美國遠距資料科學碩士學位（UIUC MCS-DS）
我在2016年原本規劃要去美國念資工碩士，當時每天下班後就是K托福跟GRE（研究所入學測驗），好不容易考上幾所不錯的學校且給了獎學金(NYU-Data Science相關)，但因為種種不可抗因素，我的夢想付諸東流。
傷心之餘，在因緣際會下，發現美國的University of Illinois Urbana-Champaign（美國伊利諾大學香檳分校），有開資料科學的線上碩士學位，而且學費算起來不算太貴，比實際上到美國本土就讀便宜太多。 因此我就拿著快壓線過期的托福和GRE成績，報名並且錄取。
2021年更新：
我拿到學位證明了（開心～灑花）
供大家參考。（上面沒有標註是網路學位）
學位全名？
Master of Computer Science in Data Science (MCS-DS)
這間學校的線上學位有什麼特色？
- UIUC的電腦科學在美國也是赫赫有名的，即使是線上學位，教授錄製的線上課程，作業及考試也相當扎實。（稍後會簡介）
- Profession導向，不寫Thesis（論文），以實作及專題為主。
- 拿的學位跟實體班一樣，也可以去美國參加開學及畢業典禮（2018年已經有第一批畢業生畢業！）
- 同學有很多神人（強者），其實很多同學也是住在美國（甚至有人還住學校附近但還是線上修課），我同期的共有400多位同學，有很多同學目前是Google, Microsoft等知名企業的工程師，都是為了增進技能，學習新知才報名學程的。這些神人會跟你一起在Slack, Piazza上面討論作業跟考試！！！
- 課程時間彈性，大多是錄製好的影片（透過Coursera平台），不用擔心時差問題。教授都錄製的很認真，而且很多是濃縮實體班的課程內容，讓忙碌的人可以快速抓重點。有的教授也會提供實體班錄製的影片，讓線上班的也看到完整的課程。
- 學費比美國實體班便宜太多了，但是想讀博士的。。。可能比較不建議。因為沒有寫論文，我不確定會不會有影響。而且雖然說比較便宜，但還是比台灣的在職碩士貴蠻多的。(文章下面段落有學費資訊)
- 每個課程有TA，會在Slack(或Piazza)上解答問題，課程每週還會開時間視訊讓學生問TA問題（有時候也會安排教授視訊喔）
- [2019更新資訊]現在除了資料科學學程，也可以選另一個純資訊工程學系的學程，必修的選擇更彈性，例如軟體工程，程式語言等等，不強制要選Applied Machine Learning
如何上課 ？
主要是在Cousera上，不同於一般使用者，UIUC會有專屬Coursera Portal。
進入課程後，會有每週要看的進度（影片及PDF書籍）。
像我這門Applied Machine Learning課為例，是教授自己編寫的PDF電子書，以及教授自行錄製的影片。
基本上每個課程跟教授的規定不一樣，但大多有作業跟考試。作業通常會由TA批改。以我這堂機器學習實戰為例，每週的作業是教授教的演算法的程式實作，第三週的作業，是自己要實作SVM演算法（不限程式語言，這門課以R為主，Python為輔）。
不要想說網路就能偷懶……老師的課程很硬的！每週的作業超級紮實，老實說，若認真把作業好好寫完，就能吸收到課程的內容。教授編的課本跟課後習題，真的是完完整整的機器學習理論的理解跟實戰啊。（只能意會難以言傳）。
只能說我每天下班都要花很多時間，Ｋ影片及寫作業。。。不然會跟不上進度。作業不太容易…（而且須按照規定的時間交，不能遲交，依照美國Illinois時區），我這門課是遲交一天打九折，隔天成績變八折，七折…….一直到零分為止。
不過每個課程都不一樣喔，還是要看課程的Syllabus才知道。
我覺得很感動的事情，就是有很多佛心來著的同學，把自己寫作業的解題方向及步驟做了整理，分享在PIAZZA作業板上，解救無數為作業所苦的眾生。
不過不愧是名校的學生，實體班竟然有人跟TA抗議老師的作業太簡單，他一個下午就寫完（天啊啊啊！我寫了一整個禮拜啊，別搞人啊啊啊！）
考試怎麼考？
我這次修的課，只有作業沒有考試。所以喔並沒有實際考試經驗。但我有聽同學分享，測驗透過一個線上考試及監考公司（ProctorU)，簡單來說就是派一個人遠端監控你的電腦，還會得到你電腦的部分控制權，他會打開考卷，監控你的操作，看著你的臉，看你有沒有偷翻大抄或是開啟其他視窗，然後在他的監控下完成你的考試。（為了防止數位作弊）。
不過這個服務是，有考試的就要另外付費喔！沒有包在課程學費裡，$8.75 (30-min. exam), $14.75 (1-hr. exam), $21.50 (90-min. and 2-hour exam), or $30.25 (3-hour exam).
