能否客观的评价一下墨尔本大学 计算机科学？

我就贴个图。。。不说话。。。QS 2015 CS 单科世界排名 Ranking for subject

楼上已经把我吓尿了。。。大莫纳什和新南已经如此屌。。。我要转学。。。

澳洲和墨大的计算机硕士的授课硕士类项目，还是从项目本身开始说起，（纯Research
学位不在本文讨论范围下）


首先，墨大或者澳洲很多学校CW同一种课程可能都开很多种，搞的很多人很稀里糊涂的。就我目前来看无非就这几个原因：


墨大11年政府拨款研究资金是1.9忆澳元，澳洲第一，第2的悉大是1.7忆，这2个最多的学校看起来很牛逼（ANU虽然金额不是最多但是那是因为他们人少，人均起来可能是最高的），根据我自己查的结果其实拨款的实际数额大概和美国的什么Cincinnati，Uohio(不是OSU)差不多。给你一个数据参考1下，哈佛每年的资金在20忆左右（私立大学很多来自校友捐款）。UMD，伯克莉这类公立大学基本也有6，7忆以上。所以澳洲政府教育拨款是很小气的,(政府资金很多还是投入到社会福利去了）


但是总所周知的是墨大的排名一直都是全球前50，排名大部分是靠research支撑起来的，Research是需要钱去投入的。你真以为墨大靠不到很多和她排名差不多的美国学校的3分之一的年预算就能做出和那些学校差不多的research
outcome了？这不是痴人说梦？


所以澳洲大学的政策自然和美国大学就不能一样，那么钱从哪里来？自然只有从学费里来，但是众所周知的是澳洲本国人读本科基本都有CSP(联邦赞助），学费基本都才几千澳元1年。这点钱基本是不够赛牙缝的（UNSW校长本月公开抗议联邦，要求大学可以自由定价本国学生的本科学费用以增加学校预算，结果被教育部直接否了），所以钱自然从需要交全费的国际学生来（虽然美国貌似很多公立大学现在也用这招了）。国际学生的大热门专业计算机和商科，尤其是计算机，如果和美国或者加拿大很多学校一样硕士就招几十人，那自然达不到补充经费的目的，于是只有多开几个项目（每个项目教育部有规定人数上限），分别针对不同背景的群体，本科是计算机的开1个，本科不是计算机的再开1个项目，想读phd或者对research有兴趣的研究成分大的开1个，本科知识没学好的想多上点课基本纯cw的也开1个。几个项目合并一起人多了钱也就多了，这种做法不算稀奇，我朋友在的南加大计算机硕士纯cw的学生一年就招400多。但是美国相对少1点，尤其是经费足的学校，澳洲这种情况则是遍地开花。


所以这就是澳洲大学一个专业项目多的原因，但是就墨大而已，我觉得虽然赚钱目的很明显，但是诚意还是有，Distributed
computing是分布式研究组组长RAJ在上，Declarative
programming则是语言研究和开发组的负责人peter在上，都是行业领域的牛人，虽然很多人抱怨说墨大的课很理论，但是其实我觉得这个观点很不成立，为什么？我到墨大来不是为了让他们手把手教我编程的，这些我自己看书就足够了，在全球任何一个有名气的大学都不会手把手教你去编程（有兴趣的可以看看Itune
U和sina公开课，看看斯坦福这类大学有没有手把手在高级课程里教你编程的），手把手教你编程那是技校，作为Master级别的学习，老师都是假定学生是在本科受过良好学术训练自学有方的人，这对于国外大学的本科毕业生是基本素质其实。所以正常的上课方法和程序应该是首先预习上课的内容，然后自带着问题去课程，在上课的过程中或者下课的时候去询问老师，之后自己再进行复习巩固，老师不可能兼顾每一个人的背景，也不可能每一个人手把手的教你细节，所以如果你有细节问题，你就需要自己提前预习，然后找老师1对1询问，老师都很友好，我这学期基本每星期都在课外骚扰各种老师，我觉得很有帮助，你自己基础越好学的越深，就可以再这些访问时间里获得更多超越课堂内容本身的内容，就像我刚才说的，这些人都是行业的大牛，你自己学的越深，得到的帮助也就越大，反之，如果你基础很弱或者上课内容都不明白，这些老师对于你的作用就真的可能还不如一个技校的老师。所以我觉得这才是你花那么多钱或者跑那么远来读书而不是自己在家下1个PDF文档自学的原因，简单的编程技术可以自己学，但是编程思路，一些新技术的理论和概念，你自己看不明白或者觉得有所不足的时候，学校可以给你提供这个行业领域内的行家来和你探讨帮助你解决问题，这是自己自习不可能得到的东西。所以课前大量时间预习而不仅仅是课后复习是我到了这段时间觉得最关键的学习方法，课前不自习，自己又没这门课的基础，母语也不是英语，很多时候你基本连听懂老师在课堂上课的内容都很勉强，自然谈不上而且如之前提过的，上课不提问下课就回家的学习方式，我觉得这样子上学确实不如自己下本PDF实用编程书籍自学来的划算，一本pdf书总不值几万块把？


然后我再谈谈墨大的几个项目区别。，墨大的计算机专业分MSc（CS）,MEng（SE）,Master
of
IT（具体墨大学位制度的分析我下面有跟帖详细说明，有疑问的往下看），这3个项目其实也就适合不同的人群，但基本内容差不多，为什么，我给你分析。


