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文系学部卒でも無条件で不合格にならないアメリカのオンラインコンピューターサイエンス修士コースを調べ、出願校を決めた

出願校

最初の出願校は、ジョージア工科大学のOMSCSになりそうだ。履修できる授業の種類、オンラインコースの懐の深さ(合格率の高さ)(、費用)が主な理由だ。

前回の記事を書いた時点では、ペンシルバニア大学のMCITがベストではないかと考えていた。


しかし、他の選択肢を十分検討していなかったので、候補になり得るコースをリストアップして比較した。特に気にしたのは、つぎの点だ。

・文系学士が無条件でNGにならない
・CS推奨であっても、テストやMOOCs受講、業務経験などでなんとかなる
・アメリカ(最初の候補として。イギリスやオーストラリアがダメというわけでは全然ないが、英語で学ぶことを前提としたい)
・授業(基礎、分散システム、その他機械学習、データサイエンスなど共通理解になり得るものが選択できる)
・出願要件の具体的な数字(英語テスト、書類、出願期限)
・合格率(オンラインはオンキャンパスと比較にならないほど高い。しかし、それでも差はあるので現実味があるか、準備に必要な覚悟はどの程度か)

結果、ジョージア工科大学に入学を許可されなければ、他に合格することはおそらくないことがわかった。今後の方針としては、今年7/1の出願を目指し、ダメなら「最低限の要件を満たす準備をしつつ」来年3/1に併願するのがよいと考える。

ジョージア工科大学

・OMSCS
・出願要件
 ・学士
 ・CSか数学、エンジニアリング、電子工学など関連学部卒。それ以外は場合によるが、職業上の経験は学部要件の代替にならない
  ・MOOCが代替になるか議論されている(現状代替にはならないが、補強はできる。成績つくものだとなおよい)スレッドを見ると、近日MOOCが代替になるか、non CS向けのコースができるか大きめの発表がありそうな雰囲気。動向を追ったほうがよさそう
  ・CSの単位認定なし、4年のエンジニア経験で受かった人もいそう
 ・GPA 3.0以上
 ・TOEFL 100(セクション最低19)かIELTS 7.5(最低 W 5.5、他6.5)
 ・GRE不要
 ・成績証明書
 ・推薦状
 ・出願している他の大学情報
 ・小論文(2000 char, wordではない)、出願理由(4000 char, wordではない)
 ・履歴書
・締め切り 3/1、7/1
・合格率
 ・80%代後半 CS出身100%、非CS出身70%?
授業     専攻5〜6コース、選択4〜5コース
 ・CS 6035: Introduction to Information Security
 ・CS 6200: Introduction to Operating Systems
 ・CS 6210: Advanced Operating Systems
 ・CS 6238: Secure Computer Systems
 ・CS 6250: Computer Networks
 ・CS 6260: Applied Cryptography
 ・CS 6262: Network Security
 ・CS 6263: Intro to Cyber Physical Systems Security
 ・CS 6265: Information Security Lab
 ・CS 6290: High Performance Computer Architecture
 ・CS 6291: Embedded Systems Optimization
 ・CS 6300: Software Development Process
 ・CS 6310: Software Architecture and Design
 ・CS 6340: Software Analysis
 ・CS 6400: Database Systems Concepts and Design
 ・CS 6440: Intro to Health Informatics
 ・CS 6457: Video Game Design
 ・CS 6460: Educational Technology
 ・CS 6475: Computational Photography
 ・CS 6476: Computer Vision
 ・CS 6515: Intro to Graduate Algorithms (formerly CS 8803 GA)
 ・CS 6601: Artificial Intelligence
 ・CS 6603: AI, Ethics, and Society (formerly CS 8803 O10)
 ・CS 6750: Human-Computer Interaction
 ・CS 7210: Distributed Systems
 ・CS 7280: Network Science
 ・CS 7632: Game AI
 ・CS 7637: Knowledge-Based Artificial Intelligence - Cognitive Systems
 ・CS 7638: Artificial Intelligence for Robotics (formerly CS 8803 O01)
 ・CS 7639: Cyber-Physical Design and Analysis (formerly CS 8803 O09)
 ・CS 7641: Machine Learning
 ・CS 7642: Reinforcement Learning
 ・CS 7643: Deep Learning
 ・CS 7646: Machine Learning for Trading
 ・CS 8803 O08: Compilers - Theory and Practice
 ・CS 8803 O11: Information Security Lab - System and Network Defenses
 ・CS 8803 O12: Systems Issues in Cloud Computing
 ・CSE 6220: Intro to High-Performance Computing
 ・CSE 6242: Data and Visual Analytics
 ・CSE 6250: Big Data for Health Informatics
 ・CSE 6742: Modeling, Simulation, and Military Gaming
 ・ECE 8843: Side-Channels and Their Role in Cybersecurity
 ・INTA 6450: Data Analytics & Security
 ・ISYE 6402: Time Series Analysis
 ・ISYE 6420: Bayesian Statistics
 ・ISYE 6501: Intro to Analytics Modeling
 ・ISYE 6644: Simulation
 ・ISYE 6669: Deterministic Optimization
 ・ISYE 8803: Topics on High-Dimensional Data Analytics
 ・MGT6311: Digital Marketing
 ・PUBP 6725: Information Security Policies

