对于我个人专业的选择，本科是signal，我几乎是本专业申请，在UCLA就读的是Signalandsystems，这个专业的学习的课程特点是，主要是两大类：学术基础课，（主要是数学相关课程类）项目实践课。学术基础课是偏于数学类，举矩阵分析，线性规划，信息论等，这部分偏于理论方向，针对转码本身没有直观的帮助，不过值得说一句的是，UCLA的教授授课质量是非常高的，而且老师备课都很认真，学术基础课还是要打扎实的。而且，这部分内容对于未来继续攻读PHD的同学，比如选择machinelearning基础课程就会非常有帮助，偏于理论化的课程，学的越扎实越好。另外一类课程就是，实践类科目，项目为主导的课程，像neuralnetworking，datamining，imageprocessing等等，上述这些课程其实和ML关系都挺紧密的，而且操作动手能力强，恰好也是我所喜欢的动手类的课程。另外，ECE研究生如果考虑转码的话，可以选择UCLA的这些课程，比如webapplication，databasesystem等等，这些课虽然是本科阶段的课程，但其实内容还是蛮不错的，不用太担忧PTE和选课难度，这些课程比较好拿PTE也比较好选。对于和我一样的专业的同学，面对研究生课程偏向，两个选择：一个是转码方向，适合就业；另一个，是未来读PHD，选课程就选择偏理论一点科目。这两个方向都是不错的选择，根据自己的爱好选择。针对就业，UCLA的careerfair还算OK的，像有些同学实力比较好，有心仪目标，准备有针对性而且比较早的，在careerfair都能拿到面试。另外，学校内部有一个不错的app，名叫handshake，提供一些招聘信息，可以多关注下，自己的简历可以网投。找工作最好还是越早做准备越好，提前规划，后面不会太仓促。