第一，MEDC,分布式运算硕士，今年取消了整合到了MIT里去变成了一个specialization(另外同时整合的还有Master
of Spatial information technology,spatial
information和其他几个项目的课程安排还是有区别的，所以我下面提到的信息就不一定适用）这个项目我之后就以MIT来做统一名称。以2年项目来说，第一学期从基础的java，算法等课程开始教起，这些课程合计50分，2年MEDC或者现在的MIT(DC)的开设目的很明显，是开设给没有太多编程基础的学生（当然，也可以免除基础课，如果你本科学位是计算机，但是那样就不足2年，也就不足+分条件和psw政策，我估计没几个人会那么做，因为如果你有基础，下面有更好选择）


而对于MSc的学生来说，MIT第一学期安排的基础课是没有的，直接从后面高级的专业课开始上，因为这个项目的开设目的就是假设学生有计算机专业背景的，比如Distributed
System这门课，这课是需要2年MEDC的第一学期的几门课作为前置课程才可以选，但是MSc学生第一学期就可以直接选。所以对于MSc的学生来说，基本上可以选的所有专业课和MEDC或者现在的MIT基本上没有任何区别（Msc可以选distributed
computing的方向从而选择DC里的任何专业课），无非就是多了1门Research
Method(以前基本是给Phd学生上的，这课也确实90%都是phd）作为z必修课而少了Project
management这种偏engineering的课。但是Msc的学生也是2年课程，MIT课程多出来的基础50分学分于是就转化成了Research
project,加上MIT本身就有的25分project分就转化成了75分的的内容更深更广的research
project这（research的问题我稍后去谈）


所以其实不存在任何哪个专业好就业的问题，MSc比起MEDC除了几个基础课，基本上课表是一样的（MIT(DC)对应MSC的DC方向，MIT(HEALTH）对应MSc的Knowledge
system方向，之前提到的特殊的Spatial IT
MSc则没有开其方向），然后把基础课的50学分换了Research.所以如果你之前就有计算机背景而且学的不错，我建议你就选MSc,如果你觉得本科学的不算扎实想巩固一下。或者是转专业的，就考虑MIT。这里面没有什么虚荣不虚荣的，按自己实际情况来，因为Msc实际上压力很大，你如果java，算法这些东西不熟，你去上Msc，第一学期的所有课程你都是无法继续的。因为都是以这些课程为基础设置的。而且紧接着第2学期就要开始做Research
project，没有基础的人更是会云里雾里不知道自己到底要搞什么，而且毕业也要写3-4万字的毕业论文并且需要答辩。所以如果根据自己实际情况选项目，不然吃亏的就是自己。


至于Master
of
engineering(SE),这个新课程其实课程表和上述2个项目就有点区别，不过大体上也差不多，会多很多软件结构优化以及工程管理的课程，我觉得从就业的角度考虑，这些课其实也很有用，你可以自己详细对比下课表，看看自己到底需要什么。至于本地学生只花4分之一学费的事，其实也就是和本科一样提供CSP联邦赞助，墨大的新硕士现在其实都提供，为了鼓励学生读墨尔本模式（貌似很有效，今年本科录取线回到改革前了）。所以不存在钱多就好的问题，相反，提供CSP会让你的同学更多LOCAL，当然和其他项目的人一起上的课很多，所以这个其实无所谓。(今年几个新项目。新入学的就很多本地人）（备注，本国学生和国际学生学费差异也不是稀奇事，Berkeley本州人学费不到1万，国际学生学费接接近4万）


最后说Research
project，这个其实对于CS的学生肯定是好事，为什么？因为你做research就能和老师就更多的互动，也能了解更多行业的走向和信息，在大学特别是好1点的大学上课，自己主动从老师那里获得的资源和知识比被动上课得到的重要的多，如果你之前基础扎实，那么自然可以在research
project里发现自己更多对于该领域的问题，带着问题和导师探讨，就像之前系主任在research
method这课里提到的，如何充分开发你的supervisor价值的方法在整个research
project里是非常重要的。比如我现在感兴趣的MAR(Mobile augmented
reality).研究组的很多内容其实就涉及到现在马上就要大热的google眼镜类型的和各种实体感的mobile devices
的interface开发，而分布式预算组的RAJ，基本上他觉得你能力足够，愿意介绍你给行业内部的人（他自己其实本身就是IT公司的CEO），那基本你的就业就ok了。而众所周知的IBM澳洲研发实验室也在墨大，如果只是纯cw上课，你基本没机会和它有任何链接。


但是，如果你基础不好，连基本的上课内容都难以完成，如果你参加research，那么好教授自然很难去接受你，而且就算有教授选择接受你，迎接你的也是巨大的压力和一大堆根本不懂的领域知识，外加一个毕业3万多字的论文答辩。到时候可能连毕业都难完成，也就别谈就业了，所以这事，完全就是量体裁衣。


而且如果你有兴趣继续读phd，墨大的要求是你的硕士课程的research
成分不低于25%,所以要读phd，Research在学位里的比例是非常重要的，但是和之前说的一样，量体裁衣，phd不是个容易的差事。，尤其是在国外。