我聽說CS410 Text Information System要考兩次三小時的期中和期末考（大約NT2000監考費）
畢業門檻？
因為是線上學位，很多同學都是在職進修的大忙人。在五年內修滿一定學分即可畢業。文件今年似乎正在修訂，每年入學的可能略有不同。
須至少修滿32學分，每門課4學分，也就是須修滿8門課。
基礎課程：須在Data Mining, Data Visualization, Machine Learning, Cloud Computing四大學門中，至少各選一堂課，且得到B-以上的成績。（至少需滿16學分）
進階課程：Statistical Analysis, Machine Learning, Information Science, Capstone Course，成績要在C以上（這幾個領域需選修滿12學分）
其他課程：成績要在C以上，至少4學分。
[2019更新資訊]現在除了資料科學學程，也可以選另一個純資訊工程學系的學程，必修的選擇更彈性，例如軟體工程，程式語言等等，不強制要選Applied Machine Learning，相關的必修資料請看以下連結：
https://cs.illinois.edu/academics/graduate/professional-mcs-program/online-master-computer-science
學費？
- UIUC學分費， 每學分$600美金, 修滿32學分約$19,200 美金。大約60萬台幣。
- Coursera平台費，通常由兩門Coursera課程組成，每門課$79美金，因此是$158美金。一個人大約要修8門課，小計台幣38000元。
- ProctorU考試費：$8.75 (30-min. exam), $14.75 (1-hr. exam), $21.50 (90-min. and 2-hour exam), or $30.25 (3-hour exam)。美金計算。
假設都修不用考試的課程，畢業約需花費64萬台幣，可以分五年慢慢上，只收學分費及Coursera平台使用費。
是否能去美國上課？畢業後能否在美國工作？
這個課程不發學生簽證，沒有I20以及F-1簽證（美國學生簽證），也沒有OPT身份不能直接在美國找工作。
沒有I20。沒有I20。沒有I20。
沒有OPT。沒有OPT。沒有OPT。
那麼貴？還不能去美國工作？讀這個幹嘛？
部分去美國讀書的原因，其實是想拿OPT留在美國找工作抽工作簽證。
我的理由和我的其他同學一樣，我想學新的技術，想跟神人同學一起上課寫作業，想上大神教授的課程，想要有TA幫我解惑。
真的有人畢業了嗎?
有的!2018年的第一批畢業生在此~~~(期待我2020年5月也能出現在類似的照片裡)，另外從同學分享的畢業證書來看，上面沒有標註Online字樣，也沒有標註Data Science，應該就是跟On Campus的學生拿到一樣的Diploma。
詳情可以上我們學校官網查看相關新聞:
https://blog.coursera.org/congratulations-first-university-illinois-graduates-coursera/
可以參加畢業典禮嗎？
可以！從官網和同學分享的訊息來看，達到畢業條件的話，也是能到UIUC Campus參加畢業典禮的（只是可能要事前線上登記並且發信跟MCS-DS的助教聯絡一下）
UIUC的畢業典禮應該是在每年的五月。
以我目前的狀況來說，2020的Spring是我最後一門課，但實際要拿到學分可能要到六月，也就是我在五月初畢業典禮的時候，我其實還沒達到畢業門檻（差一門課）。但是預計2020的8月是能順利畢業的。查詢之後，還是能參加2020年5月的畢業典禮並且穿上碩士袍。唯一的差別是，我的名字不會出現在學校的畢業名冊上。要等到真的滿足畢業學分之後，2021年的畢業名冊上才會有我的名字。
課表規劃示範？
官網上有各個必修的開課時間，但實際上規劃畢業的八門課真的是一門藝術！因為有時候你想修的課，時間沒有搭上，沒有計算好的話，可能會延長你的畢業時間（例如我有同學想修某門課，但是為了修那門課可能要多等一個Fall Term，變成要多等一年才能畢業）
上述有點抽象，可能要實際開始修課才能體會，下方是我修課的歷史資料及未來規劃，大家可以參考一下:)
- [2018 Spring] CS 498 Applied Machine Learning
