基础的人来说也有好处，网路上通常找得到一些 tutorial 可以照着来学习、然后试着去 improve，而期末的报告也是教授自己出了一个 Kaggle 竞赛，除了把 models train 出来之外还要另外写个小论文形式的 report 去纪录各种实验过的 model architecture or regressors。
还有一个好处，就是几乎所有作业都是以小组的方式去做。真的撞牆的时候，两个人撞总比一个人撞还撑得下去XD
另一门技术课程 Algorithms and Data Structures for Applications 就比较杂一点（虽然我个人是认为 it’s 杂 in a good way），由三个教师（通通来自 Google）轮流教我们他们自己比较熟练的内容。这门课跟一般的 Data structure or Algorithm 课也不大一样，是教我们各种 Data Structure / Algorithm 在业界裡应用的范围为主。打个比方，在教 Hashing 的时候就着重介绍 Bloom Filter 甚至是 Cryptocurrency 的一些底层运用。
应用课程
我个人把 HCI & Psychological and Social Aspects of Technology（PsySocial，教授也是这样简称这门课的）统称叫做科技应用方面的课程。
HCI 这门课就跟外面 standard HCI 课程差不多，介绍了怎麽去 Design 一个 product，从跟使用者去接触、访谈的 Methodology 到建立Persona、User Story 到真正 Prototyping 的技术等等。
PsySocial 这门课很特别。它是一门心理学课程没错，但是通通都应用在 Technology or Application 的范畴上用接近 seminar 的方式去讨论、了解一个科技背后的原因。例如 Facebook 这些社交平台是否、又是怎麽建立 Filter Bubble 等效应。我这组的期末报告则是去做了实验去模拟假新闻在社交平台上所造成的一些互动；如果一则假新闻有很多的 likes/shares，这些数字本身同时也会造成其他人误以为这假新闻是真的。
这两门课都强迫我们阅读了大量的 Research Paper，认真唸完的话一週大概都有五十几页的份量（但通常大家也不会有空认真好好念完⋯⋯）。
Studio课程
所谓 Studio 课程大概就是 Cornell Tech 的精华了。
我这学期修的 Product Studio 是由外面的公司投稿 “How Might We” Challenges，告诉我们他们想要解决什麽问题。在学期初的时候，我们所有学生可以看到这个 list of 100+ challenges 然后去排序自己觉得有兴趣的，再由一个叫做 Dream Team 的 Algorithm 去配对四到五个学生去解决某家公司的某个 Challenge。
我自己被配对到的是 WeWork （一间独角兽，专门建立 Co-Working Spaces）跟另外三个来自不同主修的 Cornell Tech 学生（分别来自 Computer Science、Connective Media、MBA 与 ORIE，加上我自己总共是两个美国人、一个德国文、一个台湾人）去解决 “How might we invite online learners into physical spaces to improve their learning experience and outcome?”