希望が持てるスレたち
Does anyone know acceptance rate of students into the program with a bachelors in a non-cs program?
Acceptance Rate
Acceptance rate screenshot. You can get interesting charts like this at lite.gatech.edu
Anyone do the GaTech Professional Certificate to meet Prerequisites?
What has been the acceptance rate of the program over the last several semesters?

redditにかなりやりとりがあるので参考になる https://www.reddit.com/r/OMSCS/
http://omscs.gatech.edu/program-info/admission-criteria
http://omscs.gatech.edu/program-info/application-deadlines-process-requirements

日本人情報がもっとも多いが文系学士卒は見当たらない。FacebookやLinkedInを真面目に探したら見つかるかもしれないが、準備した方が建設的そうだ。
リモートでアメリカの大学院に通い始めた
日本で働きながらアメリカの大学院に入ってみた話
ジョージア工科大学のOMSCS(オンラインのコンピュータサイエンス修士課程)とは

ペンシルバニア大学

MCIT
・詳細はこっち
・締め切り 5/1(3/1)
合格率
 ・2020 14.4%
 ・2019 14.1%
 ・2018 10.2%
 ・2017 11.1%
https://www.reddit.com/r/OnlineMCIT/

テキサス大学(UT Austin)

Master of Science in Computer Science Online、MCSO
・CSか関連学部学士、その他は授業か職業経験を履歴書か志望理由書で示す
・つぎのコースの履修か同等の職業経験があることが推奨される
 ・Discrete Math for Computer Science (CS 311)
 ・Introduction to Programming (CS 312)
 ・Data Structures (CS 314)
 ・Algorithms and Complexity (CS 331)
 ・Computer Organization and Architecture (CS 429)
 ・Principles of Computer Systems (CS 439)
・GPA 3.5
・志望理由書 2ページまで
・履歴書 MOOCs含む履修状況も書く
・成績証明書
・TOEFL 79、IELTS 6.5
・GRE 80パーセンタイル目安
・推薦状 3通まで
・合格率 45%くらい
・締め切り 5/1(4/1)、10/15
授業
 ・必修 各カテゴリから1コース
  ・Applications
   ・Machine Learning
   ・Reinforcement Learning: Theory and Practice
   ・Deep Learning
   ・Natural Language Processing
  ・Systems
   ・Advanced Operating Systems
   ・Parallel Systems
  ・Theory
   ・Advanced Linear Algebra for Computing
   ・Algorithms: Techniques and Theory
   ・Optimization
   ・Online Learning and Optimization
 ・選択 必要なコース要件が満たされると、どのコースも選択にカウントされる。合計10コース
  ・Android Programming
  ・Virtualization (Fall 2021)
  ・Quantum Computing (Spring 2022)
出願者が提出スコアをはっていくスレ
https://www.reddit.com/r/MSCSO/
https://www.cs.utexas.edu/graduate-program/masters-program/online-option/admissions
Why did you choose MSCSO?
UT MSCSO Course Reviews

