申请DS/AI/CS等数据科学类专业,如何提升背景最有效?
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。
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