这种 open 题目并不会告诉我们要做什麽，我们自己要经过三个阶段
- Ideation and Brainstorming
- Experiment
- Product Development
在一个学期内做出可以用的 App 或者其他类别的产品去解决、或者至少 approach 我们答应要解决的问题。
三个阶段中各佔大概一个月，每个月也都会有一个 Sprint ，类似于骇客松 Hackathon 的概念停课两天，让所有人都 focus 在 Studio project 上，然后 Sprint 结束后马上上台报告过去 24 hours 内的进度。
这门课究竟是好是坏还满见仁见智的，毕竟他还是一门实验阶段的课程，有些不一定那麽合理的作业要我们照着做。例如第一个 sprint 要求我们想到 50+ ideas 然后再从中选出 top 5，当下会觉得为什麽要这麽做、很赌烂，但是做了之后其实也有发现他背后的意义 - - 我们最后做的产品也是当初五十几个点子裡的好几个 ideas 的集合体。
另外在短期内也许不会察觉，但是现在回头看，我觉得自己也真的有学习到怎麽跟各国、来自不同背景、从事不同行业的学生去合作。从当初最一开始不大会表达自己想法、不一定那麽敢用英文报告的自己，到现在可以很自然、就事论事的跟其他人讨论一个想法的好坏与实行起来做不做得到的 practical analysis，这门课还是帮助很大的。
Becoming a Leader in the Digital World 是另外一门所有人都必修的课程。每週有不同的主题要我们学习，从比较 cheesy 的 Teamwork 到更 practical 的找戏剧教授来教我们 public speaking 的技巧都有。
在 Cornell Tech 找实习
很多人在问我 Cornell Tech 的就业情形，我自己对于一年毕业的 programs （Computer Science, ORIE or MBA）找全职工作的状况不是太了解，所以我还是专注在介绍自己身边同 program 的朋友们跟我自己在找实习上的状况。
去年的数据在 PTT 上找得到，而今年的 cohort 还是持续怪物般的表现。
我在写这篇文的当下才十二月初，第一个学期刚过完。照学校的教职员的说法是以上 PTT 那个数据上，第一学期有找到实习的学生也才八个。在总人数没有变多的状况下，今年目前为止找到实习的人绝对已经超过十个以上。就我自己记得的数据下，已经有 5 人拿到 Facebook offers、5 个 linkedin offers，另外还有 Goldman Sachs、Akuna Capital 等金融方面的 offers 跟像是 EA or Niantic 这种游戏公司的 offers。
因为我们 program 总共就 37 人，大家几乎都认识彼此，我自己整体听下来的感觉是小学校果然还是有小学校的优势，校内的竞争感觉不是太大，像是 Facebook 就几乎给我们所有人都有面试机会。同时我们毕竟又是 Cornell University 常春藤名下，不管大小公司，基本上通过履历审查的机率也都满高的，我个人更细节的数据（包括哪些公司给了我面试、哪些公司我后来有拿到 offer 等等）我有另外分享在前一篇文，有兴趣的话可以看看：
在 Cornell Tech 生活
过去一个学期中，学习与找实习就吃掉自己生活的一大半，但是在 Cornell Tech 的生活还是可以非常多样化的 - - 可以选择的生活太多种。
Cornell Tech 本身座落于曼哈顿旁边的一座岛上。
在这座岛上可以过得很 chill，岛上有的是绿色空间，週末也不少家庭会带小孩来学校前面的草皮玩耍。同时我们距离纽约市中心的时代广场又只有三站地铁的距离。纽约市区所有的活动都离我们只有十几分钟交通的距离。Cornell Tech 本身也讲求创业创新，活动不少，时常会有业界裡面指标性的人物来演讲、分享。几週前 JetBlue CEO 才有个讲座，一两个月前李开復也来过。
学校人口的多样性本质上就很适合大家认识彼此。学校的 Slack workplace （对，我们有个全校学生与教授们一起用的 Slack workplace，裡面有各种不同的 channels 让你去找志同道合、想要一起做 project 或是一起去纽约吃好料的朋友）裡面也有个应用程式每两週帮你配对一个人一起吃个饭聊聊天。但久了之后也会发现几乎都会配对到认识的人，毕竟整个学校也就四百人，一个学期过去后大概起码三分之一的人都认识了。
学校空间的设计上 - - 毕竟校区是去年才盖好的 - - 也有很多现代化、为了方便学生去 social 而设计出来的共同空间。
另外，如果你跟我一样，社交久了偶尔还是需要一些个人的空间， Cornell Tech 本身的阅读空间跟 Roosevelt Island 这座岛上的绿色空间也不少，纽约市区也有一些很有气氛的咖啡厅适合偶尔去待个下午做作业、或者沉思设定接下来几週的目标。
Ay that’s it!
