康奈尔数据科学硕士录取:跨专业申请 !
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刘思宇

康奈尔数据科学硕士录取:跨专业申请 !

2022-02-22...

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康奈尔数据科学硕士录取:跨专业申请

申请类型

研究生

申请专业

Data Science

教育经历

中国地质大学(武汉)地理信息科学专业

GPA

3.8/5.0

标准化

考试成绩

TOEFL 103

GRE 329+3.0

实习经历

英孚教育Eucation First

20小时/周工作职务助教

帮助外教进行中文翻译

 中科院自动化研究所

参与WCST平台改进项目

WCST项目内容: 模拟人类大脑前额叶功能。WCST平台项目目前为人机交互式,通过多次随机测试使测试者掌握游戏规则。为了体现机器学习的优势,我们将添加一个接口模块,使人机交互式操作变为机器与机器间交互模式,使计算机能从多次随机测试中掌握游戏规则,通过一个LSTM策略网与一个MLP执行网相结合,模拟出人类大脑前额叶的功能。

分配给我的任务是完成执行网的训练。

参与完成内容:

  1. 参与项目的讨论,制定问题的解决方案

  2. 用代码生成符合平台要求的执行网数据集(为了完成此内容,我又重新深入的学习了python,并且接触学习了之前没有学习过的pygame)

  3. 完成执行网的设计与训练,效果很好,比预估规定时间完成早很多,因此有余力去帮助组内成员分担工作,帮助他生成策略网的数据集(为了完成此内容,我自学了tensorflow设计生成神经网络,现在对此已经较为精通)

  4. 完成我分内的工作后,我开始研究两个网络对接的问题,模拟了完成了双层MLP网络的训练,最终顺利进行两个网络的对接。

奖励证书

 国家奖学金

 全国大学生英语竞赛C类二等奖

院级优秀团员

录取院校

University of Southern California

MS in Applie Data Science

Cornell University

MS in Biostatistics an Data Science

申请专业分析

数据科学(DataScience)是关于数据的科学,主要有两个内涵:一个是研究数据本身;另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新方法,称为科学研究的数据方法。这是一门新兴的领域,也是近两年比较热门的申请专业方向。这门学科旨在从复杂的信息来源中提取有用的数据,加以利用来惠及人们。随着互联网时代的发展,人们在数据挖掘、分析和应用方面的需求也愈发强烈,而相关的人才却是供不应求。市场驱动需求,Data Science 现在风头正劲。

数据科学通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品, 结合了诸多领域中的理论和技术, 包括应用数学, 统计, 模式识别, 机器学习, 数据可视化, 数据库, 以及高性能计算,然后把数据产品加以应用。除了互联网及科技行业对数据科学家的需求比较大之外,未来数据科学家会渗透到各个领域内,也将为这些领域带来巨大的变革与发展。

数据科学要求申请者具有数学、计算机科学或者统计等相关背景。要想学好数据科学,需要具备全面的统计学知识,对所有统计方法和编程都有一个清晰的概念和理论。除了学习数据科学的统计学,还需要学习不同的编程语言。在数据科学领域,R是最流行的编程语言之一。如果你对R的了解不充分,那么你就无法成为一个杰出的数据科学家。除了R,Python是数据科学中另一种很有前途的语言。这些编程语言与数据科学的统计数据一样非常重要。

审理周期

University of Southern California 1月15号递交申请,6月14号录取

Cornell University 4月16号递交申请,6月8号录取

背景分析

优势:标化成绩优秀,具备项目要求的数学和计算机基础。学生还主动就读了四门数据科学相关的Coursea网课。参与了大大小小共四项研究,且在多项研究成果,包括两篇论文,一个软件版权和一项专利中有署名。

劣势:跨专业申请,专业方面的实习较少。在研究成果中的署名多为合作者、第三、第四作者,含金量不太高

素材挖掘+文书思路

学生最大的亮点是参与了多项研究项目,因此想通过这些项目经历来突出她在数据科学方面的优势,以弥补转专业的劣势。但是要避免记流水账的效果,还需要想办法把它们合理的串起来。研究和学习是一个从难到易的过程,通过和学生探讨,总体采用了分总的结构,按照研究项目的先后时间来写。开篇选用了她印象最深的她自主设计完成的一个图书馆系统。第一段通过学生对图书管理员看法的前后转变对比来突出了图书管理系统发展的作用,最后一句把话题转到学生自己身上,自然的引出学生的这个项目经历,讲述了她对数据科学的兴趣是如何起源的,以及她对这个专业的前景的看法等。接下来用MapGIS二次开发竞赛的项目经历,展示学生不断学习和成长的过程,同时展示学生已经掌握的计算机知识和技能。,学生在历时最长的一个基于机器学习的大型项目。通过描述学生在项目中的角色,解决问题的过程,对项目的贡献等来全面展示她在计算机方面的能力。后面一段总结了参与过的所有研究项目,以及这些研究经历对于学生开拓眼界和确定未来的研究方向和职业目标等方面的影响。最后一部分,在阐述选校原因的时候再次强调已经做好了各方面的准备,且具备了成功的潜力。

专家分析及文书亮点

对于理工科的文书来说,辞藻是否华丽,结构是否新奇并不是最重要的,重要的是如何通过有限的字数把学生专业方面的想法和优势展示给招生官。因此首先要帮学生定位,确认自己的研究兴趣是什么、目标是什么、优势在哪里。再有针对性的挖掘并选取具体的事例来支撑论点,做到言之有物。

案例总结

学生目标明确且申请过程中比较配合,简历信息不断更新,前后改了十几稿。认真努力的学生,运气一般都不会太差。


如果您想了解更多留学资讯,欢迎咨询!



