【案例】三年筹备，从厦大化学到纽大计算机硕士

该同学来咨询留学的时候是大二上的时候，目标比较明确，不想继续读化学专业（当时进的是厦大的拔尖班，可以跨学科选课），向往美国名校，以前三十作为自己的申请目标，但是因为是跨学科申请，比较担心时间协调问题，需要专业老师指导。该同学也比较习惯晚睡，经常凌晨两三点还在思考问题，我们在跟学生沟通的时候，也经常不分昼夜的跟他联系，考虑到他实验课较多，学习托福和 GRE的时间有限，我们根据学生情况设计了针对性的规划方案和背景计划，推荐了我们申请高端的尊享计划，学生对比其他机构后决定参加。

在每学期选课前，我们会跟该同学一起探讨专业课学习，并且安排中科院的软件工程实习，帮助学生做好科研。由于学生学科压力较重，GRE出分和托福出分都遇到身体不适等情况，但是在申请前还是达到了比较理想的分数，在申请时，多次跟老师探讨写作，突出自己在计算机专业的课程和项目内容，同时在面试的时候讲自己的项目细节比较仔细，申请成功的亮点在于提前准备了课程先修和实习实践活动，使得该同学的本科学术基础非常扎实。

院校解读

留学方案

案例分析

计算机 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

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。

张琳芳 美国硕博申请咨询主管

擅长申请：: 研究生

擅长方案：: 职业规划,高端申请,学术指导

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