这些大概就是我自己过去一学期以来，在 Cornell Tech 这间学校的所见所闻。除了整理起来给自己纪录这阵子的生活之外，也希望赶上 Application deadlines，对于在申请研究所、甚至刚好也要申请 Cornell Tech 的学弟学妹们有些帮助，可以更了解我们学校。尤其这间学校创立不久，学生也不多，网路上不一定有那麽多的资料。另外，几个月前我也写了一篇文章分享当时申请研究所的心路历程：
这篇文章最后面，我会再补充一些最近申请季常常被问到的 Frequently Asked Questions，但是如果还是有什麽我没有提到、但是你真的很感兴趣的东西也欢迎留言。
FAQ
Cornell Tech 申请时看重什么？
我不是 Cornell Tech 官方，所以这都是 IMO 的回答。我自己申请时呈现的资料可以参考我的申请心得文，但是我个人的感觉是所谓的三围（GPA, GRE, TOEFL）都是过了最低标准就可以，每年的标准可能不一样，但是我那年是 GPA 3.0 + TOEFL 100 + GRE 320。接下来就是看 Statement of Purpose 裡面你所呈现的自己是不是一个真心喜欢 Tech、有兴趣 build projects，甚至有所志向的人。
有时候这样说很 cheesy，但是我感觉来了 Cornell Tech 的人不见得是成绩很优越（甚至一亩三分地裡面也很多人 GPA 超过 3.5 却拿不到面试机会）但是真的都很有想法、或者很能表现自己的人。
过了基本数据与 SOP 关卡之后，再来就是看你个人面试时后的表现了。
面试题目我没办法分享，但是形式上去年以前都是透过 Skype 跟教授面试，而今年开始变成是录影对答。透过软体，在萤幕上显示题目然后在接下来的五分钟内开始进行回答。总共十题。
Connective Media 跟 Computer Science 差在哪？
Computer Science 是一年毕业的 program，我所就读的 Connective Media 是两年才毕业。这本身就有本质上很大的差异性，一年就毕业的人一来就要马上开始找正职工作（除非你有美国身份），而正职软体工程师的面试通常都是要真的飞过去西岸 onsite 面试，实习就只要通过几关的电话面试即可。生活上面就有很大的差异性，我个人是觉得以找工作/生活来说，两年的节奏应该是比一年的好一些，找到实习、甚至拿到 return offer 之后还有机会好好体验纽约生活、花一些时间自学一些自己有兴趣的技术。
课程方面几乎可以说是 CS 是 CM 的 subset，CS 要修的课 CM 的学生通通可以修，CS 学生是 30 学分毕业而我们是 60 学分毕业，除了多了一些 HCI/Psychology/Media/Democracy 相关的必修课程之外，剩下的学分要全都拿去修资工课程也行。
我当初嗑了什么，录取 CMU 却决定来 Cornell Tech？
我同意 Cornell Tech 绝对不是适合所有人的万灵药。
但是来 Cornell Tech 绝对是我这辈子做过最好的决定。在这裡我有自由不去了解一门技术的理论层面（当然你也可以选择去鑽研）而努力去开发他的应用层面，我觉得这种自由度跟学生群体的 diversity 就是 Cornell Tech 最棒的一点。想走全端开发 Full Stack Development 的我可以跟一些资料科学方面的学生合作、可以跟 MBA 的朋友交流一个产品从无到有的过程，有了 ideas 之后永远可以找到人去讨论的感觉真的很棒。
CMU 就我所了解的，research capacity 应该还是比 Cornell Tech 强大的，但是如果来美国是想要就业、甚至创业的学弟妹，我觉得 Cornell Tech 还是很值得推荐的。
一言以敝之，我当初来 Cornell Tech 的想法就是「如果我现在选择不去 Cornell Tech，十年后的我一定会好奇要是我当初去了，现在会不会很不一样？」反之，放弃其他所有学校我应该都不会有这种感觉。有时候真的只是选你心之所向这么简单而已