美研计算机专业申请要求及背景提升推荐
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美研计算机专业申请要求及背景提升推荐

2020-01-03...

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1专业背景

CS 专业因为就业前景好,申请人数较多,因此竞争在美国理工科申请中,也比较激烈。 2019 申请季尤其激烈。 GRE 、托福成绩在达到学校的要求的基础上尽量争取高分。 GPA 最低要求一般在 3.0 ,但是要拿到录取尤其是好学校的录取,建议 3.6+ ,因为 GPA 在理工科的申请中是个非常重要的因素。 如果本科是 CS 或相关专业,如信息工程等,申请 CS 会比较有优势。除了理论知识的积累的和学习, CS 专业的申请同时最好也要具备相应的实习,科研经历,这会是很大的加分项。 尤其某些同学定位在非 CS general 方向,而是要走某一个细分,比如计算机视觉等,还需要针此细分方向进行对应的背景积累,包括学校或个人的科研项目,工业界实习,学术交换项目,国际专业会议等等。

2018和 2019 三维成绩对比:

院校类别 GPA TOEFL GRE
TOP10 3.71/ 3.75 105/ 106 325/ 326
TOP30 3.58/ 3.68 101/ 103 322/ 324
TOP50 3.51/ 3.57 100/ 102 321/ 323

2先修课

鉴于计算机专业可以说是国际学生最容易在美国就业的专业,吸引越来越多其它专业的学生也会想要转计算机专业。总体而言难度存在但是并非不可能。

首先,理工科的转专业需要完成先修课程的准备,针对计算机专业而言,不需要了解复杂的数据结构,“只要了解 LIST, ARRAY, TREE 等基本知识就可以,同时学习些 Object-Oriented Programming ,所以基本入门课程包括数据结构,计算机组成原理, C++/Java 等。建议去各大学校官网了解相关的课本列表,出现次数最多的就是比较推荐的。在此基础上可以根据自己的能力和情况补充其它的相关课程,比如 networks(Computer Networks by Andrew Tanenbaum), operating systems(Operating Systems by Andrew Tanenbaum), database ( Stanford 的经典教材 A First Course in Database System ) 4, Software Engineering 等,整体的计算机专业知识结构就相对比较不错了。”

总结如下:

课程大类 课程名
数学课程 微积分 概论与统计 离散数学 线性代数
一门计算机基础课程 计算机组成原理 or 计算机体系结构
一门算法课程 数据结构和算法
一门高级语言 C++ or Java

以上先修课比较基础,如果学生想进一步提升竞争力或者申请 cs 其他分支,建议多修:

· 计算机网络

· 数据库

· 操作系统

· 软件工程

· 人工智能

· 机器学习

· 计算机图形学

· 人机交互

· 编译原理

· 其他 CS 高级课程

注意事项:

  1. 可以通过二学位,辅修学位,美国暑校,修网课等方式弥补。常用网站: coursera , Edx , MOOC, Udacity 等。
  2. 国内的课程与课程内容与国外不尽一致,有部分可能可能涵盖以下课程内容,比如高等数学涵盖微积分和线性代数,计算机入门涵盖计算机基础,数据结构和算法使用 JAVA 等,建议老师们与学生进行讨论后给出选课建议。

CS 入门必须课程资源推荐:

· An Introduction to Interactive Programming in Python - Rice, Coursera

· Introduction to Databases - Stanford, Stanford Online

· Introduction to Computer Science and Programming Using Python - MIT, edX

· Object-Oriented Programming and Data Structures (e.g., CS 2110) - Cornell

· CS161 Design and Analysis of Algorithms-Stanford

· Data Structures and Functional Programming (e.g., CS 3110) – Cornell

CS 提高进修课程资源推荐:

· Machine Learning - Stanford, Coursera

· Statistical Learning - Stanford, Stanford Online

· Introduction to Computational Thinking and Data Science - MIT, edX

· Functional Programming in Scala - EPFL, Coursera

· Mining the Massive Datasets - Stanford, Coursera

· Artificial Intelligence - UC Berkeley, edX

Stanford Specialization (系列课程 ):

· Artificial Intelligence

· Biocomputation

· Computer and Network Security

· Database Systems

· Human-Computer Interaction

· Numerical Analysis/Scientific Computation

· Real-World Computing

· Software Theory

· Systems

· Theoretical Computer

· Computer System Organization and Programming (e.g., CS 3410) – Cornell

· Discrete Structures (e.g., CS 2800) – Cornell

· Basic Calculus and Linear Algebra – Cornell

3科研以及活动

校内科研 : 建议学生在校期间,课上积极表现,争取跟导师做科研,或者参与校级以上比赛。

专业比赛 : 大学生数据建模竞赛(国内和美赛),全国大学生数学竞赛, ACM 国际大学生程序设计竞赛,中国及机器人大赛,全国大学生机器人大赛,天池大数据竞赛等等。

校外科研: 中科院各大研究所,微软亚洲研究院,知名互联网公司如腾讯 AI 实验室, Alibaba 达摩院, Baidu 深度学习研究院等等,每年都开放申请,可随时关注。



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