【21录取案例】哥伦比亚录取故事之最硬核专业-新东方前途出国

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    【21录取案例】哥伦比亚录取故事之最硬核专业

    背景介绍

    申请专业:Data science

    本科院校:国内本科2+海外本科2

    硬实力:GPA3.9  GRE323 

    软实力:3段科研+多段校内项目

    申请难点
     
    留学规划与提升
     在第一轮选校沟通后,学生很早就顺利地在规划老师的指导下完成了GRE考试,取得了323分的好成绩。

     

     但在语言考试方面,面临一个比较棘手的情况就是:学生本身是2年国内本科+2美国本科,且会取得美国本科的学位,但定下要申请的学校中,有3所还是不能够免掉托福的考试。

     

     而学生之前的托福成绩(104分)也已经过期了,面临即将到来的Deadline,学生只有不足一个月的时间备考托福。更难的状况是,由于疫情,线下的考位早就已经报满,就只能进行线上考试。

     

     根据以上情况,规划老师给学生发送了详细的线上考试报名步骤,耐心指导了学生报名线上考,并且发送了只有线上考试适用的机经,虽然考托福的时间很紧,并且和期末考试的时间重合,但学生还是在高压之下完成了托福考试,并且取得了106的高分。自此,所有标化考试都顺利完成。

     

     接下来,学生积极配合文案老师的工作完成了所有的文书并提交。由于学生申请的DS专业,所以面试会比较多,包括哥大、布兰迪斯和CMU,都给学生发送了面试邀请。

     

    规划老师分别整理了这些面试学校的往年面试经验,整理成文档发给学生,并且每个学校都与学生进行了90分钟以上的面试辅导与模拟。

     

    尤其是学生比较心仪和紧张的哥伦比亚大学,面试的形式也与其他学校有一定的区别。规划老师首先和学生分类型一个个过了面经中的高频题目,通过头脑风暴缕清思路,选择最有价值和能体现优势的答案;然后根据哥大的面试形式进行了3个题目一组的模拟练习;最后模拟面试后再叮嘱了学生回去再过一过我们捋顺过的答案。功夫不负有心人,虽然哥大的面试题目没有完全与模拟练习中的一致,但是核心的思路我们都已经有过准备。

     

     

    果不其然,过了几周的等待时间,终于收到了DS难度第一梯队的哥伦比亚大学的offer

     

    希望YW同学,面对哥大最硬核专业的挑战,也能够用自己过硬的专业知识和应用能力去面对,并且能够像她在模拟面试中提到的那样:“用数据去创造更美好的生活。”

    院校解读
     哥伦比亚大学(Columbia University),是一所位于美国纽约曼哈顿的世界优秀私立研究型大学,为美国大学协会的十四所创始院校之一,常春藤盟校之一。

    哥大是美国历史最悠久的五所大学之一,也是培养诺贝尔奖获得者最多的大学之一。哥大校园里还走出5位美国开国元勋,奥巴马、罗斯福等四位美国总统,34位各国元首和政府首脑,10位美国法院大法官。

    哥伦比亚大学拥有世界top的法学院、商学院、医学院、新闻学院、国际关系学院、工程学院等。哥大是美国重要的研究机构之一。

    哥大的MS in Data Science在所有数据科学硕士的项目中,难度是属于第一梯队的。总长度一年半,同时也是一个STEM项目。

    项目的课程设置包括统计学和计算机两个方面,因此DS的老师也都是这两个方向的资深教授,其中不乏机器学习Python开发包的原作者及贝叶斯学派开山学者。

    项目的必修课包括两门统计以及多门编程课,选修课则可以根据自己的兴趣方向进行选择:大数据方向(并行计算与云技术)、金融方向(随机过程、时间序列)、机器学习方向(深度学习、应用机器学习)等。

     

    毕业前还需要学生组队完成Capstone项目,根据个人方向,匹配真实的公司及项目,针对提供的数据完成一份关于人工智能主题的Research,会极大提高学生对于各类编程语言的实际掌握能力和团队协调能力。

    留学方案
     
    专业&行业分析
    专业&行业分析

    大数据出现时间基本十几年左右,被人们广泛了解并应用就是这短短几年,大数据呈爆炸式增长态势,在各个领域的身影无处不在。

    那么,

     

    什么是大数据?

     

    什么是大数据可以做到的?

     

    相关专业学生应该关注哪些方面?

     

     

    举例一:医疗健康领域

     

    首先这个领域会产生大量数据,包括诊疗数据,比如病历,影像资料(X光片、B超等),都可作为大数据分析的广阔数据来源。

     

    其次医疗健康领域是一个广大的市场规模,以万亿级计算。最关键的是,有很多之前历史上依赖人工、专家帮助做出决策诊断,这些方面恰好是机器学习以及大数据分析可以发挥余地的领域。

     

    医疗健康领域目前比较成熟的应用,包括医学影像的智能识别,病历数据的智能诊疗。

     

     

    举例二:金融领域

     

    在这个领域里,比较成熟的是大数据风控。在金融借贷中,许多金融机构需要去了解如何识别出高风险的客户,要求提供更多的抵利信息,然后来调整他们的贷款额度,甚至可能拒绝他们的贷款,从而帮助这些金融机构降低风险。

     



    举例三:新零售领域

     

    在新零售领域,利用大数据进行全流程的管理,从生产到物流到购物体验。比如进入一个无人超市之中,背后的企业会利用大数据判断来实现精准生产,库存的零库存和带来全新的购物体验。

     

    大数据目前在各个行业、各个领域已经带来了商业上的变革,管理上的变革以及每个商家、市场参与者思维上的变革。

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