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-新东方前途出国
欢迎来到前途出国，请选择您要咨询的分公司
猜你所在 - 确定
- B
- 北京
- C
- 长春
- 长沙
- 常州
- 成都
- 重庆
- D
- 大连
- 东莞
- F
- 福州
- G
- 广州
- 贵阳
- H
- 杭州
- 哈尔滨
- 合肥
- 呼和浩特
- J
- 济南
- K
- 昆明
- L
- 兰州
- 洛阳
- N
- 南昌
- 南京
- 南宁
- 宁波
- Q
- 青岛
- S
- 上海
- 沈阳
- 石家庄
- 苏州
- 深圳
- T
- 太原
- 唐山
- 天津
- W
- 温州
- 武汉
- 乌鲁木齐
- 无锡
- X
- 厦门
- 西安
- 徐州
- Y
- 宜昌
- Z
- 郑州
- 珠海
- 特别行政区
- 中国香港
欢迎向我提问
*顾问预计24小时内解答，并通过短信方式通知您
《2023中国留学白皮书》
全新发布REPORT ON
CHINESE STUDENTS’
OVERSEAS STUDY
- · 意向留学人群基本情况
- 高中及本科群体占比超八成，硕士仍是出国留学最热门阶段
- · 留学国家的选择
- 美、英、加仍是主流意向国家，亚洲地区热度稳步攀升
- · 留学的规划与准备
- 超七成群体 GPA 成绩 3.0 及以上，博士意向留学人群成绩更优异
快速预览 >>
- 美国
- 英国
- 加拿大
- 澳大利亚
- 新西兰
- 亚洲
- 中国香港
- 欧洲
- 小语种
- 攻读学位
- 分公司
- 出国考试
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
一、核心准备要素
- 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
- 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
- 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
- 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) |
|
- 选修《凸优化》《分布式系统》等研究生级别课程
- 加入NLP/计算机视觉实验室，每周投入10+小时科研
- 启动GRE单词记忆（每日50新词+复习）
- 参与Kaggle十月赛（至少银牌）
|
大三寒假
(1月-2月) |
|
- 集中进行TOEFL模考训练（每日4小时）
- 开发基于Transformer的跨模态检索系统
- 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) |
|
- 完成论文初稿并投递KDD/NeurIPS
- 申请Google/DeepMind暑期实习（需3份推荐信）
- 启动GRE数学专项复习（每日2小时）
- 参与GSoC开源项目
|
大三暑假
(7月-8月) |
|
- 在实习中完成可展示的ML pipeline优化项目
- 撰写SOP初稿（突出科研与工程能力平衡）
- 参加ICML/CVPR会议（争取poster展示）
|
大四上学期
(9月-12月) |
|
- 完成15+所院校申请（建议梯度：3尝试/5匹配/3保底）
- 参加Uoffer模拟面试（技术面+行为面各5次）
- 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
一、核心准备要素
- 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
- 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
- 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
- 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) |
|
- 选修《凸优化》《分布式系统》等研究生级别课程
- 加入NLP/计算机视觉实验室，每周投入10+小时科研
- 启动GRE单词记忆（每日50新词+复习）
- 参与Kaggle十月赛（至少银牌）
|
大三寒假
(1月-2月) |
|
- 集中进行TOEFL模考训练（每日4小时）
- 开发基于Transformer的跨模态检索系统
- 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) |
|
- 完成论文初稿并投递KDD/NeurIPS
- 申请Google/DeepMind暑期实习（需3份推荐信）
- 启动GRE数学专项复习（每日2小时）
- 参与GSoC开源项目
|
大三暑假
(7月-8月) |
|
- 在实习中完成可展示的ML pipeline优化项目
- 撰写SOP初稿（突出科研与工程能力平衡）
- 参加ICML/CVPR会议（争取poster展示）
|
大四上学期
(9月-12月) |
|
- 完成15+所院校申请（建议梯度：3尝试/5匹配/3保底）
- 参加Uoffer模拟面试（技术面+行为面各5次）
- 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
更多详情
温馨提示
您当前咨询的 陆佳杰 顾问，所在分公司为 - ，已为您推荐就近分公司 - 的顾问。
以下为-分公司顾问：
继续向陆佳杰提问
https://liuxue.xdf.cn/blog/blog_7628664.shtml?from=copy_webshare