- [2018 Summer] <<我忘記修課XDDD(多浪費一學期，是不用付錢但差點可能因此被學籍除名)
- [2018 Fall] CS 410 Text Information System
- [2019 Spring] CS 498 Cloud Computing Applications
- [2019 Summer] (a) CS 498 Data Visualization
- [2019 Summer] (b) CS 513 Theory & Practice of Data Cleaning
- [2019 Fall] (a) CS 598 Foundations of Data Curation
- [2020 Spring] CS412 Introduction to Data Mining
- [2020 Summer] CS 598 Data Mining CapStone
(Graduation~~~ 都沒被當的話預計2020/8月)
怎麼報名？
很好！老實說，報名這學位的資料，跟要出國去美國留學的一模一樣！！
- 托福成績：規定TOEFL ibt 102分(滿分120)以上(有效期須在2年內)，並透過ETS系統送分到UIUC。
- 畢業成績：需在70分(GPA 3.0)以上，並繳交畢業證書及成績單電子檔。
- GRE成績：（非必要）參考用，可交可不交
- Statement Of Purpose：類似自傳，讀書計畫，為什麼想讀這學位（非常重要）
- CV（履歷）：你的學校，工作，Paper，比賽等等
- 三個推薦人：你的主管，你的老師，你的同事等等，自由選擇
- $90美金報名費（沒上也不退你）
- 填寫線上註冊資料
我想很多人看完一定傻眼，畢竟有上面的資料的人，通常都直接去美國念書就好，可以上實體課，還有OPT。
不過我想每個人都有不同的人生規劃和考量。我也曾經夢想過踏上美國國土唸書，不過因為種種不可抗因素，我放棄了。我拿著那些成績，報名這個學程，一樣能學習到很多很棒的知識及技術。
我的同學，有的遠在印度，歐洲，中國，澳洲，俄羅斯，因為家庭，工作及經濟等因素，不能拋下一切跑到美國，所以跟我一樣，選擇透過這個方式進修，加強自己。甚至還有住在灣區的同學，分享他修完Data Mining 跟Text Mining這兩門課，就找到資料科學的相關工作。
我們有個SLACK頻道，同學會分享資料科學徵才資訊，還可以請同學幫忙內推喔。
有些人可能覺得只是洗學歷。但是，我想要洗還沒那麼簡單。要畢業，考試作業真的不認真準備，也是準備拿C-以下被當的份。
網路上詳細介紹這學位的中文資料比較少，這裡整理一些心得提供大家參考。
並不是鼓勵大家也來報名這個學位，但是我想，網路學習資源很多，在經濟及時間許可的範圍內，這何嘗不也是一個管道呢？
另外有網友詢問申請背景及我上了一年多的心得，整理在下方供大家參考：
我的申請背景
- 托福ibt105，GPA4.0，有資管背景（不是資工，但有修資工的課）
- 審核資料：SOP/CV/推薦信3份/托福（PDF上傳外另外透過ETS送分）/GRE（可不交）/在校成績/申請費用（90美金）/線上填報名資料（錄取後需從母校寄送成績單正版到UIUC）
上了一年課的心得分享
缺點：
1.師資資源：和實體班(On Campus)相比，師資/TA資源相對較低，只能透過線上Zoom Meeting問問題，EMAIL或論壇往來。
2. 同學互動：和同學的互動只能在Slack/Piazza。雖然會有部分同學在灣區組實體見面讀書會，但亞洲區的我們只能自立自強。這個缺點在部分課程，要合作Project的時候會很明顯。目前我都會跟TA說我要自己一個人做…但這樣其實不太好。
3. 課程內容：在同學的review裡，確實有部分的課程內容可能編排不是完美，或是課程內容陳舊（例如有個課程是2015年錄的影片），或是課程內容太短，修課前可以多到Slack聽聽對各個課程的心得
4. 沒有OPT/I20：很多人辛苦準備托福/GRE就是希望能出國留學，踏上美國的土地，念書或就職，這個學位並沒有辦法達成，但要付出的準備心力也不輸給要出國念書的…
優點：
- 時間彈性：像我平時要上班，就可以彈性的調整自己上課及交作業的時間，蠻適合在職進修的
- 以UIUC學歷來看，學費價格合理：假設可以拿到學位跟文憑，這個學費其實算很便宜！！這是最大的優點，但實際算下來也是要6x萬喔！
- 知識：除了文憑之外，其實大部分的課程內容都很好，真的認真把作業跟考試準備好，我想獲取到的知識是比文憑更有價值的