ボストン大学

Online Master of Science in Computer Information Systems Degree、MSCIS
・CS学士は必須でなく、出願後に前提条件になるコースの履修が必要か判断される
 ・METCS200 Introduction to Computer Information Systems
・成績証明書
・履歴書
・志望理由書
・推薦状 3通
・GRE 必要に応じて提出依頼される
TOEFL 84(R21, L18, S23, W22)、IELTS 6.5、Duolingo 110
合格率 60%
・締め切り 4/1、6/1、8/1、10/1
授業 10コース
 ・コア 5 学部か職業経験を満たしていたら修士レベルの選択科目で代替できる
  ・METCS625 Business Data Communication and Networks
  ・METCS669 Database Design and Implementation for Business
  ・METCS682 Information Systems Analysis and Design
  ・METCS782 IT Strategy and Management
  ・どちらか
   ・METCS520 Information Structures with Java
   ・METCS521 Information Structures with Python
 ・必修
  ・METCS546 Introduction to Probability and Statistics
 ・選択
  ・METAD610 Enterprise Risk Management
  ・METAD630 Financial and Managerial Accounting
  ・METAD643 Project Communications Management
  ・METAD646 Portfolio and Program Management
  ・METAD648 Ecommerce
  ・METAD741 The Innovation Process: Developing New Products and Services
  ・METCJ632 White-Collar Crime
  ・METCS526 Data Structures and Algorithms
  ・METCS544 Foundations of Analytics with R
  ・METCS555 Data Analysis and Visualization with R
  ・METCS570 Biomedical Sciences and Health IT
  ・METCS580 Health Informatics
  ・METCS581 Electronic Health Records
  ・METCS601 Web Application Development
  ・METCS602 Server-Side Web Development
  ・METCS622 Advanced Programming Techniques
  ・METCS632 Information Technology Project Management
  ・METCS633 Software Quality, Testing, and Security Management
  ・METCS634 Agile Software Development
  ・METCS664 Artificial Intelligence
  ・METCS665 Software Design and Patterns
  ・METCS674 Database Security
  ・METCS677 Data Science with Python
  ・METCS683 Mobile Application Development with Android
  ・METCS684 IT Security Policies and Procedures
  ・METCS685 Network Design and Management
  ・METCS688 Web Analytics and Mining
  ・METCS689 Designing and Implementing a Data Warehouse
  ・METCS690 Network Security
  ・METCS693 Digital Forensics and Investigations
  ・METCS694 Mobile Forensics and Security
  ・METCS695 Enterprise Cyber Security
  ・METCS699 Data Mining
  ・METCS701 Rich Internet Application Development
  ・METCS779 Advanced Database Management
  ・METCS781 Advanced Health Informatics
  ・METCS783 Enterprise Architecture

アリゾナ州立大学

Master of Computer Science
・出願要件
 ・GPA3(3.25推奨、学部最後の2年)
 ・微積I、II、離散数学
 ・コンピューターの構造とアセンブリ言語プログラミング、データ構造とアルゴリズム、OS未履修の場合、復習コース+試験で代替する
  ・Computer Organization and Assembly Language Programming(50時間)
  ・Data Structures and Algorithms(50時間)
  ・Operating Systems(10時間)
  ・Principles of Programming Languages(30時間)
 ・TOEFL 90かIELTS 7
 ・成績証明書
 ・出願理由書
 ・推薦書は3通まで
・締め切り 2/15、4/19、7/22
・GPA足りなかったらMasterTrack® CertificateのB以上で代替できるらしい
・授業
 ・必修1コース
  ・CSE 551 Foundations of Algorithms
  ・CSE 579 Knowledge Representation and Reasoning
 ・必修1コース
  ・CSE 531 Distributed & Multiprocessor OS
  ・CSE 539 Applied Cryptography
  ・CSE 543 Information Assurance and Security
  ・CSE 545 Software Security
  ・CSE 548 Advanced Computer Network Security
  ・CSE 565 Software Verification, Validation, and Testing
  ・CSE 566 Software Project, Process, and Quality Management
 ・必修1コース
  ・CSE 511 Data Processing at Scale
  ・CSE 539 Applied Cryptography
  ・CSE 571 Artificial Intelligence
  ・CSE 572 Data Mining
  ・CSE 575 Statistical Machine Learning
  ・CSE 578 Data Visualization 
・選択 上でとらなかったもの含め7コース
  ・CSE 466 Computer Systems Security
  ・CSE 598 Engineering Blockchain Applications
  ・CSE 598 Intro to Deep Learning in Visual Computing
  ・CSE 598 Advanced Software Analysis and Design
https://www.reddit.com/r/ASUOnline/
https://www.quora.com/How-good-is-the-MS-in-Computer-Science-program-in-Arizona-State-University