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康奈尔数据科学硕士录取:跨专业申请

硕士 留学案例

认真努力的学生,运气不会太差!

申请类型

研究生

申请专业

Data Science

教育经历

中国地质大学(武汉)地理信息科学专业

GPA

3.8/5.0

标准化

考试成绩

TOEFL 103

GRE 329+3.0

实习经历

英孚教育Eucation First

20小时/周工作职务助教

帮助外教进行中文翻译

 中科院自动化研究所

参与WCST平台改进项目

WCST项目内容: 模拟人类大脑前额叶功能。WCST平台项目目前为人机交互式,通过多次随机测试使测试者掌握游戏规则。为了体现机器学习的优势,我们将添加一个接口模块,使人机交互式操作变为机器与机器间交互模式,使计算机能从多次随机测试中掌握游戏规则,通过一个LSTM策略网与一个MLP执行网相结合,模拟出人类大脑前额叶的功能。

分配给我的任务是完成执行网的训练。

参与完成内容:

  1. 参与项目的讨论,制定问题的解决方案

  2. 用代码生成符合平台要求的执行网数据集(为了完成此内容,我又重新深入的学习了python,并且接触学习了之前没有学习过的pygame)

  3. 完成执行网的设计与训练,效果很好,比预估规定时间完成早很多,因此有余力去帮助组内成员分担工作,帮助他生成策略网的数据集(为了完成此内容,我自学了tensorflow设计生成神经网络,现在对此已经较为精通)

  4. 完成我分内的工作后,我开始研究两个网络对接的问题,模拟了完成了双层MLP网络的训练,最终顺利进行两个网络的对接。

奖励证书

 国家奖学金

 全国大学生英语竞赛C类二等奖

院级优秀团员

录取院校

University of Southern California

MS in Applie Data Science

Cornell University

MS in Biostatistics an Data Science

申请专业分析

数据科学(DataScience)是关于数据的科学,主要有两个内涵:一个是研究数据本身;另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新方法,称为科学研究的数据方法。这是一门新兴的领域,也是近两年比较热门的申请专业方向。这门学科旨在从复杂的信息来源中提取有用的数据,加以利用来惠及人们。随着互联网时代的发展,人们在数据挖掘、分析和应用方面的需求也愈发强烈,而相关的人才却是供不应求。市场驱动需求,Data Science 现在风头正劲。

数据科学通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品, 结合了诸多领域中的理论和技术, 包括应用数学, 统计, 模式识别, 机器学习, 数据可视化, 数据库, 以及高性能计算,然后把数据产品加以应用。除了互联网及科技行业对数据科学家的需求比较大之外,未来数据科学家会渗透到各个领域内,也将为这些领域带来巨大的变革与发展。

数据科学要求申请者具有数学、计算机科学或者统计等相关背景。要想学好数据科学,需要具备全面的统计学知识,对所有统计方法和编程都有一个清晰的概念和理论。除了学习数据科学的统计学,还需要学习不同的编程语言。在数据科学领域,R是最流行的编程语言之一。如果你对R的了解不充分,那么你就无法成为一个杰出的数据科学家。除了R,Python是数据科学中另一种很有前途的语言。这些编程语言与数据科学的统计数据一样非常重要。

审理周期

University of Southern California 1月15号递交申请,6月14号录取

Cornell University 4月16号递交申请,6月8号录取

背景分析

优势:标化成绩优秀,具备项目要求的数学和计算机基础。学生还主动就读了四门数据科学相关的Coursea网课。参与了大大小小共四项研究,且在多项研究成果,包括两篇论文,一个软件版权和一项专利中有署名。

劣势:跨专业申请,专业方面的实习较少。在研究成果中的署名多为合作者、第三、第四作者,含金量不太高

素材挖掘+文书思路

学生最大的亮点是参与了多项研究项目,因此想通过这些项目经历来突出她在数据科学方面的优势,以弥补转专业的劣势。但是要避免记流水账的效果,还需要想办法把它们合理的串起来。研究和学习是一个从难到易的过程,通过和学生探讨,总体采用了分总的结构,按照研究项目的先后时间来写。开篇选用了她印象最深的她自主设计完成的一个图书馆系统。第一段通过学生对图书管理员看法的前后转变对比来突出了图书管理系统发展的作用,最后一句把话题转到学生自己身上,自然的引出学生的这个项目经历,讲述了她对数据科学的兴趣是如何起源的,以及她对这个专业的前景的看法等。接下来用MapGIS二次开发竞赛的项目经历,展示学生不断学习和成长的过程,同时展示学生已经掌握的计算机知识和技能。,学生在历时最长的一个基于机器学习的大型项目。通过描述学生在项目中的角色,解决问题的过程,对项目的贡献等来全面展示她在计算机方面的能力。后面一段总结了参与过的所有研究项目,以及这些研究经历对于学生开拓眼界和确定未来的研究方向和职业目标等方面的影响。最后一部分,在阐述选校原因的时候再次强调已经做好了各方面的准备,且具备了成功的潜力。

专家分析及文书亮点

对于理工科的文书来说,辞藻是否华丽,结构是否新奇并不是最重要的,重要的是如何通过有限的字数把学生专业方面的想法和优势展示给招生官。因此首先要帮学生定位,确认自己的研究兴趣是什么、目标是什么、优势在哪里。再有针对性的挖掘并选取具体的事例来支撑论点,做到言之有物。

案例总结

学生目标明确且申请过程中比较配合,简历信息不断更新,前后改了十几稿。认真努力的学生,运气一般都不会太差。


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