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STA279 Analyzing Text Data + STA363 Statistical Learning
水课，是真的水课....很难想象曾经统计系的GPA Killer现在的课的给分都变得那么水...只要大方向上不出问题，Dalzell的Project是真的不会像以前那样抠字眼扣分，所以很容易拿到95+的高分，而且基本上一天Coding+Debug一天半写文字就能搞定；D姐上课质量还是一如既往的统计系金字招牌，Lab的题目很多但是都不难，一步步引导着你循序渐进的思考，总体来讲是用来放松的好课；279的考试不难，但是363的考试会有点小刁钻，需要一点细心和对知识点的扎实掌握；
这边来讲讲课程内容：
STA279 Analyzing Text Data
非常入门和基础的文本分析；会教你们一些处理文本数据和识别文本特征的方法，像TFIDF，Record Linkage，Topic Modeling，入门的Sentiment Analysis之类的；也会教一些偏数学的模型如Multinomial Categorical Regression，但基本上都是些112的延伸；coding方面难度也不会很大，有用R做Data Wrangling的经验就不会很suffer；Project也不难，D姐279的Project Instruction比112还要更加的Clear和细节，跟着Instruction一步一步来，把每一个知识点解释清楚，理解扎实，就很容易得到高分；
STA363 Statistical Learning：
打基础好课，会教一些Prediction Techniques和Validation Method；具体的coding会涉及到KNN Prediction，Cross Validation，Penalized Regression，Trees & Forests；数学部分只有在课程中间讲Penalized Regression的时候才会用些许的线性代数做推倒，但真的也就只有一点点的线性代数；不过考试确实很Creepy，出的题目很诡异很细节，但是如果真的理解了知识点不会有做不出来的；Project还是一如既往的Dalzell风格，但是给分整体而言送了很多，只要认真的扎实写好了每一段的每一个知识点的原理，以及使用他的前因后果（想象自己在写教科书和自己研究的解释说明），分数大概率在95+；
整节课上下来个人觉得难度偏低甚至很低，听她上课讲讲基本不会有不能理解的地方；个人认为D姐上课节奏其实可以更快，讲更多的东西，目前这个难度对于不少同学来讲还是有点太低了；
现在的D姐早不是以前的版本了，努努力，用点心，小水课，没什么不能A的
STA 365 Applied Bayesian
第一次开这门课的Dalzell
只能说比363友好非常非常多（一个从大一上到大二连续2年每学期都是Dalzell的人的经历
如果你是senior在纠结上什么elective 或者想继续深入学习统计
我超级超级推荐这门课
这节课的基础完全是基于310 Probability
一个学期是大概10个Lab + Problem Set，2次Midterm，1个Midterm Project，1个Final Project
整体给分都非常友好（比363的扣细节友好太多了
整个课难度比362 363 都要难会涉及很多高难度的运算，难度比较大的coding
workload虽然花的时间会比较长时间，但是非常值得的！
但是Dalzell教学非常非常好！！！虽然内容很难但是自己多花一点时间多去office hour问课后多看多理解一下是不难的！！！
STA 112
老师人很好
office hour很耐心
课程内容本身很简单
但是project什么工作量不小
project 2自信了没做完late penalty总分给我a到a-了 难受
STA112
教授讲课讲的巨清楚，就算上课没听懂出门右拐canvas上的ppt和视频教程也保证你学懂。有种妈妈的气质（这是能说的吗（就是很温暖的意思
强推！选她！
天使教授一生推；超级有耐心和亲和力，讲课清楚，考试基本就是Exercise和Problem Set的同一题型；给分真的不是很严(可能我被ECN209折磨的灵魂出窍了...)好好学习按要求写作业和写Project真的是保A的一门课
STA363
课是真简单，听她唠唠基本都懂了，不听她唠做做lab也都懂了。只要不是早八，啥都好。
BUT！工作量贼大，一个学期三个考试两个project（原计划3个）+一个final/project，同时一周一个lab，审批严格程度和难度参考279/214/112往上加一个档次。
早八不是不行，就是完全起不来，精神不振，下半学期很难受，习惯早睡早起的同学欢迎来试试
TIPS：考前一定记得看Lab，比看PPT帮助大的多得多得多得多得多得多得多。一切以lab为标准