イリノイ大学

MCS
・出願要件
 ・学士
 ・オブジェクト指向プログラミング、データ構造、アルゴリズムのバックグランド
  ・未履修の場合、データ構造能力試験をB+以上で通す(必須でもない)
  ・だたし最低(推奨と書いてるところもある)GPA3.2(学部最後の2年ぽい)と要4〜5年CS関連の経験
  ・Accelerated Computer Science Fundamentals Specializationは試験のサポートに。3ヶ月かかりそう
  ・試験通った人より、学部で履修済みの人が優位っぽい
 ・推薦状は不要だが考慮する。CSバックグランドない場合は出したほうがよさそう
 ・GRE(推奨)
 ・成績証明書
 ・出願理由書
 ・履歴書
 ・TOEFLかIELTS
合格率 60%40%?
・締め切り 5/30
授業
 ・必修別々の分野から4コース
  ・Artificial Intelligence: CS 498 Applied Machine Learning, CS 445 Computational Photography
  ・Database and Information Systems: CS 410 Text Information Systems, CS 411 Database Systems, CS 412 Introduction to Data Mining
  ・Graphics/HCI: CS 418 Interactive Computer Graphics, CS 498 Data Visualization
  ・Parallel Computing: CS 484 Parallel Computing
  ・Programming Languages & Software Engineering: CS 421 Programming Languages and Compilers, CS 427 Software Engineering I
  ・Scientific Computing: CS 450 Numerical Analysis
  ・Systems and Networking: CS 425 Cloud Computing Concepts, CS 498 Cloud Computing Applications, CS 498 Cloud Networking
 ・発展3コース
  ・CS 513 Theory and Practice of Data Cleaning
  ・CS 598 Foundations of Data Curation
  ・CS 598 Practical Statistical Learning
  ・CS 598 Advanced Bayesian Modeling
  ・CS 598 Cloud Computing Capstone
  ・CS 598 Data Mining Capstone
 ・選択8までカウント
  ・CS 498 Internet of Things
  ・STAT 420 Methods of Applied Statistics
https://www.reddit.com/r/UIUC_MCS/

コロンビア大学

Computer Science Master's Degree
・CS学部でない場合、4CSコース、2数学コース(MOOCs不可)、業務経験での代替も不可
・GPA最低3.3、合格者平均は3.5
・GRE general必須、subjectは考慮
・TOEFL/IELTS 自宅受験不可
・推薦状3
・成績証明書、履歴書、職業計画書
合格率 60%
・授業 30ポイント、最低2.7、5年以内、最初のセメスターで下記から枠を決める
 ・Computational Biology
 ・Computer Security
 ・Foundations of Computer Science
 ・Machine Learning
 ・Natural Language Processing
 ・Network Systems
 ・Software Systems
 ・Vision, Graphics, Interaction and Robotics

ジョンズ・ホプキンス大学

・技術分野の学士
・GPA 3以上(後半2年)
 ・GPAの代替として関連する実務経験や大学院の学位可
技能試験
 ・プログラムの前提を満たしてないと思う人向け。一度でも失敗したらこの大学か他で同等のコースを履修する必要がある
 ・Discrete Math
 ・Programming Language
 ・Data Structures
 ・Computer Organization
・成績証明書
・GREは提出不要だが提出可
・TOEFL 104、IELTS 7
合格率 31%
 ・授業

https://ep.jhu.edu/admissions-aid/admission-requirements/

ブラウン大学

Computer Science's master's program
・オンラインあるってどっかで見た気がするけどなさそう?

NCSU

MSC
・オンラインはダメっぽい
 ・The MCS program is available to students residing in the United States, and to military personnel serving abroad.

