No he tomado ese curso, pero he tomado dos cursos con Katrina Ligett, uno de los cuales probablemente fue una versión inicial de ese curso (Temas especiales en privacidad de datos). De hecho, la descripción del curso parece ser la misma. Probablemente debería echar un vistazo a ese sitio, especialmente si desea ver cómo es el contenido.
En general, es una maestra excelente y apasionada. Ella se preocupa por el aprendizaje de los estudiantes y está claro que está enseñando algo que le apasiona. Ella tiene un estilo muy único también. Distribuye tarjetas de índice en clase para que los estudiantes respondan algunas preguntas simples sobre lo que han aprendido, lo que también le da una fuente de comentarios para ver dónde están los estudiantes. La carga de trabajo no debería ser tan mala. Los dos cursos que tomé se basaron principalmente en proyectos / investigaciones, que representaron casi la mitad de su calificación. El curso de privacidad de datos tuvo un proyecto grupal (4-5 estudiantes) que fue bastante divertido y realmente te permite ver cómo es la investigación en el campo. Debe tener un fondo / interés matemático decente. La descripción del curso (para el curso anterior) dice:
“No hay requisitos previos formales. Este curso está destinado a estudiantes de posgrado y estudiantes universitarios avanzados. Se espera que los estudiantes tengan la madurez técnica para leer y participar en investigaciones originales y se sientan cómodos con la probabilidad y los algoritmos introductorios. Ma 2b, CS 24 y CS 38 pueden ser bastante útil “.
No creo que CS 24 sea muy relevante (ya que el curso es bastante completamente teórico / matemático, a menos que tal vez algunos proyectos tengan algunos aspectos prácticos / de codificación), pero los otros dos probablemente sean útiles. Los requisitos previos de CS / SS 152 ahora dicen Ma 3, CS 24 y CS 38. Tampoco estoy seguro de por qué se incluye Ma 3; tal vez se suponía que era Ma 2b, ya que la probabilidad es central para la clase. Creo que el punto de que debería estar listo “para leer y participar en la investigación original” es importante. Tendrá que leer artículos académicos en el campo, que pueden ser bastante densos, y pensar en preguntas de investigación originales (si mantiene una estructura similar para el curso).
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