lecture内容都在ppt上，练习都跟lecture有关，考试都在练习上。考试超纲？不存在！把所有解题和interpretations的模板背熟了就稳了。
天使天使天使！超级有人文关怀的理科教授。
ppt和exercise都很清晰，每节课上什么都会在学期一开始在canvas看到。讲课就是按照ppt的讲，但是确实很清楚。扣分会比较严，推荐
STA 212
天使中的天使，神仙下凡，teaching professor，讲课超级清楚，非常熟悉materials，有任何问题找她她都会认真回答。很愿意跟学生交流，她自己是为了能在大学教书去读的博士（某一次她说的，可能是玩笑idk），每次课的ppt都会传Canvas，而且每节课都有另外的视频录播。虽然讲课以及回答学生问题时有时候（其实是几乎所有时候）听起来像AI/训练有素的客服，但很能理解学生的问题也解释得很清楚。BUT扣分很严很严很严
sta212 在wake遇到讲课最有逻辑最清楚的老师 缺点就是大家说的给分稍微严格 而且quiz或者考试都是满分20左右 一道题占5分错一点gpa没了 不过还是可以A的（仅限212，279貌似很难A
STA 279， 363
人真的好，邮件秒回，有问题可以在office hour之外约meeting，会早上7点半爬起来帮我debug。
但是u1s1考试时间真的有些许不够用，经常题目会做但是来不及写。考试满分一般30以下，所以错两题就没A了，也可能网课的原因所以会把题目出的难一点吧。
Very Nice！！ Duke的博士，很会教，而且邮件秒回哈哈哈，最舒爽的莫过于lab遇到问题发邮件被秒回吧。考试的东西基本上ppt都有，lab和project也属于花时间就能满分的。
STA212
太会教了真的。上课思路非常清晰，所有的resource都给你按每节课整理好。人也非常helpful，不懂就问，包你学会。扣分严是真的，粗心如我似乎没拿过作业满分，但我依旧爱她。
教得很好,扣分也是严,一道题0.5,一道题0.5, 你离满分作业越来越远
非常会教，真的，就是有时候扣分扣的超严
超级nice的prof 学期初整个schedule都出来了每节课ppt都available 上课讲得很清楚作业不多两周一个lab 一个midterm 一个final 两个projects 认真听讲认真写作业写lab 有不会的就去office hour 这个里面的lab是 R-studio，不会cs也没关系老师完全从头开始教 A是完全在掌握中的（老师对任何香气都有过敏反应所以上课不要喷香水身体乳之类的）
STA279 Analyzing Text Data + STA363 Statistical Learning
水课，是真的水课....很难想象曾经统计系的GPA Killer现在的课的给分都变得那么水...只要大方向上不出问题，Dalzell的Project是真的不会像以前那样抠字眼扣分，所以很容易拿到95+的高分，而且基本上一天Coding+Debug一天半写文字就能搞定；D姐上课质量还是一如既往的统计系金字招牌，Lab的题目很多但是都不难，一步步引导着你循序渐进的思考，总体来讲是用来放松的好课；279的考试不难，但是363的考试会有点小刁钻，需要一点细心和对知识点的扎实掌握；
这边来讲讲课程内容：
STA279 Analyzing Text Data
非常入门和基础的文本分析；会教你们一些处理文本数据和识别文本特征的方法，像TFIDF，Record Linkage，Topic Modeling，入门的Sentiment Analysis之类的；也会教一些偏数学的模型如Multinomial Categorical Regression，但基本上都是些112的延伸；coding方面难度也不会很大，有用R做Data Wrangling的经验就不会很suffer；Project也不难，D姐279的Project Instruction比112还要更加的Clear和细节，跟着Instruction一步一步来，把每一个知识点解释清楚，理解扎实，就很容易得到高分；
STA363 Statistical Learning：
打基础好课，会教一些Prediction Techniques和Validation Method；具体的coding会涉及到KNN Prediction，Cross Validation，Penalized Regression，Trees & Forests；数学部分只有在课程中间讲Penalized Regression的时候才会用些许的线性代数做推倒，但真的也就只有一点点的线性代数；不过考试确实很Creepy，出的题目很诡异很细节，但是如果真的理解了知识点不会有做不出来的；Project还是一如既往的Dalzell风格，但是给分整体而言送了很多，只要认真的扎实写好了每一段的每一个知识点的原理，以及使用他的前因后果（想象自己在写教科书和自己研究的解释说明），分数大概率在95+；