NYU

Computer Science, M.S.
・CSかそれっぽい学部卒。それ以外は別に判断
 ・最低1年大学レベルの科学
 ・プログラミング経験(C++が好ましい)
 ・コンピューターの基礎的理解
 ・満たさない人はBridge to Computer Science推奨。オンキャンパス、2年、30単位のプログラム
・GRE
 ・つぎのどれかを満たせば不要だが提出推奨
  ・BridgeプログラムでB+以上
  ・CSEコース9単位B+以上
  ・NYUのCS学部卒、GPA3以上
・授業
 ・必修
  ・CS-GY 6033 Design & Analysis of Algorithms I か
  ・CS-GY 6043 Design & Analysis of Algorithms II
 ・コア 4コース
  ・CS-GY6063 Software Engineering I
  ・CS-GY6083 Principles of Database Systems
  ・CS-GY6133 Computer Architecture I
  ・CS-GY6233 Introduction to Operating Systems
  ・CS-GY6313 Information Visualization
  ・CS-GY6373 Programming Languages
  ・CS-GY6533 Interactive Computer Graphics
  ・CS-GY6613 Artificial Intelligence I
  ・CS-GY6643 Computer Vision
  ・CS-GY6813 Information, Security and Privacy
  ・CS-GY6843 Computer Networking
  ・CS-GY6923 Machine Learning
  ・CS-GY9223 Selected Topics in CS
 ・集大成? 1コース B以上
  ・CS-GY6063 Software Engineering I
  ・CS-GY6073 Software Engineering II
  ・CS-GY6243 Operating Systems II
  ・CS-GY6253 Distributed Operating Systems
  ・CS-GY6413 Compiler Design and Construction
  ・CS-GY6533 Interactive Computer Graphics
  ・CS-GY6573 Penetration Testing and Vulnerability Analysis
  ・CS-GY6613 Artificial Intelligence I
  ・CS-GY6643 Computer Vision
  ・CS-GY6673 Neural Network Computing
  ・CS-GY6823 Network Security
  ・CS-GY6913 Web Search Engines
  ・CS-GY9163 Application Security
  ・CS-GY9223 Selected Topics in CS

スタンフォード大学

Computer Science MS Degree
・CS学部必須ではないが、強い定量的・分析的スキルが必要
GPA 3.5
TOEFL 89
・推薦状、成績証明書、GRE
授業 45単位平均B以上
https://cs.stanford.edu/admissions/general-information
https://exploredegrees.stanford.edu/schoolofengineering/computerscience/
http://forum.stanford.edu/research/areas.php

タフツ大学

MSCS
・学歴と職業経験を考慮
・GRE
・成績証明書
・推薦状 タフツ大関連プログラム出身だと2
・志望理由書 2500 word
・履歴書
・TOEFL、IELTS、Duolingo
・締め切り 4/5、7/19(6/7)
授業 10コース
 ・COMP 105 Programming Languages
 ・COMP 111 Operating Systems
 ・COMP 115 Database Systems
 ・COMP 116 Introduction to Security
 ・COMP 135 Introduction to Machine Learning
 ・COMP 160 Algorithms
 ・COMP 170 Computation Theory
 ・COMP 180 Software Engineering
 ・Capstone Project
Post-Baccalaureate Certificate in Computer Science

シカゴ大学

Masters Program in Computer Science
・パートタイムはアメリカ在住、永住権所持、H1Bビザで働いてる人だけっぽいしオンラインもなさそう
> Only a few other faculty and departments offer any type of online learning opportunities.
https://www.educationcorner.com/university-of-chicago.html

USC

Master of Science in Computer Science

出願第一ラウンド

つぎの4コース(長期戦覚悟の6コース)を視野に入れて準備を進めたい。

・ジョージア工科大学 OMSCS
・テキサス大学 MCSO
・ペンシルバニア大学 MCIT
・ボストン大学 MSCIS
(・アリゾナ州立大学 MCS)
(・イリノイ大学 MCS)

タイムラインにするとこうだ。

・2021 7/1 ジョージア工科大学
(・2021 7/22 アリゾナ州立大学)
・2021 8/1 ボストン大学
・2021 10/1 ボストン大学
・2021 10/15 テキサス大学
(・2022 2/15 アリゾナ州立大学)
・2022 3/1 ペンシルバニア大学、ジョージア工科大学
(・2022 4/19 アリゾナ州立大学)
(・2022 5/30 イリノイ大学)

もともと来年3月出願を予定していたが、早く開始できるのに越したことはないので、7月のジョージア工科大学に間に合わせたい。そうなると、ネクストアクションはこうなる。

・英語のTOEFLからIELTSへの変更検討(3月)
・MOOCs受講でバックグラウンド強化(3〜6月)
・志望動機・履歴書初稿(4月)
・推薦状依頼(4月)
・成績・卒業証明書申請(4月)
・英語試験9割目標(5月)
・英語試験目標到達(6月)

