每年很多人扎堆申请的数据科学类专业，需要如何掌握申请竞争优势，我们可以从港新部分数据科学相关专业的录取要求，来一探究竟。

首先，从各项目对本科专业背景的要求来看，绝大部分都要求申请人是理工类专业或是较为强调定量编程的学科。面对这种申请基本要求，如果本科专业的定量成分不够高，建议提早通过选课或者网课的方式进行补充。当然，满足基础要求并不能让我们脱颖而出，想要获得竞争力和匹配度，我们还需要通过深挖专业的课程设置，来找到目标专业的侧重点和偏好，然后对应进行背景提升。

(资料图片)

我们以新加坡国立大学的数据科学与机器学习专业为例，其课程设置完全是围绕数据科学流程的，从发现（“数据库系统”课程涉及），到数据预处理，再到模型规划与搭建（“数据挖掘”课程涉及）。其中，数据预处理和建模所需的工具，都离不开在“分析工具”课程中所学习的软件。另一方面，在数据科学的学习中，也离不开“概率统计”和“时间序列”这两门，因为大量算法都是以数理统计为理论基础，实际业内的工程应用涉及的数据和模型也都并非静态。因此，在进行背景提升时，我们可以有针对性地先去掌握基础理论基础，熟练关键工具，实践部分的分析流程，在各类场景下选择合适的算法进行应用、优化与评价，这对申请是大有裨益的，可以大大提升自己与专业的匹配度。

我们以22fall一位同学的申请为例，在本科背景不占优势的情况下，他选择针对人工智能领域补充经历，进行机器学习项目，来打造关注前沿、快速学习、积极实践的申请人形象，最终帮助他拿下港大CS专业的录取。（录取信息）（经历与简历展示）当然，也有很多同学反馈在进行申请准备时，往往会遇到下面这些问题：

资源有限，个性化不足：

校内的课程设计项目通常在深度、广度、个性化方面都有不足，难有合适的独立项目机会；

认知有限，项目难定：

不确定哪类项目对自己的申请帮助最大，项目主题、所涉技能、后期申请应用都没有头绪；

毫无经验，流程不熟：

缺乏相应指导，自己开展毫无头绪，不清楚分析步骤、适用方法、研究侧重等；

Python编程，基础薄弱：

编程基础薄弱，遇到报错无法解决，查看别人代码难以快速领会意图，学习过程艰难；

指南者留学针对大家在背景提升过程中可能遇到的种种实际问题，通过分析多年积累的大量留学成功案例，在充分了解海外院校招生要求和偏好的基础上，专门开设了适用于留学党背景提升的人工智能项目实战、人工智能科研、中科院实习等。

以实践应用为主导，让学员深度体验完整项目流程，整个项目中所应用的模型算法，在前期课程中都会一一进行讲授，并通过示例项目做代码实现演示，确保大家的学习效果。项目过程中，老师会一对一指导帮助学生完成项目。学生不仅可以获得申请所需相关技能，还可以积累一段言之有物的实战经历。整个经历的亮点、在简历中如何展示也会指导大家完成。

▼

8月16日开营

仅限12个名额

文末扫码咨询

仅限12个名额

微信扫码咨询，先到先得