整节课上下来个人觉得难度偏低甚至很低，听她上课讲讲基本不会有不能理解的地方；个人认为D姐上课节奏其实可以更快，讲更多的东西，目前这个难度对于不少同学来讲还是有点太低了；
现在的D姐早不是以前的版本了，努努力，用点心，小水课，没什么不能A的
STA 365 Applied Bayesian
第一次开这门课的Dalzell
只能说比363友好非常非常多（一个从大一上到大二连续2年每学期都是Dalzell的人的经历
如果你是senior在纠结上什么elective 或者想继续深入学习统计
我超级超级推荐这门课
这节课的基础完全是基于310 Probability
一个学期是大概10个Lab + Problem Set，2次Midterm，1个Midterm Project，1个Final Project
整体给分都非常友好（比363的扣细节友好太多了
整个课难度比362 363 都要难会涉及很多高难度的运算，难度比较大的coding
workload虽然花的时间会比较长时间，但是非常值得的！
但是Dalzell教学非常非常好！！！虽然内容很难但是自己多花一点时间多去office hour问课后多看多理解一下是不难的！！！
STA 112
老师人很好
office hour很耐心
课程内容本身很简单
但是project什么工作量不小
project 2自信了没做完late penalty总分给我a到a-了 难受
STA112
教授讲课讲的巨清楚，就算上课没听懂出门右拐canvas上的ppt和视频教程也保证你学懂。有种妈妈的气质（这是能说的吗（就是很温暖的意思
强推！选她！
STA112
天使教授一生推；超级有耐心和亲和力，讲课清楚，考试基本就是Exercise和Problem Set的同一题型；给分真的不是很严(可能我被ECN209折磨的灵魂出窍了...)好好学习按要求写作业和写Project真的是保A的一门课
STA363
课是真简单，听她唠唠基本都懂了，不听她唠做做lab也都懂了。只要不是早八，啥都好。
BUT！工作量贼大，一个学期三个考试两个project（原计划3个）+一个final/project，同时一周一个lab，审批严格程度和难度参考279/214/112往上加一个档次。
早八不是不行，就是完全起不来，精神不振，下半学期很难受，习惯早睡早起的同学欢迎来试试
TIPS：考前一定记得看Lab，比看PPT帮助大的多得多得多得多得多得多得多。一切以lab为标准
STA112
lecture内容都在ppt上，练习都跟lecture有关，考试都在练习上。考试超纲？不存在！把所有解题和interpretations的模板背熟了就稳了。
天使天使天使！超级有人文关怀的理科教授。
STA112
ppt和exercise都很清晰，每节课上什么都会在学期一开始在canvas看到。讲课就是按照ppt的讲，但是确实很清楚。扣分会比较严，推荐
STA 212
天使中的天使，神仙下凡，teaching professor，讲课超级清楚，非常熟悉materials，有任何问题找她她都会认真回答。很愿意跟学生交流，她自己是为了能在大学教书去读的博士（某一次她说的，可能是玩笑idk），每次课的ppt都会传Canvas，而且每节课都有另外的视频录播。虽然讲课以及回答学生问题时有时候（其实是几乎所有时候）听起来像AI/训练有素的客服，但很能理解学生的问题也解释得很清楚。BUT扣分很严很严很严
sta212 在wake遇到讲课最有逻辑最清楚的老师 缺点就是大家说的给分稍微严格 而且quiz或者考试都是满分20左右 一道题占5分错一点gpa没了 不过还是可以A的（仅限212，279貌似很难A
STA 279， 363
人真的好，邮件秒回，有问题可以在office hour之外约meeting，会早上7点半爬起来帮我debug。
但是u1s1考试时间真的有些许不够用，经常题目会做但是来不及写。考试满分一般30以下，所以错两题就没A了，也可能网课的原因所以会把题目出的难一点吧。
Very Nice！！ Duke的博士，很会教，而且邮件秒回哈哈哈，最舒爽的莫过于lab遇到问题发邮件被秒回吧。考试的东西基本上ppt都有，lab和project也属于花时间就能满分的。
STA212
太会教了真的。上课思路非常清晰，所有的resource都给你按每节课整理好。人也非常helpful，不懂就问，包你学会。扣分严是真的，粗心如我似乎没拿过作业满分，但我依旧爱她。
STA212
教得很好,扣分也是严,一道题0.5,一道题0.5, 你离满分作业越来越远
STA212
非常会教，真的，就是有时候扣分扣的超严
STA212
超级nice的prof 学期初整个schedule都出来了每节课ppt都available 上课讲得很清楚作业不多两周一个lab 一个midterm 一个final 两个projects 认真听讲认真写作业写lab 有不会的就去office hour 这个里面的lab是 R-studio，不会cs也没关系老师完全从头开始教 A是完全在掌握中的（老师对任何香气都有过敏反应所以上课不要喷香水身体乳之类的）