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留学顾问陆佳杰

陆佳杰

武进中心负责人

常州
  • 擅长方案：职业规划,博士申请,高端申请
  • 擅长专业：理工科计算机,统计,商科,法律
  • 录取成果：卡内基梅隆大学、哥伦比亚大学,加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校,耶鲁大学、康奈尔大学、宾夕法尼亚大学,LSE、IC、UCL,港大、港科、港理工、新国立、南洋理工
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    计算机学生未来申请数据科学、机器学习、计算机科学需要做哪些准备

    • 原创
    发布者：
    陆佳杰
    分类：
    留学指南
    2025-07-07
    52
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    一、核心准备要素

    1. 学术基础建设
      • 课程选择：重点修读《数学分析》《概率统计》《线性代数》《算法设计与分析》《机器学习基础》《数据挖掘》等核心课程
      • GPA管理：保持3.7+/4.0的GPA，特别注意专业核心课程需达到A-以上
      • 跨学科选修：补充《计量经济学》《生物信息学》《计算神经科学》等交叉学科课程
    2. 科研能力培养
      • 参与实验室：加入学院AI/ML实验室，争取参与国家自然科学基金项目
      • 论文产出：以第二作者身份在CCF-B类以上会议（如ICDM、ECCV）发表论文
      • 竞赛经历：参加Kaggle竞赛（至少进入前10%）、ACM-ICPC区域赛
    3. 实践项目积累
      • 企业实习：通过Uoffer录取项目争取微软亚洲研究院/Google Brain暑期实习
      • 开源贡献：参与TensorFlow/PyTorch等主流框架的代码贡献
      • 自主项目：开发部署完整的MLOps系统并开源
    4. 标准化考试
      考试类型 目标分数 时间节点
      TOEFL 105+（单项≥25） 大三寒假前完成
      GRE 325+（Q170+V155） 大三暑假前完成
      GRE Subject（CS） 90%+ percentile 可选但建议考取

    二、详细时间规划

    时间段 核心任务 执行细节
    大三上学期
    (9月-1月)
    • 课程强化
    • 科研入门
    • 考试准备
    1. 选修《凸优化》《分布式系统》等研究生级别课程
    2. 加入NLP/计算机视觉实验室，每周投入10+小时科研
    3. 启动GRE单词记忆（每日50新词+复习）
    4. 参与Kaggle十月赛（至少银牌）
    大三寒假
    (1月-2月)
    • 标化注意
    • 项目开发
    1. 集中进行TOEFL模考训练（每日4小时）
    2. 开发基于Transformer的跨模态检索系统
    3. 通过Uoffer获取大厂远程项目（如阿里达摩院）
    大三下学期
    (3月-6月)
    • 论文注意
    • 实习申请
    • 推荐信铺垫
    1. 完成论文初稿并投递KDD/NeurIPS
    2. 申请Google/DeepMind暑期实习（需3份推荐信）
    3. 启动GRE数学专项复习（每日2小时）
    4. 参与GSoC开源项目
    大三暑假
    (7月-8月)
    • 优质实习
    • 文书准备
    1. 在实习中完成可展示的ML pipeline优化项目
    2. 撰写SOP初稿（突出科研与工程能力平衡）
    3. 参加ICML/CVPR会议（争取poster展示）
    大四上学期
    (9月-12月)
    • 申请阶段
    • 面试准备
    1. 完成15+所院校申请（建议梯度：3尝试/5匹配/3保底）
    2. 参加Uoffer模拟面试（技术面+行为面各5次）
    3. 维护GitHub项目（确保每周有commit记录）

    三、重点注意事项

    • 推荐信策略：需包含1封海外教授（可通过暑研获得）+2封国内导师（含企业导师）
    • 文书差异化：重点突出在南京大学智能学院的独特培养经历（如产教融合项目）
    • 应急方案：若标化未达标，及时启动Uoffer录取项目（需提前3个月准备）
    • 技术栈建设：需熟练掌握PySpark+Ray+MLflow技术组合，并取得AWS/Azure认证
    陆佳杰
    陆佳杰 武进中心负责人
    擅长申请：
    研究生
    擅长专业：
    理工科计算机,统计,商科,法律
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          陆佳杰

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          学历背景：优秀院校毕业 录取力：卡内基梅隆大学、哥伦比亚大学,加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校,耶鲁大学、康奈尔大学、宾夕法尼亚大学,LSE、IC、UCL,港大、港科、港理工、新国立、南洋理工 客户评价：专业度高,注重细节,案例丰富

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          从业年限
          7-10年
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          平均响应
          15分钟内
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          一、核心准备要素

          1. 学术基础建设
            • 课程选择：重点修读《数学分析》《概率统计》《线性代数》《算法设计与分析》《机器学习基础》《数据挖掘》等核心课程
            • GPA管理：保持3.7+/4.0的GPA，特别注意专业核心课程需达到A-以上
            • 跨学科选修：补充《计量经济学》《生物信息学》《计算神经科学》等交叉学科课程
          2. 科研能力培养
            • 参与实验室：加入学院AI/ML实验室，争取参与国家自然科学基金项目
            • 论文产出：以第二作者身份在CCF-B类以上会议（如ICDM、ECCV）发表论文
            • 竞赛经历：参加Kaggle竞赛（至少进入前10%）、ACM-ICPC区域赛
          3. 实践项目积累
            • 企业实习：通过Uoffer录取项目争取微软亚洲研究院/Google Brain暑期实习
            • 开源贡献：参与TensorFlow/PyTorch等主流框架的代码贡献
            • 自主项目：开发部署完整的MLOps系统并开源
          4. 标准化考试
            考试类型 目标分数 时间节点
            TOEFL 105+（单项≥25） 大三寒假前完成
            GRE 325+（Q170+V155） 大三暑假前完成
            GRE Subject（CS） 90%+ percentile 可选但建议考取

          二、详细时间规划

          时间段 核心任务 执行细节
          大三上学期
          (9月-1月)
          • 课程强化
          • 科研入门
          • 考试准备
          1. 选修《凸优化》《分布式系统》等研究生级别课程
          2. 加入NLP/计算机视觉实验室，每周投入10+小时科研
          3. 启动GRE单词记忆（每日50新词+复习）
          4. 参与Kaggle十月赛（至少银牌）
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          2. 开发基于Transformer的跨模态检索系统
          3. 通过Uoffer获取大厂远程项目（如阿里达摩院）
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          1. 完成论文初稿并投递KDD/NeurIPS
          2. 申请Google/DeepMind暑期实习（需3份推荐信）
          3. 启动GRE数学专项复习（每日2小时）
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          • 文书准备
          1. 在实习中完成可展示的ML pipeline优化项目
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          1. 完成15+所院校申请（建议梯度：3尝试/5匹配/3保底）
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          三、重点注意事项

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