美国研究生有哪些选修课？
我是WISC（威斯康星大学）读硕的，可能学校不同专业不同老师不同，选择会有些区别。 但是大体上都是数学，统计，计算机相关的选修课比较热门。 一般来讲，我们学院（CS）的选修课分5种： 一种是data mining，数据分析；一种是system，系统；一种是算法，algorithms；还有两个是elective（可选的，也就是选的人非常少，可能只有10几个人选的选修课，一般这种课难度和含金量都很高，教授很nice） 我来具体讲讲这5门课是怎么样的吧。
1.数据挖掘 Data Mining这门课主要讲如何提取有效信息，进行数据分析。课程内容涉及数据抓取，简单机器学习，数据库等。上课的老师是一位特别可爱的印度大叔，上课风趣幽默，给分也很宽松。如果上课认真听了，作业按时完成了，那么基本上的分数都挺不错的。而且这门是大课，人特别多，400+人的大教室，满满的人。因此如果你不介意和其他人的坐姿的话，可以占很多便宜哦～～（嘻嘻）
2.系统系统（Computer System）这门课主要讲计算机网络，操作系统，编程等内容。因为我是计算机专业嘛，所以系统这门课程我上过两遍。第一遍是跟着本校的本科同学一起上的，他们来自各个院，有CS，IS，MIS等等。虽然我是计算机专业的，但是在课堂上我还是能学到很多东西，因为本科的时候并没有认真学习操作系统这一块。第二遍就单纯地从知识回顾的角度去上了，收获不多。但是！这门课只要认真准备了，肯定是能拿到很好的分数的。毕竟老师不会难为你。
3.算法 Algorithms这门课主要学习基本的数据结构，排序，搜索等。老师会给你布置大量的reinforcement learning（强化学习）的题目，让你课下完成并给出答案。这些题目往往难度较大并且需要很强的代码能力。如果课上没有跟紧老师的思路，可能课后就很难弄懂。因此如果是第一次听这部分内容，很有可能听不懂。但是既然你选择了读master，那相信你一定不是那种基础薄弱的同学。只要好好复习，肯定能拿到好的成绩。（我的算法老师是本校CS的PhD，人很Nice。）
4.Elective这两门是我觉得相对比较难学，且需要很强逻辑能力与基础知识的课程。一门是随机过程，另一门是优化。前者主要学概率论，随机变量，马尔科夫链等。后者包括最优化理论，线性规划，数学规划等。两门都需要较强的逻辑思维。