急にタイトになってしまった。調べた情報がある程度正確であれば、英語、バックグラウンド強化の不確定要素が大きくかつ鍵を握る。

英語は、ペンシルバニア大学がIELTSのスコアを受け付けていないので考えていなかったが、他はすべてIELTSでいいので乗り換えを検討したい。TOEFLとIELTSのどちらも認められているならIELTSでなんとかしろというのが受験の常套手段だ。ただ、それはTOEFL 100、IELTS 7.0が条件のときで、7.0を超えるとIELTSの方が厳しいまである。しかも、TOEFLは自宅受験を継続している上に、結果も1週間〜10日で出る。一方、IELTSは日本での自宅受験を廃止し、結果が出るまで2週間だ。ギリギリまでスコアが出ない可能性も考えると、TOEFLの方がよさそうだ。

バックグラウンド強化については、近々あるらしい非CS向けの大きな発表を待たず、つぎの順番で進める。

Computational Thinking for Problem Solving by University of Pennsylvania (修了済み)
Introduction to Python Programming by University of Pennsylvania (修了済み)
Data Analysis Using Python by University of Pennsylvania (1/3修了)
Introduction to Java and Object-Oriented Programming by University of Pennsylvania
Inheritance and Data Structures in Java by University of Pennsylvania
・CS1332 Visualize, understand & implement essential data structures and algorithms by Georgia Tech
(・CS1331 Build fundamental programming skills by Georgia Tech
(・CS1301 Learn the fundamentals of computer science by Georgia Tech)

ジョージア工科大学の最後3つはそれぞれ5ヶ月、5万円以上するのでできれば避けたい。ただ、受けないにしてもデータストラクチャーとアルゴリズム系の授業は、どこかで代替になるコース、特に成績や認定証があるものかつ最大1ヶ月くらいでなんとかしたい。アリゾナ州立大学の代替試験+復習コースのData Structures and Algorithmsは、明確にCSの代替要件として試験つきで提供されているのでベストかもしれない。50時間かかるとされているが、これからの5ヶ月を費やすよりはコスパがよさそうだ。他にも、Courseraだけでもいろいろある。種々のKubernetes系、クラウド系、応用情報などの資格や業務経験で補えなさそうなものは優先度をつけて履修したい。

7月に間に合わないか、結果がダメでも入れるまで準備し続けるつもりだ。

感想

ペンシルバニア大学単願だと狭き門過ぎるし、種々のまとめを見る限り正直学士からスタートしないと無理ではと思うことが多かった。しかし、思っていたよりは可能性を感じられるようになってきたので調べてよかった。


「出願要件」という自分に当てはまってそうかそうでなさそうかはっきりしそうなものですら曖昧かつ覆せる可能性がある。GPAひとつとっても、「最低4.2」「学部後半2年で4.2」「4.2以上推奨」などページによって書きっぷりが異なる。学部全体とコースでも異なる。そのため、一見自分に不利な情報が飛び込んできても、もうちょっと情報を集めること。そもそも日本の大学と計算方法が違うことや、他で補えること(エッセイでの理由説明、推薦状など)もある。入学できるかどうかを決めるのは審査官なので、自分でかってに諦めないこと。

大学の公式ページを見た上でみんなが気にしそうなことは、redditのsubredditでコースごとに質問・回答が見られる。信憑性の観点では、出願者、現役の生徒、中の人の区別がつくケースは立場を汲むとよさそうだ。公式ページでは未公表だが準備に大きく影響するようことも書き込まれているので、たまにチェックすると重要な情報を拾えるはずだ。
OMSCS (ジョージア工科大学)
MSCSO (テキサス大学)
OnlineMCIT (ペンシルバニア大学)
ASUOnline(アリゾナ州立大学)
UIUC_MCS (イリノイ大学)

こういうランキングをすべて確認したわけではないし、どこまであてになるかもわからない。アメリカは特に、イギリスやオーストラリアのようにほとんど公立というわけでもなく、ランキングをつくるのも民間企業なため掲載費も動く。
Best Online Master's in Computer Science Programs of 2021
Peterson's Grad School Search Engine
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There Are Master's in Computer Science Programs for Non-CS Majors, but Getting in Is Tough
Top 25 Online Master’s Programs in Computer Science
ただ、それでも大まかなリスト作りの役には立ち、検討の漏れを防いで「他に選択肢があるのでは…?」のような迷いを払拭して準備に集中できる。ザッと見た感じではCS学士でないとだめそうなものが多い。ただ、コンピューターサイエンスでなくて、コンピュータ & ITみたいなのは他にもありそうだった。

発散させるフェーズは終わったので、合格を掴み取るべく爆進したい。

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猫、サウナ、サーバーレスが好きです!2022年にコンピューターサイエンスを学ぶ社会人大学院生になるべく準備中です。