美国大学计算机博士直申案例分享-新东方前途出国
陈果
美本高部咨询顾问
- 擅长方案：出国留学规划,申请规划
- 客户评价：认真负责,专业度高,擅长规划
- 录取成果：普林斯顿大学
- 从业年限
- 5年
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- 763人
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美国大学计算机博士直申案例分享
- 研究生
- 录取院校：康奈尔大学计算机全奖博士 伊利诺伊香槟分校全奖博士
- 录取专业：计算机科学
- 语言成绩托福豁免
- GPA3.9
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 |
| TOP前10 |
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 |
2.2 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
2.3 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。
通过以上的介绍，如果您想要了解更多出国留学的相关资讯信息可在线咨询，我们会有专业留学老师为您免费解答。
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